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过程建模和控制、健康诊断、投资组合管理、军事目标识别、核磁共振和X光分析、银行和其他金融机构的个人信用评级、营销活动、语音识别、股市预测、文本检索、金融欺诈检测

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这个非常新颖且颇具开拓性的分析发表在世界著名的研究杂志上。该研究结果极具价值,研究人员也受邀参加世界美容创新峰会——深度学习进军美容行业了。

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一则新的消息引起了我的注意,因为它说到,深度学习很可能一劳永逸地解决衰老这个问题。由青年实验室联合创始人Alex Zhavoronkov带领的研究人员进行了一项研究,旨在确定与衰老相关的一组生物指标,一旦成功,这些指标便可以用来有针对性地长期跟踪干预治疗的有效性。这项研究一个令人震惊的地方便是-它仅需进行基本的血液检测。

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为求解 ANN 的问题，业内提出了不少的检索算法。常用的算法，最早可以溯源到 1975 年提出的 KD-Tree，其基于欧式空间，采用多维二叉树数据结构解决 ANN 检索问题。20 世纪 80 年代末，产生了空间编码和哈希的思想，主要以分形曲线和局部敏感哈希为代表。

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场景适配：结合超参调优和复合索引等方法，通过对数据采样和预实验，Proxima 可以解决一些数据场景智能适配的问题，从而提高系统的自动化能力，以及增强用户的易用性。

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企业管理员和存储供应商处理各种各样的存储类型。而且，它们还满足不同输入/输出服务的指标。大型文件共享应用可能需要适当的吞吐量，但也必须允许延迟损失，因为大型而复杂的应用可能会对延迟产生不利影响。

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对于运维而言也是一样的，开发的时候也需要考虑到可运维性，比如在开发的时候就需要考虑如何在服务实际上下线的时候做到平滑且不丢失数据，同时这样的设计也需要和运维系统进行深刻的对接，这样才能非常可靠、非常安全地连接起来，提升运维的效率。

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回顾一下当有了这些能力之后，如何实现自动化应用交付流水线。在源码阶段，可以实现代码质量静态检查，保证 CheckIn 的代码质量。当 CheckIn 到代码库之后，会自动运行单元测试，并且产出交付物。在测试的环节，通过与阿里云 ROS 的无缝集成能够实现自动化部署到测试环境，并且运行测试用例。这些完成之后，通过 ReleaseManager 可以确认部署，通过工作流将这些任务串联起来，发布到预发布环境中，并且进一步部署到生产环境中，每一个步骤都实现了自动化，研发效能得到了极大提升。

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针对不同语言，我们只需要实现一次从源代码到LSIF格式的转换，就能将其应用在多种场景。多种代码语言代码语言都会被解析成统一的LSIF格式文件。

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双11的保障也是需要设计的。双11本身是一个业务的活动事件，因为规模比较大，所以需要很多的技术来支撑这个东西。技术里面我们可能要考虑低成本、高效率、高稳定，并且还要引入一些更多的新技术来支撑，也要把这些东西整合好，架构设计好，让它很润滑、很流畅地保证我们的业务。