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第三级，数据训练：平台的模型符合需求，但需要提供自己的训练数据或者字典数据等，来解决具体场景需求。
第四级，模型定制：平台的现场模型不太符合要求，所以要对算法参数进行配置，然后训练出符合自己需求的新模型。

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第一步：数据采集–通过DataWorks数据集成（批量+实时）、DataHub（实时）进行统一数据采集接入。

第二步：基于DataWorks完成数据全链路研发，包括数据集成、数据开发&ETL 、转换及KPI计算等开发，

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稳定性方面，流量洪峰到来时，阿里云Elasticsearch自研限流Qos插件，实现索引级别的读写流控，当单个索引查询/写入压力过大时，对指定索引，按照业务的优先级进行适当的降级，将流量控制在合适范围内。

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Databricks数据洞察已经开始为各行各业提供大数据实时分析与决策能力，在金融行业，企业需要利用数据和ML（Machine Learning）实现消费者移动应用app的产品快速迭代，去吸引更多的客户。

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2020年，我国网络基础设施建设已经位居世界前列，信息技术应用持续发展。计算能力、数据资源和核心算法的进步推动人工智能的快速商业化应用。

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数据集中化：相对辅助驾驶能力，自动驾驶的一个核心突破是能够将车内外的所有数据集中到一起去处理，真正发挥出数据的价值，而不是每个模块的数据作为孤岛进行独立运作。

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许多教育机构未能给学生提供应用所学知识的机会。他们通常只有在找到工作后才能这样做。但是没有任何经验，他们怎么能做好工作呢?

人工智能来拯救!

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第二个案例：在年初发生的事情，业内有一家比较大的企业出现了实实在在版的删库跑路行为，最后跑路没有成功又被抓回来了。

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换句话，也是手段和目的的问题——“浅层需求”往往只是手段，而“深层需求”才是目的。

举个例子，对于我们负责的金融视觉平台，有用户反馈“我需要模型报告”，即模型训练出来后，将一些“准确率、召回率、AUC之类”的指标，用图表的方式展示出来。

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左图来自低质量相机，并且是前向拍摄；右图来自高质量相机，并且是侧向拍摄；因为相机拍摄质量以及拍摄视角不同，这就导致POI牌匾的亮度、形状、清晰度等都存在非常大的差异。而如何在差异较大的异源数据中实现POI牌匾检索，是一个非常具有挑战性的问题。