近日，华为与北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）、北京大学化学与分子工程学院、深圳湾实验室高毅勤教授课题组联合推出蛋白质多序列比对（Protein MSA）数据集，希望在标准化的数据集基础上，支撑研究人员开发先进的AI模型，加深对蛋白质结构、功能和进化的认知，并进行蛋白设计与改造。此数据集将发布于华为云AI Gallery平台，相关代码及数据集说明将依托于华为全场景AI计算框架MindSpore进行开源开放、定期扩展与维护，旨在为全世界相关的产、学、研团队提供优质的数据共享解决方案。 本次开源的Protein MSA数据集完全覆盖最新版本（2021年2月发布）的UniRef50数据库中的蛋白质序列，采用学术界的“金标准”搜索方法，对约0.5亿条蛋白序列进行了充分的MSA搜索与比对（MSA平均深度大于1000），是目前世界范围内规模最大、参考数据集最新、覆盖度最广的开源蛋白质MSA数据集（之前最大的开源MSA数据集包含10万个蛋白MSA）【1】。 人类已知的蛋白质序列已经超过4.4亿条，但仅凭这些蛋白质单序列数据库，很难了解蛋白之间的关系。Protein MSA数据库是一个对不同蛋白质序列之间的关系进行了标记的大规模“关系型”数据库，被标记为关联的蛋白质序列之间的相似度、进化关系、突变所在位点的分布等信息对蛋白质结构和功能的预测极为重要。 为了更好地服务于跨领域的研究人员，Protein MSA数据集将被组织成具有多重形态的数据格式。原始数据集（近30T）将以UniRef系列数据库【2】和UniClust数据库【3】的标准文本形式存储，并按照序列长度进行分割与压缩。为了便于AI领域的研究人员直接使用，Protein MSA数据集还会将文本格式的数据集转化为浮点数张量类型压缩存储，并对已有的AI框架如MindSpore进行数据接口的支持。 高毅勤教授表示：“我们鼓励并期待来自生物信息学、数据科学和AI研究等领域的专家和人才充分碰撞与合作，引入、改进或设计全新的AI模型，来充分地挖掘Protein MSA数据集中所隐藏的‘自然的秘密’”。 从科学的角度看，MSA的数量和质量很大程度上影响了目前最先进结构模型的预测速度和精度，而且产生MSA的非参数化算法仍是诸多蛋白预测方法中决定速度的主要步骤之一。因此，Protein MSA数据库本身可以作为这些结构预测模型的预训练材料，用来挖掘序列信息甚至快速生成新的序列特征，这对解决研究、设计蛋白质中所面临的高变异序列和孤儿序列等问题具有巨大的潜在价值。 此次数据库的发布，依托于华为云AI Gallery平台，能够充分保障国内外用户对于数据集的访问和下载，并提供可持续更新与扩充的先进数据维护方案以及下游AI应用与部署的相关支持，融合了产、学、研相结合的研究模式的优势。此外，华为也与北京大学高毅勤课题组联合开发并开源了首个国产分子动力学软件MindSponge。未来，华为将牵手更多的学术科研界合作伙伴，在材料、生物、医药等更广泛的科学计算领域打造数据推动的研究新模式。 附：数据集开源说明：https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindSPONGE/protein_msa数据集下载地址：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/datasets/detail/?content_id=5802def2-5fbd-40da-85d8-a4541d1c6f1e 【1】AlQuraishi, Mohammed. "ProteinNet: a standardized data set for machine learning of protein structure." BMC bioinformatics 20.1 (2019): 1-10.【2】Suzek, B. E., Wang, Y., Huang, H., McGarvey, P. B., Wu, C. H., & UniProt Consortium. (2015). UniRef clusters: a comprehensive and scalable alternative for improving sequence similarity searches. Bioinformatics, 31(6), 926-932.【3】Mirdita M.*, von den Driesch L.*, Galiez C., Martin M. J., Söding J.#, and Steinegger M.#, Uniclust databases of clustered and deeply annotated protein sequences and alignments, Nucleic Acids Res. 2016. 

随着互联网行业的迅猛发展，全球正在加快新一轮的技术演进。未来，在5G、人工智能、AR/VR等新技术的推动下，世界将进入万物互联的时代，经济发展、城市运行乃至个人生活都将实现数字化、智能化，社会的各个角落都将深度融合到现实与虚拟高度连接的数字世界。文字、图片、语音图像、视频流等成为连接物理世界与数字世界的神奇通道。著名神经科学家Chris Frith 在《心智的构建》一书中提到，我们对世界的感知不是直接的，而是依赖于“无意识推理”，也就是说在我们能感知物体之前，大脑必须依据到达感官的信息来推断这个物体可能是什么，这构成了人类最重要的预判和处理突发事件的能力。而视觉是这个过程中最及时和准确的信息获取渠道，占据了人类对外捕获信息的80%，视觉AI之于人工智能的意义就是视觉之于人类的意义。我们期待通过视觉AI这个连接未知世界的窗口，赋予各行业设备一双“慧眼”，在看的同时捕获颜色、光照、形状和距离等相关细节，并作出理解和预判，并不断“自主学习”帮助它越发了解这个未知世界，从而将人们从大量重复的劳动中解放出来，代替我们完成更多的任务，让智慧生活从想象成为现实。 高成本、高门槛成AI应用发展瓶颈新一代技术创新推动新一轮产业发展的同时，也带来了对全新AI应用体验的海量需求。视觉AI在不断深化传统汽车、安防、娱乐、物流、医疗、交通等行业与“智能化”概念融合，并逐步改变传统行业格局的同时，也为各行业开拓了全新、海量的应用场景，如无人机、无人驾驶、人脸识别闸机、AR/VR、物流包裹分拣、癌症诊断、病理切片、智慧城市等“智能体”。然而，面对全新视觉AI应用场景的海量需求，单靠算法支持是远远不够的，离实现真正的智能化还有很长的路要走。想象一个普通场景，假设我们要开发一款应用于园区、商场等门岗的能自动识别进出车辆号牌的智能监控摄像头，代替大量简单重复的人力劳动，节约商家成本，自然需要智能系统满足至少接近人类水平的车牌号识别能力和迅速的推理结果响应。对商家而言，最关注的是：以尽可能少的成本开发具有更大价值的产品，其中，成本包括智能系统开发成本、支撑系统运行的软硬件成本以及后期维护和管理成本，而且注重数据安全性。而对于开发者来说，想要模型部署到边缘设备，还需要考虑芯片 (CPU/GPU)、内存、网络带宽和稳定性等各种设备规格在内的开发问题，在性能极度受限的芯片上高效地开发高质量推理摄像机是一个挑战系数较高的难题：首先涉及到端侧设备采集到的原始数据的存储、预处理问题，如果海量数据上云将消耗大量带宽，服务响应也会产生严重时延问题；其次，模型训练不仅依赖算法和由硬件支配的强大算力，而且，支撑深度学习框架的底层相关组件的开发非常复杂，系统平台兼容性问题的处理较繁琐；再者，不仅需要关注技术，还需要聚焦业务，如何有效管理和维护海量设备和其具有的各项技能？涉及个人隐私及安全问题如何有效处理？等等。延伸至各行业不同场景下的AI应用发展现状，无论对于个人、团体还是企业，开发一套智能系统成本高、门槛高，这已成为视觉类AI应用快速落地面临的首要挑战。 华为云HiLens助力AI应用快速落地针对以上难题，华为依托领先的“AI + IoT”能力和工程化能力，面向开发者、企业以及设备生产厂商，发布了一套完整可靠的一站式视觉AI应用开发、部署和管理服务平台——HiLens，着力解决当下共同面临的开发问题，提供“端”、“云”、“芯”为一体的多种开发方式和视觉设备的端云协同管理服务，进一步降低开发门槛，帮助实现覆盖商超、园区、家庭、车联网、安平、工地、广告媒体等多种领域、不同场景下的定制化视觉AI应用开发。与此同时，华为云HiLens还发布了一款专为开发者用于端云协同视觉应用开发的载体——Hilens Kit。它针对开发者专用于端云协同视觉应用开发，搭载了华为AI芯片Ascend 310(8GB RAM)和CPU Hi3559A(4GB)，可以实现1秒百帧的处理能力，毫秒级人脸检测；同时，内置轻量级容器，具备内存和网络带宽资源占用少、降低网络带宽、下载启动时间快等特性。通过HiLens开发生成的AI技能可以直接批量部署到端侧HiLens Kit, 方便开发者调试，极大降低后期技能的维护成本。另外，华为云HiLens平台还提供技能市场，预置丰富的技能，针对园区、商超、交通路口等不同场景，覆盖人形检测、人脸识别、异常声音检测等多种应用，供开发者和企业使用。同时，开发者还可将自己开发好的技能一键发布到技能市场，供其他人购买和安装，也可分享为技能模板，给他人开发技能时做参考。华为云HiLens作为可定制化的高效视觉应用开发平台，与计算强劲的HiLens Kit一起，将通过端云协同管理和软硬件一体化开发方案持续降低开发门槛，并通过HiLens技能市场衔接上下游企业，加速各行业场景下的AI应用落地实施，让智慧生活从想象加速变成现实。开发者视窗华为云HiLens作为视觉AI领域通用的开发平台，结合华为云其他综合服务，从易用、可靠、开发效率、隐私、硬件适配与系统兼容、个性化定制服务等方面全方位考虑开发者使用感受。通过HiLens,开发者可以获得开发效率和设备管理效率的最大限度提升，同时，华为Ascend 310 AI芯片以其强劲的双精度运算能力为模型高性能保驾护航。从开发者角度而言，只需简单的四步：创建模型、导入模型、创建入口代码（即端侧设备的逻辑代码）、模型部署，最快10分钟即可定制符合场景需求的模型，部署到任意已注册的端侧设备运行，后期还能通过HiLens技能管理平台一键实现端侧设备的技能升级和卸载。开发者操作模型导入时，既可在HiLens平台一键导入已有模型，也可基于华为云一站式AI开发平台ModelArts，使用任何熟悉的开发语言（如python, java等）和各种深度学习框架进行模型开发和训练（ModelArts可提供全面的AI计算基础设施，包括硬件基础设施、支持多种语言和不同深度学习框架的开发环境），HiLens平台支持导入ModelArts训练的模型来开发技能。针对端侧，华为云HiLens对外提供一套统一的Skill Framework Python API接口，屏蔽了不同的开发语言，并支持多种开发框架（Caffe、Tensorflow等）；另外，其底层封装了系统平台适配层，且基于HiAI Engine自适配底层芯片，可无缝对接端侧设备，让开发者无需操心底层硬件的适配和系统平台的兼容问题，使开发更容易上手，开发效率更高。对于模型训练和推理，华为云HiLens具有独特的端云协同推理模式，利用每个端侧设备独有的部署环境和原始数据进行初步数据处理和推理，而在云侧针对设备的个性化需求进行在线训练，实现设备的在线自动学习与更新，提高模型精度，让摄像头更聪明；其次，HiLens提供的端云连接持续可靠的通信组件，使端侧设备对于与云端仅有间歇性连接或者无连接的场景，也具备制定决策的能力，在未连接网络的情况下也能保持设备状态同步；端侧支持HiAI移动计算架构，内置专用硬件加速单元，与CPU处理AI运算相比，拥有约50倍能效和25倍性能优势，成为具有强大AI算力、支持硬件加速、性能强劲的开源开发板；另外，端侧针对深度学习还预装了高效、高性能且经过优化的推理引擎，进一步提高模型训练与推理过程的性能。未来是智能主宰的时代，华为将在人工智能领域不断发掘和深入，全方位打造良好的人工智能生态，希望华为云HiLens可以激发广大开发者的创造性，开发出更具有想象力和全新体验的技能，为建设万物互联的智能世界增砖添瓦。华为云HiLens团队将于12月26日首次对外直播教学 ，结合刚上新的深度学习推理摄像机HiLens Kit，安装并展示多个AI算法，让观众对HiLens如何实现AI落地有一个更直观的了解。

AI人工智能技术日趋成熟，尤其是视频分析技术被广泛应用到应急管理工作中，可进一步提升监测预警能力以及促进安全生产监管信息化和智能化。那么，如何借助AI视频分析技术提升应急管理服务呢？如何在预防风险发生方面，对潜在危险源发掘，有提前识别、上报风险的效果。如何提高企业的安全风险认知和以安全生产监管能力，达到信息化和智能化。峰科技联合华为云推出场站智能视频分析系统的边云协同联合方案，利用人工智能和深度学习在视频与图像识别方面的应用，解决应急场站中的安全隐患。有效防范化解重大安全风险各类无感识别应用技术的支撑即精度要无穷接近于1。基于光学、声学、各类波的识别端（自带ascend、MindSpore）+无感边缘服务+Modelarts平台的全栈支撑综上所述一一对应。端边云的协同部署将非难实例高效解决在端，特殊定制化实例化解在边缘服务，难题型实例利用光纤、5G网络连接Modelarts交给atelas900集群解决，让精度和速度完美匹配边-云协同的智能视频分析，视频解析的主要流程1，获取视频流数据通常数据流来自视频联网平台的实时视频流数据2，视频流解码目前主流的是H.264,H.265的视频流解码，采用专用的硬件解码单元，将不会对CPU或其他设备计算资源带来的影响3，人车目标识别对机动车，非机动车，**进行目标检测，并进行目标跟踪，跟踪的轨迹信息将用于交通流量检测，转向识别的统计。4，车道线识别减少人工标记车道线的工作量5，红绿灯目标识别可实时获取路口的红绿灯状态6，各种数据将汇总并以结构化的方式输出，供后续业务基于该数据进行业务处理常用的结构化输出数据包括基于车道的车流量，排队长度，车速和红绿灯状态

AI Gallery是基于华为云一站式AI开发平台ModelArts的托管式AI资产仓库，开发人员可以将机器学习开发流程中的各种资产进行分享，包含数据集、算法、Notebook案例、训练作业、模型、API等。AI Gallery在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区，提供算法、模型、数据集等内容的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。https://marketplace.huaweicloud.com/markets/ai/gallery.html算法模型数据notebookAI说课程论文实践行业专区更多低门槛开箱即用，零基础3步即可构建AI模型高效率AI 开发全流程可视化管理，生产效率百倍提升高性能自研 MoXing 框架，极致提升开发效率和训练速度易运维灵活支持多厂商多框架多功能模型统一纳管AI Gallery中，支持算法、模型、数据集、Notebook案例和技术文章的共享。    “算法”支持发布和订阅共享的算法进行使用。    “模型”中共享了模型和HiLens技能，支持发布和订阅共享的模型进行使用。其中，HiLens技能为HiLens服务的技能市场功能，详细指导请参见《HiLens用户指南》。    “数据”支持发布和下载共享的数据集进行使用。    “Notebook”支持直接在ModelArts控制台打开使用Notebook案例。AI Gallery使用限制    目前从容器镜像创建的算法暂不支持发布到AI Gallery。    目前自动学习产生的模型暂不支持发布到AI Gallery。    订阅或购买AI资产，本质上是购买算法、模型或HiLens技能的使用配额，在配额定义的约束下，有限地使用模型、算法或HiLens技能。    使用算法/模型，需要消耗硬件资源进行部署，硬件资源费用将根据实际使用情况，由华为云ModelArts等管理控制台向使用方收取。    已发布的资产目前暂不支持删除，如果不需要在资产列表中展示该资产，可以将资产下架。下架的本质是将已发布资产的状态修改为草稿（即仅发布者可见）。已经被订阅的资产，即便资产下架后，基于配额资源的约束，仍然可有效使用该资产，不会因为该资产的下架而产生使用问题。    支持自己订阅自己发布的资产。算法介绍AI Gallery的算法模块支持算法的共享和订阅。在AI Gallery的“算法”中，可以查找您想要的算法，订阅满足业务需要的资产，最后推送至ModelArts控制台中使用。也可以将个人开发的算法分享发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。模型介绍AI Gallery的模型模块包括模型和HiLens技能。在AI Gallery的“模型”中，可以查找您想要的模型或HiLens技能，订阅满足业务需要的资产，最后推送至ModelArts或HiLens等管理控制台中使用。也可以将个人开发的模型或HiLens技能分享发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。数据介绍AI Gallery的数据模块支持数据集的共享和下载。在AI Gallery的“数据”中，可以查找并下载满足业务需要的数据集。也可以将自己本地的数据集发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。Notebook介绍AI Gallery的Notebook模块为开发者提供免费分享和灵活使用Notebook案例的功能。您可以将优秀的Notebook代码案例发布在AI Gallery社区，供其他开发者学习使用；也可以在AI Gallery上查看其他人共享的Notebook案例的详细描述、代码信息等，通过“Run in ModelArts”将Notebook案例在ModelArts控制台快速打开、运行以及进行二次开发等操作。

机器学习服务应用于海量数据挖掘分析场景。欺骗检测保险公司分析投保人的历史行为数据，建立欺骗行为模型，识别出假造事故骗取保险赔偿的投保人。产品推荐根据客户本身属性和行为特征等，预测客户是否愿意办理相关业务，为客户提供个性化的业务推荐。客户分群通过数据挖掘来给客户做科学的分群，依据不同分群的特点制定相应的策略，从而为客户提供适配的产品、制定针对性的营销活动和管理用户，最终提升产品的客户满意度，实现商业价值。异常检测在网络设备运行中，用自动化的网络检测系统，根据流量情况实时分析，预测可疑流量或可能发生故障的设备。预测性维护为设备创建预测模型并提供预见性维护建议和计划，减少故障时间和发生几率，从而提高效率和降低成本。驾驶行为分析通过采集驾驶员不良驾驶习惯（比如：急加速、急转弯、急减速、超速、疲劳驾驶等），通过建模分析驾驶员驾驶习惯优良程度，面向企业车队提供驾驶员评级，约束不良驾驶习惯；面向个人车主，提供驾驶习惯优化建议，降低事故率和降低油耗，对于保险公司，可以用于UBI场景。

近日，《亚洲银行家》杂志揭晓 “2021年度金融科技创新奖项”，“民生信用卡-华为大数据联合创新实验室”荣获“中国最佳AI实验室”奖。《亚洲银行家》奖项是亚太地区最具影响力的金融奖项之一，经过全球知名银行家、顾问和学者全面深入评估后对外发布，具有很高权威性和知名度，是目前中国最严格的金融服务行业年度奖项，被誉为亚太地区金融界的“奥斯卡”奖。 “民生信用卡-华为大数据联合创新实验室”是由中国民生银行股份有限公司信用卡中心（下文简称“民生信用卡”）与华为技术有限公司在2019年11月携手建立，旨在发挥各自所长，持续聚焦大数据、5G、人工智能等领域的创新合作，充分利用华为云FusionInsight在大数据领域的技术积累，以及民生信用卡丰富的数据应用经验和业务场景，探索机器学习、深度学习等技术在信用卡场景的应用与落地，打造行业领先的智能数据解决方案。华为云采用一站式AI开发平台ModelArts、FusionInsight 智能数据湖解决方案与民生信用卡共同解决由于多样性数据、多样性系统、多样性业务所带来的数据接入难、融合分析难、消费难的挑战，助力民生信用卡在各个领域实现AI能力：风控领域：基于华为云一站式AI开发平台ModelArts提供的丰富AI算法，在信用卡反欺诈场景，基于社团发现算法识别可疑交易团体，提升智能风控能力；市场营销：基于机器学习算法构建客户价值模型，在客户星级管理体系构建场景，研发推荐算法，提升用卡活跃度，加速数字化运营；业务创新：基于NLP深度学习算法构建客户之声分析挖掘体系，实现对客户留言进行主题分类，为额度管理、分期业务、还款方式等业务提供了数据参考和优化方向，进一步提升客户体验及营收能力 ；运营效率：通过机器学习、NLP等技术创新性地研发出一系列内部管理相关的数据产品，如电销人员流失率预测模型、简历自动评估工具等，助力内部运营管理效率和质量提升，降低运营成本。民生信用卡不断适应时代变化，牢牢把握战略方向，坚持“数据驱动，科技创新”，开展体制机制全面数字化转型，基于“民生信用卡-华为”大数据联合创新实验室，民生信用卡研发了一系列具备创新性及行业领先性的数据决策算法产品，缩短算法产品迭代周期30%以上，从精准营销、智能风控、优化管理等多方面赋能业务数字化转型。未来，民生信用卡将与华为云深入合作，通过华为云一站式AI开发平台ModelArts、盘古大模型，以及FusionInsight提供的数据治理、云原生数据湖、云数据仓库等服务和产品，共同探索金融科技创新服务，加速信用卡业务数字化转型。更多精彩文章：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-66105-1-1.html  

华为云人工智能科学家，IEEE Fellow 田奇认为：AI 技术越来越多地进入各个领域，全方位改变了人们的生活样貌，承载着人们对未来城市的想象。但是今天 AI 开发仍处于作坊模式，一个场景需要开发一个模型，模型开发周期长达数月，无法快速适应城市数字化转型过程中越来越多的创新场景。华为云发布的盘古系列大模型，可以实现一个大模型在众多场景中的泛化和规模复制，让 AI 开发由作坊式转变为工业化开发的新模式。让城市智慧应用的快速创新成为了可能。盘古大模型能够支撑城市各行各业、丰富多样的创新、智能应用，是因为有强大的 AI 算法、算力和数据吞吐能力做基础，是城市数字化转型的智能基础设施。据悉，华为云发布的盘古系列超大规模预训练模型，包括 30 亿参数的全球最大视觉（CV）预训练模型之一，以及与循环智能、鹏城实验室联合开发的千亿参数、40TB 训练数据的全球最大中文语言（NLP）预训练模型。后续，华为云还将陆续发布多模态、科学计算等多领域预训练模型。目前，盘古 CV 大模型已经在工业、能源、医学影像、金融、环保等 100 余项实际任务中得到了验证，不仅大幅提升了模型精度，还能平均节约 90% 以上的研发成本。同时，在 ImageNet 1%、10% 数据集上的小样本分类精度上均达到目前业界最高水平（SOTA），ImageNet 上线性分类评估首次达到了和全监督相比拟的结果，累计赢得十余个业界挑战赛冠军。华为云盘古大模型背后依靠的是华为底层软件、训练框架、ModelArts 平台协同优化，充分释放算力，达成全栈性能最优。2020 年，华为云一站式 AI 开发平台 ModelArts 进入领导者象限，连续夺得中国公有云服务机器学习市场份额第一的成绩。这一年 ModelArts 持续进化发布了 3.0 版本，汇聚不断创新的 AI 技术，协同华为云智能体、知识计算等行业 AI 落地方案，走进 600 + 政企客户项目，积极践行普惠 AI 的理念，助力行业智能升级。

人工智能已经有70多年的历史，三个学派，符号主义学派，联结主义学派和行为主义学派，人工智能已经在很多产品和商业场景中国发挥了巨大的作用，如语音识别，人脸识别，机器翻译，数据分析等。人工智能应用特点 灵活性，性能（高效，功耗低，内存小，成本低），鲁棒性，公平性，可解析性，安全性人工智能应用的商业化场景，自动驾驶，语音助手，智能制造业，医疗，地理，天文，金融，数字政府等1956年夏季，John McCarthy、Marvin Minsky、Claude Shannon等人在美国举办的达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”的概念。这是人类历史上第1个有真正意义的关于人工智能的研讨会，也是人工智能学科诞生的标志，具有十分重要的意义。人工智能概念一经提出，便收获了空前的反响，人工智能历史上的第1股浪潮就这样顺理成章地形成了，该浪潮随即席卷全球。当时，普通大众和研究人工智能的科学家都极为乐观，相信人工智能技术在几年内必将取得重大突破和快速进展，甚至预言在20年内智能机器能完全取代人在各个领域的工作。1973年《莱特希尔报告》的出现将其终结，该报告用翔实的数据明确指出人工智能的任何部分都没有达到科学家一开始承诺达到的影响力水平，至此人工智能泡沫被无情地戳破，在人们幡然醒悟的同时，人工智能历史上的第1个寒冬到来，人们对人工智能的热情逐渐消退，社会各界的关注度和资金投入也逐年减少。20世纪80年代，专家系统（Expert  System）出现又让企业家和科学家看到了人工智能学科的新希望，继而形成人工智能历史上的第2股浪潮。

致华为云用户的一封挑战书亲爱的华为云用户：展信，就不要再跑了，不赢个礼品庆祝开学像话嘛！听过那么多的AI、IoT和DevCloud，这一次不如亲自来体会一下实践操作，创建你自己的mode！华为云AI&IoT&DevCloud诚挚邀请您参与新学期挑战赛，还有手机、耳机、机械键盘、京东卡等大礼等你来拿！赛事时间：2021.9.3-2021.10.10 戳我去报名>>>华为云DevCloud&AI&IoT新学期挑战赛  戳我去报名>>>华为云DevCloud&AI&IoT新学期挑战赛  戳我去报名>>>华为云DevCloud&AI&IoT新学期挑战赛 为了激励大家新学期好好学习我们设置了丰厚的大奖！手机平板耳机送不停！冲冲冲！ 奖项一：报名有奖报名大赛即可参与抽奖：奖品为华为畅享Z 5G 6GB+128GB 全网通版、华为蓝牙耳机free buds3、华为手环4以及50元京东卡。（该项奖励仅限2021年9约1日后注册的新用户参与，欢迎我们的新伙伴嘛~） 奖项二：邀请伙伴奖活动期间，在活动报名页面点击报名后，点击分享按钮，生成属于自己的专属二维码海报或链接，保存并分享海报或链接邀请好友报名，按要求完成任务即可拿奖，奖励详情见下表。 奖项三：直播互动奖直播期间参与互动，将有机会获得华为云周边大礼包、便携鼠标、京东卡等奖品。 奖项四：积分闯关奖积分规则：总积分=笔试题积分+实践题积分+附加题积分笔试题计分规则：AI、IoT和DevCloud三个赛道三套试题，每套试题100分，总计300分。实践题计分规则：AI、IoT和DevCloud三个赛道，一共六道实践题，每道15分，在每个赛道完成实践并按要求上传实践结果即可获得15积分，在DevCloud赛道上提交作品还可以参与抽奖。附加分计分规则：在创意工坊内上传自己在Modelarts、IoT和项目管理中完成的创意作品或者学习感悟，按照评审要机制可获得1-10分附加分。关卡汇总本次赛事共设置3条赛道：AI赛道、IoT赛道以及DevCloud赛道。  AI赛道>>>  1）笔试题（100分）华为云AI学习者所需要掌握的AI基础知识和ModelArts平台基础操作，>>>点击此处参与华为云AI基础测试题自测，可多次答题。2）实践一（15分）按照操作指导书的详细介绍，一步步生成模型并分享，即可完成任务，难度指数⭐【新学期挑战赛AI一】使用ResNet50预置算法训练美食分类模型，>>>点击此处查看操作指导3）实践二（15分）预测未来宝宝的长相，使用基于GAN架构的神经网络模型，从输入的父母图像中提取latent representation，然后用算法将其按一定比例混合，生成宝宝图像，本案例有详细的操作指导书，难度指数⭐⭐【新学期挑战赛AI二】用BabyGAN：预测小孩长相，>>>点击此处查看操作指导4）AI有话说（10分）通过本次AI赛道的学习，通过分享自己在学习过程中的参赛心得、建议，或发表AI相关的文章到AI Gallery【AI说】的【其他】讨论专区，评论量最多的前 50名【AI说】作者可获得10分。>>>点击此处即可跳转至AI Gallery的【AI说】地址若需查看AI赛道完成情况：>>>点击进入AI Gallery的个人中心即可查看  IoT赛道>>>  1）笔试题（100分）>>>戳此链接即可参与答题2）实践一（15分）：打卡华为云IoT物联网体验馆（难度指数 ⭐）华为云IoT的物联网体验官（即IoT Stage）为大家提供物联网产品线上体验。众多优质的物联网解决方案如智慧交通、智慧城市、智慧园区等，在体验馆一键就能秒级进入体验Demo，以沉浸式体验帮助帮助大家更好地理解物联网应用是如何在各行业发挥作用的。大家可以在体验这些优秀物联网行业应用的同时，构思一下自己创意，然后创作自己的作品参与>>>创意工坊环节挑战！查看具体打卡要求戳>>>打卡华为云IoT物联网体验馆3）实践二（15分）：0基础玩转华为云IoT，构建你的智慧生活（难度指数 ⭐⭐⭐）作为一位即将用代码改变世界的开发者，一定也想过用代码将自己的生活智能化。本关卡将会教大家在华为云IoT平台上，通过构造智能门控、智能灯泡和智能加湿器等智慧生活场景，基于设备模拟器上报数据，结合平台的设备联动规则，实现对家居环境的智能感知和数据分析，构建你的智慧生活。通过本关卡，不仅能掌握华为云物联网平台的基本功能特点与操作方法，还能学会设备模拟器的使用方法，为后续进行物联网作品创意的开发打下基础！查看具体打卡要求>>>戳快速构建智慧生活   DevCloud赛道>>>  1）笔试题（100分）>>>点击此处参与答题2）实践一（15分）使用“项目管理”完成新学期规划，>>>点击此处查看操作指导手册，提交作品截图，还有机会抽取价值465元的案例学院卡。作品提交地址为>>>点击提交实践一作品，参与抽奖3）实践二（15分）完成“基于DevCloud进行黑白棋实时对战游戏开发”沙箱实验，>>>点击此处开始实验闯关装备【规则说明】1）请务必使用个人账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）；2）参与邀请有奖的用户，在达成最低邀请人数要求的前提下（未达最低人数要求则奖品轮空，匹配对应的其他奖品），按邀请人数进行排名，若邀请人数一致，则按完成邀请的时间先后为标准，进行排名；有效邀请用户，注册华为云账号9月1日后。3）参与积分排名的用户，按照分数高低进行排名，若分数相同，则按获得积分的时间先后为标准，进行排名；4）大赛期间，任何恶意刷票、无效回帖、无效邀请等行为产生的新用户或积分将被视为无效数据；5）本次大赛，一个账号只能对应一个收件人，如同一账号填写多个不同收件人，不予发放奖励；6）本次大赛，活动获奖名单预计于活动结束后10个工作日内完成公示，25个工作日内完成奖品发放，发放时间根据实际情况动态调整，如有延期敬请见谅；7）最终解释权归大赛组委会所有。

Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt研究深度双波谷：更大的模型和更多的数据有时会产生负面作用2019 年中，包括 OpenAI 在内的一批学者「老调重谈」地再次讨论起模型复杂度和过拟合的问题来。机器学习界流传已久的观念是，随着模型的复杂度增大（学习能力提高），模型总能得到更小的训练误差，但测试误差和训练误差的差会越来越大（出现过拟合）；所以模型复杂度不能太低、也不能太高，我们需要找到相对平衡的那个点。（上面的 U 型图）但这两年来，一大批超级大、超级复杂的模型用实际行动表明了训练误差和测试误差都还可以一同持续下降。所以这次讨论形成的新共识是，我们需要在 U 型图的右侧继续扩充，用来表示现代的、大容量的深度学习模型在大小超过某个阈值之后，越大的模型会具有越好的泛化性。这样，整张图就形成了双波谷的样子（下图） —— 也就是说，当你的模型大小很不幸地落在中间的波峰的时候，你就会遇到模型越大、 数据越多反而表现越差的尴尬情境。论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.02292

挑战解耦表征的无监督学习中的共识人类研究人员们相信，真实数据的多种多样的变化总是可以用一些关键因素的波动来解释；至于这些因素分别是什么，就可以用无监督学习的方式寻找解耦的表征，从而成功地揭示数据分布规律。这个方向目前已经有一些研究成果，研究人员们也已经形成了一些共识。但这篇论文可以说把现阶段的大部分成果和假设一竿子全部打翻。作者们首先从理论上说明，如果不在模型和数据上都引入归纳偏倚，那么解耦表征的无监督学习本来就是不可能的。接着，作者们用大规模实验表明，虽然不同的方法都可以找到和选取的训练损失对应的性质，但只要没有监督，就训练不出能良好解耦的模型。除此之外，随着表征解耦程度的提高，学习下游任务的样本复杂度并没有跟着降低。这几点结论都和当前的解耦表征无监督学习的共识形成鲜明冲突，这个方向的研究人员们也许需要重新思考他们要从多大程度上从头来过。作者们的建议是，未来的解耦学习研究需要分清人为引入的归纳偏倚和监督（即便是隐式的）两者分别的作用，需要探究通过人为选取的损失「强迫」模型学习解耦带来的收益到底大不大，以及要形成能在多个不同的数据集上测试、结果可复现的实验惯例。这篇论文被 ICML 2019 接收。论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.12359

在技术大爆炸的时代，数据化已经是企业发展的趋势，企业经营决策离不开多数据的支撑，但是各种杂乱的数据需要专业的系统来进行处理。8月24日，华为云云市场直播间邀请沃丰科技解决方案专家徐扬，为观众带来《营销服务一体化，AI全面赋能企业数字化转型》主题分享，本文我们一起来梳理一下直播内容。直播主要分四块内容进行讲解，即：中国智能客服行业发展现状和市场前景分析、北京沃丰时代数据科技有限公司介绍、一站式全生命周期客户体验管理、优秀案例。一、中国智能客服行业发展现状和市场前景分析企业围绕客户体验的投入日益增加，据研究表明，企业对此方面的投入已经进入前三，好的客户体验是客户满意度和忠诚度的基础，客户体验不是单个部门的事情，是全公司所有部门的事情。二、一站式全生命周期客户体验管理沃丰科技全生命周期客户体验管理解决方案包含了企业微信营销云、呼叫中心拓客云、销售过程管理云、现场服务工单云与客户服务运营云。为企业提供了一个营销管理、销售过程管理、服务交付管理和客户服务管理的一站式解决方案。企业微信拓客：通过与企业微信连通的平台，将员工的日常客户沟通工作管理起来，可视化呈现、统一化运营。呼叫中心拓客：基于底层呼叫中心的能力，加上智能质检的服务，将员工日常通话的过程管理起来，提升效率的同时保障效果。客户关系管理：基于客户自身业务流程，提供灵活可配置的CRM管理系统，接入企业微信拓客数据、呼叫中心拓客数据，完整管理从线索到现金的全部转化。现场服务管理：完整的移动客户端与PC端的联动，将现场服务无缝衔接进入平台，每一次交付都是再销售的完美演绎。智能客户唤醒与满意度调研：基于人工智能技术的语音机器人对沉默客户进行唤醒，同步进行的满意度调研问卷全面了解客户心声。客户服务运营：七年客服平台的深耕，助力企业全渠道接入客户服务的各类场景，为企业的客户提供便捷的一站式客户服务解决方案。产品矩阵还有更多的产品方案可以进入直播间观看了解，直播间链接如下。直播链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/marketplace_live/202108241900.html

云聚沈抚 · 智赢未来 沈抚示范区·“华为云杯”2021全国AI大赛https://competition.huaweicloud.com/information/1000041542/introduction   

随着线上渠道的不断扩充，用户与品牌的交互也从传统的电话短信营销逐渐向更多在线渠道拓展。当人工智能、车联网、云技术等新技术融入汽车，车企开始逐渐走向数字化转型。除设计制造外，在售前售后及营销服务等场景中，也在发生着创新性的变革。针对汽车主机厂及经销商面临的渠道获客难、客户流失严重及客户管理难等问题，华为云云市场联合联友科技推出汽车数字门店平台，利用物联网、人工智能、大数据等技术，提供线上线下营销工具组合，全链路打通人、货、场信息，提升客户体验，提升企业数字化能力。线下门店可利用平台为车主提供智能体验，为门店工作人员提供高效协同办公体验，为管理者提供详细科学的管理支持。数字门店商品亮点：1、模块化产品设计：6大类业务模块，100个业务场景，支持用户按需选用；2、生态合作兼容并包：与车联、互联网生态圈深度融合，打造营销运营新模式；3、全触点体验覆盖：为客户提供交互式客户体验；智能工具助力线下营销。数字门店平台能够帮助构建完整的销售诊断体系，实现来店量化、体验提升、体验跟踪及实时监测。数字门店商品部分功能：1、电子名片功能：提供点对点线上专属服务；支持客户在线行为记录；帮助门店实现与客户的情感维系触达。2、来店量化：为主机厂及店端管理提供精准的来店量数据，精准的来店批次统计，作为基础数据支撑KPI指标计算。业务模式创新：一线业务模式创新，AI赋能店端销售，实现人脸与线索全生命周期的关联3、多媒体互动可交互式体验、数字化互动，增加滞店时长，吸引客户自助式留资；总部集中管理控制前端所有播放端，云端分别推送适合的内容至不同的经销商显示器。4、数字化工具作业工具：门店销售接待作业工具；数字化培训：总部对店端培训工具，在线直播。5、语音检核销售帮手：提供销售侧语言、话术支持；执行率检核：记录CA销售接待过程的语言，智能检核，免去人工。如今，数字化转型已经在汽车行业展现出蓬勃生机，从智能制造、智能部件到智慧营销，互联网时代，车企正在打破边界，用科技赋能未来。文中提到的商品链接：数字门店【华为云云市场，助您上云无忧】

传统的生产制造企业，例如食品加工、医药制造、工业生产、煤焦化等等，往往需要通过人工计算配料需求并定制采购建议，但在实际生产过程中，可能由于其他因素影响，产生较大的偏差，导致配料指标过剩，成本浪费等问题。针对这些需求，华为云联合伙伴推出煜祺智慧配料系统（华为云云市场在售），在物联网数据采集等大量数据基础上，结合华为人工智能、大数据建模等先进技术和生产工艺大数据，预测产品质量及配料配比，为各行业生产企业增产降耗。煜祺智慧配料系统切实为企业生产降本增产，某煤焦化行业应用案例显示，在使用系统后，其吨焦成本降40元，行业节省成本172亿元；实现行业资源整合：据其运行状况显示，优质煤使用减少百分之三，劣质煤用量增加百分之三，全行业年节约优质煤1800万吨；同时在节能减排、安全环保方面进一步加强。那么煜祺智慧配料系统有哪些突出亮点呢？1、结合公司的工艺及历史数据建立高精度的模型，准确预测产品生产质量，降低传统配料的指标过剩，节约生产成本；2、依托云计算充足算力，结合华为人工智能、大数据建模综合计算，给出更准确的配料配比；3、建立的模型可根据实际生产过程中的实际数据和生产结果数据持续自动优化，确保产品质量预测精度不下降；4、能够支持基于产品质量、各产物产率、低污染排放、限定原料等多场景综合配料；5、能够提供更广泛的原料信息，为企业的原料采购提供指导建议，进一步降低生产成本。除了煤焦化行业，在橡胶、水泥、钢铁合金、辣椒酱生产等行业，同样可以应用本系统，智能化配料的实践，在降低企业成本的同时提高生产效率，是实现制造企业科学化管理和精细化运营的一条重要道路。文中提到的商品链接：煜祺智慧配料系统【华为云云市场，助您上云无忧】