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阿里妹导读：很多小伙伴在后台发信息，表示一天一篇技术干货看不过瘾。这里统一回复下：阿里妹去年偷偷开了个“小号”，叫做“阿里巴巴机器智能”（据说很多读算法的博士同学都在关注），平时会发AI领域的阿里经典案例，同样期待小伙伴们的关注。

错过去年的干货也没事。今天，阿里妹就从“阿里巴巴机器智能”公众号搬了不少历史文章，包括计算机视觉、语音识别、文本处理、搜索推荐等AI干货，希望你会喜欢。

计算机视觉篇

《蚂蚁实时视频通话技术和实践》

《基于时间尺度选择的在线行为预测》

《基于尺度空间变换的本征图像分解》

《如何处理多种退化类型的卷积超分辨率？》

《基于风格化对抗自编码器的图像生成算法》

《所见所想所找：基于生成模型的跨模态检索》

《用于行人重识别的多层相似度感知CNN网络》

《如何检测视频异常事件？阿里工程师提出全新检测模型》

《针对场景分割两大问题提出语境对比特征和门控多尺度融合》

语音识别篇

《示范了200句后，声音“双胞胎”诞生了！》

《为了更精确的情感识别，A-LSTM 出现了》

《为了让机器听懂“长篇大论”，阿里工程师构建了新模型》

《朋友，我能分享你的喜怒吗？阿里语音情感识别框架揭秘》

《基于深度前馈序列记忆网络，如何将语音合成速度提升四倍？》

文本处理篇

《句法敏感的实体表示用于神经网络关系抽取》

《命名实体识别中，众包标注能否优于专家标注？》

《针对商品标题冗长问题，阿里工程师怎么解决？》

《如何生成你的专属推荐文案？智能文案在1688平台的应用》

智能搜索推荐篇

《双11商品怎样凑？》

《基于品类关系，虚拟类目如何建设？》

《如何解决移动电商平台中的“伪曝光”？》

《凑单这个技术活，阿里工程师怎么搞？》

《可视化理解深度神经网络CTR预估模型》

《人群优选算法模型，如何挖掘品牌潜客？》

《JUMP： 一种点击和停留时长的协同预估器》

《数十亿商品中，长尾和新品怎么找到新主人？》

《为电商而生的知识图谱，如何感应用户需求？》

《蚂蚁金服核心技术：百亿特征实时推荐算法揭秘》

《一种端到端的模型：基于异构内容流的动态排序》

《火箭发射：点击率预估界的“神算子”是如何炼成的？》

《为什么短视频会让人刷不停？背后也许用了这套技术》

《机器如何“猜你喜欢”？深度学习模型在1688的应用实践》

《让机器帮你做决策！强化学习在智能交互搜索的应用分享》

《基于改进注意力循环控制门，品牌个性化排序升级系统来了》

《基于快速GeoHash，如何实现海量商品与商圈的高效匹配？》

《打破传统搜索排序，阿里首次提出商品间相互影响的全局排序法》

综合篇

《如何用无监督模型，防范信用卡欺诈？》

《支付宝：你长大了，该学会认识新朋友了！》

《机器如何猜你所想？阿里小蜜预测平台揭秘》

《如何评估深度学习模型效果？阿里工程师这么做》

《为减少用户电话排队，阿里研发了智能客服调度系统》

《深度学习要多深，才能读懂人话？｜阿里小蜜前沿探索》

《如何降低疾病监测的漏诊比率？一种新的分类学习算法》

《如何提高深度学习模型的可解释性？极致的数据透出与多维可视化实战详解》

原文发布时间为：2019-02-18
本文作者：新起点
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