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机器（深度）学习计算架构，从HPC到云架构_网易易盾
本文根据作者在深度学习基础服务方面的几年实践经验，分享一些关于深度学习计算框架以及平台服务演进的历程，重点围绕计算架构从高性能计算架构向云生态架构的演进展开介绍，较多的来自于多个实际业务场景的工程实践机器（深度）学习计算架构，从HPC到云架构
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数字中国建设发展进程报告（2019年）_网易易盾
近日，国家互联网信息办公室印发《数字中国建设发展进程报告（2019年）》，梳理总结了各地区、各部门2019年信息化发展情况，分析了数字中国建设面临的新形势、新挑战和新机遇，提出了努力方向和发展重点。数字中国建设发展进程报告（2019年）
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直播回顾 | 如何发挥数据分析和可视化的最大价值？_网易易盾
这次分享的是如何通过数据分析和数据可视化，让企业或者是每一个店铺的每个决策都有数据支撑，更好地为企业的数据生产力提供服务的内容。通过一个案例讲一下企业如何去建立一个为自身业务赋能的数据分析体系直播回顾 | 如何发挥数据分析和可视化的最大价值？
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现在有座位，想来猪厂绽放自我魅力的，赶紧上车！_网易易盾
猪场招人啦！现在有座位，想来猪厂绽放自我魅力的，赶紧上车！
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未来安全隐患：AI的软肋——故意欺骗神经网络_网易易盾
对于很多计算机程序，在黑客眼中，他们不是想享受这些程序提供的服务，而是想如何利用这些程序获得一些非法的收入。带黑帽子的黑客通常会利用程序中最微小的漏洞进入系统，窃取数据并造成严重破坏。未来安全隐患：AI的软肋——故意欺骗神经网络
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AI之间的博弈，从造假视角看“深度伪造”对抗之道_网易易盾
近年来，“深度伪造”成为显著的内容安全风险之一。易盾的算法小组成功自研了一种基于神经网络的多视角“深度伪造”识别技术，凭借对AI决策模型的创新，更高效地发现视频中不自然的篡改痕迹。AI之间的博弈，从造假视角看“深度伪造”对抗之道
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自监督学习助力内容风控效果提升_网易易盾
对于许多研究者而言，一个通用且强大的人工智能是最终梦想，然而当今海量的标注数据和数据驱动的神经网络模型似乎是唯一的途径。有没有办法摆脱成本高昂的标注数据，把海量的无标签数据利用起来？自监督学习助力内容风控效果提升
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他们要消失了吗？探访人工智能浪潮下的鉴黄师_网易易盾
鉴黄师是怎样的一个群体？随着人工智能技术的进步，如今的鉴黄师是怎样的一群人？处于怎样的一个生存状态？盾盾踩方团第二期带领大家了解下网易的鉴黄师他们要消失了吗？探访人工智能浪潮下的鉴黄师
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【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理_网易易盾
大部分的机器学习算法认为所有训练样本的重要程度是等同的，但是在用户兴趣建模任务中却并不是这样，因为用户的兴趣随时可能发生变化，过时的训练样本的重要程度会显著降低，这就是用户兴趣建模中的兴趣偏移问题。【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理
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视觉设计师的进化，以网易云安全在线体验功能改版为例_网易易盾
视觉设计师面临修饰者的困境，如何提升全链路认知和体系化思维成为区分者和驱动者?本文在网易云安全（易盾）"图片在线检测"功能改版中引入设计冲刺进行尝试。视觉设计师的进化，以网易云安全在线体验功能改版为例
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