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现实需求巨大，技术尚未成熟，学界与业界思维大碰撞

作为人工智能皇冠上的明珠，自然语言理解不断吸引着学术界与产业界的目光。然而，在这个极具挑战性领域，若干理论问题和技术难题尚未得到根本解决，而现实生活和社会中又面临着巨大的应用需求。如何通过学术界和产业界的共同努力，让其在实际应用中发挥更大的作用，在研究与应用的相互反馈中共同进步呢？ 为此，在即将于 7 月 22 - 23 日举行的中国人工智能大会（CCAI 2017）上，中国科学院自动化研究所研究员宗成庆博士牵头组织了一场以“语言智能与应用”为主题的专题论坛，邀请了中国科学技术大学计算机学院副院长、CCF 会士陈恩红教授，阿里云智能语音交互技术总监初敏博士，香港中文大学工程学院副院长黄锦辉教授，北京云知声信息技术有限公司创始人、董事长、CTO 梁家恩博士，奇点机智联合创始人、ACL Fellow 林德康博士，哈尔滨工业大学博士生导师
2017-06-21
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全渠道零售业者和云计算能碰撞出怎样的火花?

印度领先的食品杂货零售平台FreshToHome在云计算方面找到了适合的合作伙伴，双方携手为业务开拓未来之路。 "Akamai Cloud Computing平台为我们提供了所需的灵活性，使我们能在进一步扩大业务的 同时维持较低的成本。"-Saurabh Odhyan，FreshToHome消费者业务CTO 延伸阅读，点击链接了解 Akamai cloud-computing FreshToHome成立于2015年，最初只有8名员工，如今已发展成为一家广受信赖的全渠道食品杂货零售平台，拥有5000名员工。目前， FreshToHome的业务遍及160个城市，其中154个城市在印度，其他则主要位于中东地区。除了基于网页的在线业务， FreshToHome还提供了适用于Android和iOS平台的移动客户端，该公司还通过实体店铺进进入了全渠道零售领域。随着进一步发展， FreshToHome希望借助Akamai Cloud Computing维持成本效益并提高运营可靠性。 确保无缝、不间断的运营 当年，公司CEO Shan Kadavil成立FreshToHome时，他的愿景是在印度市场打造类似美国Whole Foods那样专门销售纯天然和有机食品的零售商。不仅如此，他还想为顾客提供最新鲜、健康的肉类和鱼类。 在传统业务模式下，渔民和农民通常会将产品卖给中间商，但中间商往往会使用化学制剂来延长鱼类和肉类的保存期限。FreshToHome希望通过消除中间商来打破这种模式。该公司不使用这样的化学制剂，而是以更快的速度将鱼类和肉类直接运送到仓库，然后通过精心维护的冷链物流运输到配送中心。按照这一流程，产品在采购后的24至36小时内就能送达顾客餐桌。快速交付与可控的冷链物流相结合，确保商品始终处于0°C至4°C温度范围内，保证了最高的新鲜度。 为了推进这一创新模式，确保在广阔的地理区域内顺畅运营和持续供应，FreshToHome严重依赖技术。该公司使用了一种名为Commodities Exchange的专利Al技术，渔民和农民可以借此以数字化方式拍卖他们的产品给FreshToHome。在后端，由一个个智能系统预测产品需求并确定最佳价格点。每个配送中心都运行着自己的软件和物联网设备，所有这些都与公司的中央网络相互连接。 此外，每月有超过200万客户通过FreshToHome的应用程序下单。根据FreshToHome的消费者业务CTO Saurabh Odhyan的说法:"为了最大限度减少浪费，确保适当的库存可追溯性并启用正确的预测模型至关重要。"作为一个快速增长的业务，库存发挥着关键作用，FreshToHome需要合适的云计算平台来实现不间断的运营营。 迈上云端，走向未来 过去10年来，FreshToHome经历了近四倍的增长，他们希望寻求一种能推动自己走向未来的平台。为了向他们分布在多个地点的大规模分布式系统提供支撑，该公司选择了Akamai Cloud Computing平台。对于这一决定，Odhyan是这样说的:"Akamai平台的成本效益有口皆碑，透明的定价消除了基于用量的隐性费用，这使我们能够精确了解部署多个实例的费用。 无拘无束的云端运营 目前，FreshToHome的所有基础架构都已通过Akamai Cloud Computing托管。根据Odhyan的说法，Akamai平台提供了他们所需的可移植架构。例如，他提到FreshToHome构建的定制数据管道，用于从其应用程序和各种运营系统收集数据。该公司汇总并处理这些数据，生成有价值的见解，帮助FreshToHome优化和扩展业务。 Odhyan说:"如果没有Akamai提供的这种中立的分布式平台，也许我们就无法无缝、快速地访问原始数据，并从分布在专有系统内的数据中获得见解。" 让已获成功的业务进一步锦上添花 作为一个已经实现盈利的公司，FreshToHome还在不断设法扩大自己的市场份额。通过最新一轮融资，该公司希望加大全渠道运营的力度，同时进一步发展已在160个市场建立的业务。 为了确保跨渠道的一致客户体验，该公司规范了在云中运行和连接运营系统的方式。展望未来FreshToHome预计会有更多方式利用Akamai平台的优势。Odhyan总结说:"我们对于使用Akamai分布式云计算平台进一步强化自己的后端流程很有兴趣。" Akamai为网络生活提供动力和保护。全球范围内有大量领先的公司选择基于Akamai平台来构建交付和保护其数字体验，帮助数十亿人们在日常生活、工作和娱乐中获得非凡体验。凭借大规模分布式边缘和云计算平台，Akamai让应用程序体验更接近最终用户。 如您所在的企业也在考虑采购云服务或进行云迁移， 点击链接了解Akamai Linode的解决方案
2024-06-21
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电子签名法第十三条落地：可靠电子签名的4项技术要求解析

《电子签名法》第十三条用四句话定义了"可靠电子签名"的标准。这四项条件不是抽象的法律口号，每一条都有明确对应的技术实现方案，理解这些对应关系，才能判断你用的电子签名到底"可不可靠"。 ## 一、"签名制作数据用于电子签名时，属于电子签名人专有" 这条说的是私钥的专有性。在PKI体系中，签名制作数据就是私钥。私钥必须由签名人本人持有，不能被平台、CA或任何第三方获取。 技术上怎么保证？核心原则是"私钥不出设备"： 1. USBKey/硬件证书：私钥生成在硬件芯片内，签名运算在芯片内完成，私钥永远不离开设备。这是安全性最高的方案，金融行业基本强制要求。 1. 手机盾/移动证书：私钥存储在手机的安全芯片（SE）或可信执行环境（TEE）中，通过指纹或PIN码解锁使用。便捷性好，安全性略低于硬件证书。 1. 云证书：私钥存储在云端HSM（硬件安全模块）中，通过多因素认证后调用。这是目前互联网平台最常用的方案，比如爱签等平台采用云证书+手机验证码/人脸识别的双重认证模式，在便捷性和安全性之间取平衡。 需要警惕的是"假电子签名"——有些平台用图片印章代替数字签名，根本没有PKI体系，所谓"私钥"不存在，自然不满足专有性要求。判断方法很简单：让平台出示数字证书（X.509格式），如果拿不出，就不是可靠的电子签名。 ## 二、"签署时由电子签名人本人控制" 这条说的是签署时的意愿确认和操作控制。不是"你有我的私钥就能替我签"，而是每次签署都需要本人实时确认。 技术实现方式： 1. PIN码验证：签署时输入PIN码解锁私钥。硬件证书的标准方案，PIN码连续错误3-5次会锁定证书。 1. 生物特征验证：签署时进行人脸识别或指纹验证。手机盾和云证书的常用方案，活体检测防止照片或视频攻击。 1. 动态码验证：签署时向签名人手机发送验证码，输入后才能调用私钥签名。云证书的基础方案。 关键在于"签署时"这三个字。有些平台在注册时做一次身份认证，之后签署不再验证，这不符合第十三条的要求。可靠的做法是每次签署都触发意愿确认，并记录确认过程（验证方式、验证时间、验证结果）。 某P2P平台曾因签署环节缺少意愿确认被判败诉。平台在注册时采集了用户人脸，但后续合同签署直接调用注册时生成的签名，没有再次验证。法院认定签名不是"签署时由本人控制"，判决电子签名无效，平台承担合同不成立的风险。 ## 三、"签署后对电子签名的任何改动能够被发现" 这条对应签名验证机制。数字签名的数学原理保证了签名的可验证性：用私钥对文档哈希值加密生成签名值，用公钥解密签名值得到哈希值A，重新计算文档哈希值B，比对A和B。任何对签名本身的篡改都会导致解密失败或哈希值不匹配。 但"能够被发现"不等于"一定会去发现"。法律要求的是系统具备发现篡改的能力，实际操作中需要有人去执行验签。 技术落地时要注意算法选择： - RSA-2048：国际通用，兼容性好，所有主流平台都支持。安全强度在2030年前被认为是足够的。 - SM2：国密算法，基于椭圆曲线。256位密钥安全强度等同RSA-3072，运算效率更高。金融、政务行业强制使用，其他行业可选。 两种算法在防篡改能力上没有本质区别，选择依据主要是行业合规要求。如果业务涉及金融监管或政府采购，选SM2；如果是一般商业合同，RSA-2048完全够用。 ## 四、"签署后对数据电文内容和形式的任何改动能够被发现" 第四条和第三条容易混淆。第三条说的是"签名不能被改"，第四条说的是"文档内容不能被改而不被发现"。 文档完整性的技术保障： 1. 哈希固化：签署时对文档全文计算哈希值（SM3或SHA-256），哈希值与签名值绑定。文档任何改动都会导致重新计算的哈希值与签名中的哈希值不一致。 1. 时间戳锚定：将文档哈希值提交给TSA获取可信时间戳，证明文档在特定时间点的内容状态。时间戳使用TSA私钥签名，第三方无法伪造。 1. 存证固化：将文档哈希、签名值、时间戳打包存入区块链或公证处存证平台。区块链的链式结构保证存证记录不可篡改——修改任何一个区块都会影响后续所有区块的哈希值，在分布式节点中很容易被发现。 满足以上四条，电子签名才具备"可靠性"，在法律上与手写签名具有同等效力（《电子签名法》第十四条）。不满足的电子签名并非无效，但效力较弱，对方可以否认签署事实，你需要提供其他证据佐证。 企业在选型时的实操建议：直接问平台三个问题——私钥存储方式是什么（硬件/手机盾/云证书）、每次签署是否做意愿验证（PIN/人脸/验证码）、存证是否接入第三方可信机构（公证处/区块链）。三个问题都有明确答案的，基本满足第十三条的要求；含糊其辞或答不上来的，慎重。
2026-07-27
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当OLAP碰撞Serverless，看ByteHouse如何建设下一代云计算架构

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 作为云计算的下一个迭代，Serverless 可以使开发者更专注于构建产品中的应用，而无需考虑底层堆栈问题。伴随着近年来相关技术成熟度的增加，市场对 Serverless 的接受程度也变得越来越高。可以说时至今日，Serverless 已迈入了向成熟稳定方向发展的高速轨道。 作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库，ByteHouse 基于开源 ClickHouse 构建，并在字节跳动内外部场景的检验下，对 OLAP 引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外，ByteHouse 也在 Serverless 方向探索，基于 cloud-native 云原生的理念构建了全新一代的数据仓库，架构上进行了三层解耦，期望在 Serverless 的加持下，提供更稳定、可靠、可信的分析服务，让开发人员时间精力从基础设施运维优化上解放，更聚焦在核心业务功能中。 然而，在 OLAP 领域的 Serverless 技术实现上，仍然存在一些技术难点。 首先，OLAP 数据分析涉及到存储、网络、操作系统、数据库、AI 等 IT 领域几乎全栈的技术点，需要厂商做持续的、高成本的研发投入。而且这些投入短期内难见市场回报，一旦中途停顿则意味着前期的投入全都“打水漂”。 其次，虽然已经有几款商用的 Serverless 架构的数据仓库，但是其提供的算力规模很难支撑中大型规模的数据仓库或者分析平台的需求。也就是说，Serverless 架构的数据仓库还需要在算力上做进一步的提升。 最后，Serverless 的规模化应用还面临服务标准化的问题。没有标准化的规范会导致用户被平台锁定，无法实现应用的平移、无缝搬迁。因此，为了推动 Serverless 的规模化应用，需要有与之配套的标准和规范体系。 为了更好解决以上难点，火山引擎 ByteHouse 逐步向 Serverless 架构演进，并针对存储层、中间层以及云服务层进行三层架构解耦。 ByteHouse 向 Serverless 演进的技术架构 在存储层的设计中，ByteHouse 实现了 Serverless 化、弹性伸缩、容量无限扩展。为提升存算分离架构下的性能问题，ByteHouse 针对 HDFS 语义优化，让带宽仅增加 10%的情况下，延迟减少 3 倍，并在网络通信上， 采用连接复用、RDMA、传输压缩等技术，大幅缓解了网络放大问题。 在中间层，ByteHouse 通过按读写进行隔离、按应用类别进行隔离等方式实现负载隔离，在满足用户基本需求的情况下，实现架构逐步向 Serverless 演进。 在上层的 cloud services 云服务层，ByteHouse 提供集中化的 catalog 元数据服务、集群管理服务等，让元数据从计算层解耦，实现了无状态化，获得秒级的弹性伸缩和启停能力。 Serverless 在 OLAP 领域的应用依然面临一些挑战，但随着技术的不断演进和迭代，标准化的规范体系的建立和完善，ByteHouse 将持续探索和应用 Serverless 架构优势，为行业和用户提供更优质的数据分析服务。 点击跳转ByteHouse了解更多
2023-11-27
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技术和商业的碰撞，谈阿里云与天猫双11这十年

2009年，发生了两件看似不起眼的事。 初春刚过，阿里云在北京一栋没有暖气的写字楼写下了飞天第一行代码。 同年11月11日，淘宝商城启动了一个叫做双11的促销活动。 谁也没想到，多年以后他们会是现在这模样。 前传 2007年淘宝的交易额突破了400亿，技术团队却喜忧参半：现有集中式架构已经捉襟见肘，该如何应对？ 随即启动的分布式改造获得巨大成功，淘宝所有的业务都做了模块化。 尽管这次技术升级在现在看来存在诸多局限性：更多的是为了应对不断增多的图片缓存，在CDN端对海量的图片缓存做了一些限流操作。但就是这次改造成就了历史上第一个双11，2009年双11当天的流量达到了一个高峰，在旧的架构体系下，这几乎是一项不可能完成的任务。 一年后，飞天的第一个版本上线，仅有几十台机器的集群开始服务第一个内部客户——阿里金融。 这些探索让所有人看到了一个趋势：用分布
2018-11-11
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自动拆镜的批量生成与节点避让：无限画布上的布局算法与碰撞检测

自动拆镜不是随机切段。它的输入是脚本、参考图、运镜、时长等多路信号，输出是分镜节点——长视频的最小语义单元。Vera1.1 的分镜节点化方案里，每个节点可以独立设置文案、参考图、运镜、时长，互不干扰；所有节点共享同一个全局特征池：角色五官身形、场景风格、整体色调统一存在这里。所以自动拆镜的本质是"多路信号融合 + 全局可达空间机制"（官方文章口径）：先定全局设定，再把叙事拆成可编排的节点。注意，自动拆镜不等于自动导演，它负责的是结构，不是创作。
2026-09-20

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

时间: 2026-08-21 大小: 1MB 下载: 10次
Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

时间: 2026-09-24 大小: 189MB 下载: 9次
Spring

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

时间: 2026-08-21 大小: 5MB 下载: 2次
Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2026-08-21 大小: 9.84MB 下载: 40次
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