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中产阶级如何利用量化投资工具完成财富进阶

邓一硕
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统计转移学习(及其在统计过程控制的应用)

宗福季
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大数据时代下的统计学思维—以文本挖掘为例

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Building Better Connected World with Artificial Intelligence Tec

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Adaptive False Discovery Rate regression with application in int

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A smooth simultaneous confidence band for correlation curve

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Prediction Interval for Autoregressive Time Series via Oracally

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On a vector double autoregressive model

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基于车辆GPS 数据的交通大数据应用

金雯
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皋琴
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PM 2.5 数据的时空特征及统计建模

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不可或缺的优质地理大数据

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基于室内定位数据(IPS)的时空行为分析

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Identification of disease-causing single nucleotide variants in

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消化道肿瘤基因组学研究进展

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R Usage in Pharmaceutical Industry

Harry Hua
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手机数据与经济活动测度

董磊
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群像的描绘与类型的分析:用数字工具挖掘《德意志人物志》

王涛
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network diffusion: Simulate and Visualize Network Diffusion

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计算与人文:作为新领域的“数字人文”

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Elastic Stack 与机器学习

曾勇
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Pluto: A Distributed Heterogeneous Deep Learning Framework

王思宇
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Exploring Heterogeneous Algorithms for Accelerating Deep Convolu

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嵌入式上的深度学习初探

张先轶
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再抽样法分析夫妻般配与家庭工资不平等

李代
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法律的定量分析及其实践

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中文文本分析方便工具包chinese.misc介绍

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本分享会介绍阿里云iDST PAI团队研发的一款分布式深度学习框架Pluto。在Pluto里,阿里云PAI团队基于Caffe和TensorFlow这两款开源框架进行了分布式性能的深度优化定制,相较于优化前取得了显著的性能提升,在一些场景下取得了10X的收敛加速比提升。并成功应用到了集团安全、金融风险建模、证件类图片识别、客服问答、机器翻译等集团核心业务建模场景里,显著提升了建模迭代效率。
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