• 搭建现代推荐系统需要迈过哪些难关
• 程晓澄 第四范式推荐业务算法团队负责人

推荐系统对商业效率的提升已有诸很多验证，在内容阅读场景中，通过推荐系统让产品流量和收入大幅提升这样的案例不乏少数。随着推荐系统的发展和成熟，在商业应用中，我们对推荐系统提出了更高的要求。本次分享将介绍：一、当前推荐系统如何同时服务于用户增长、商业变现、用户体验等多元化的优化目标；二、推荐系统各模块的发展现状；三、推荐系统各个环节工程落地的难点。

• 荔枝APP的UGC推荐系统探索与实践
• 庄正中 荔枝FM推荐系统架构师

围绕三个主题介绍荔枝的推荐系统： 
一、荔枝的推荐理念：将大致介绍我们推荐系统的架构以及我们对推荐的理解。
 二、UGC内容理解与发现：简单介绍了一下我们提取音频内容特征和新声音发现机制。
 三、推荐策略介绍：主要介绍用强化学习应对用户兴趣探索的explore&exploit问题，采用DSSM做长尾召回的尝试、一种参数降维的FFM排序算法。

• 推荐系统在剑网3推栏项目中的落地
• 黄鸿波 金山西山居游戏AI技术专家

“剑网3推栏”是《剑网3》玩家首选的娱乐聚集地，集官方资讯、趣味内容、玩家社交、创作分析、专业工具、游戏视频和辅助工具于一体，提供实时专业的竞技数据，游戏互通的社交服务APP。在APP中，我们希望针对用户进行千人千面的个性化推荐，其中包括如何进行特征选取、如何进行离线计算和在线预测，本次演讲将从这些阶段进行阐述，讲解推荐系统如何在“剑网3推栏”项目中进行落地，实现千人千面的消息推送。

• 知识图谱构建：数据、算法和架构
• 王冠 瑞士再保险数据科学家

知识图谱是下游很多应用的基础。我们试图对中文知识图谱构建的实践流程做出一个梳理：知识图谱的设计和定义，标注数据如何获取，实体和关系如何识别，已有资源和工具如何利用，以及算法与工程如何架构等等。

• 基于知识图谱的问答在O2O智能交互场景中的应用和演进
• 潘路 美团点评资深算法专家

目前，美团点评O2O场景涉及到众多生活服务类领域与需求，包括点餐、外卖、酒店、旅游、娱乐等等。智能语音交互在这些领域中扮演了越来越重要的角色，这其中，融合知识图谱进行资源的查询和信息的询问成为主要的交互方式。本次分享将从传统KBQA技术出发，重点阐述怎么结合O2O特有场景和特殊问题，从资源建设和查询理解层面对KBQA进行应用以及演化。

• 基于知识图谱的问答关键技术
• 何世柱 中国科学院自动化研究所副研究员

互联网让数据和知识的生成与分享变得极为便利，但是大规模冗余含噪数据也给信息获取带来巨大挑战。通过抽取有用的实体、概念和它们之间的关系构建大规模知识图谱，进而通过自动问答的方式为用户提供精准知识服务是大数据环境下信息获取的有效途径之一。本报告将主要介绍基于知识图谱的问答技术，特别是以深度学习技术为主的方法，不仅包括最新的自然问句语义解析模型，还包括能够生成流利自然语言答案的生成模型，重点介绍深度学习在其中的应用策略与方法，并对其中存在的问题和发展趋势进行分析和展望。

• 语音对话机器人在阿里小蜜中的相关技术探索
• 周伟 阿里巴巴高级算法专家

智能对话作为一种新的技术应用，正在改变很多人的生活方式。同时伴随着语音识别、合成等技术的突破，智能对话和电话端的结合就成了一种新方向。在刚刚过去的MIT2019年的10大技术突破中，阿里小蜜的语音助手也荣耀登榜。本次的分享的主题是构建一个语音端的类人机器人的相关思考及技术实践，包括语音端的自然语言理解技术，语音端的对话策略技术，语音端的文本生成技术等。

• 深度学习在企业智能交互中的应用
• 潘晟锋 追一科技AI Lab高级研究员

随着深度学习技术的快速发展，深度神经网络在自然语言处理当中的运用也越来越多。本次演讲以企业服务中的智能交互为切入点，分享如何使用深度学习来使传统的交互方式变得更加智能，以及对实际场景中的不同问题的技术路径进行探讨和实践。

• 4D看房：写稿机器人和VR的美丽邂逅
• 孙林 贝壳找房技术总监

产业互联网的本质，是从“流量经济”到“数字经济”的一种转变。AI技术如何在产业互联网中产生实际的价值呢？本次分享根据AI在贝壳找房中的实践，介绍了AI在产业互联网中，在标准化、数字化、智能化的路上，如何通过使用语音、NLP、VR等多种技术，提升用户线上看房的体验，打造行业壁垒。

• 旷视AI在金融风控领域的运用
• 樊聪 旷视科技高级总监

介绍旷视云服务产品FaceID在金融验证和相关行业的落地实践，包括产品和技术框架、落地方案以及发 展方向和规划。

• MinTech的金融科技实践与探索
• 邵栋辉 MinTech技术副总裁

在传统的金融领域，风控的数据源来源相对单一，强特征变量也相对比较明显。机构根据为数不多的强变量已经对客户做了一个有效区分。所以风控系统的研发侧重的是模型部署便于解读理解，审核流程管控，支持灰度以及冠军挑战者。 然而随着互联网金融的发展。对于互联网用户的识别，需要引入大量的互联网数据作为决策，而且对模型决策的实时性，预警能力，模型的迭代速度有了更高的要求，系统的开发迭代一切都围绕着数据进行。

• 机器阅读在智能银行中的应用深度剖析与实践
• 张真 百信银行AI Lab负责人

银行业存在大量依赖专家阅读理解能力的场景，例如金融产品咨询，审计，合规，财务，IT治理，IT运维等等，而这些专家能力不能依靠传统IT系统建设来达成提效的目的；作为互联网银行，由于业务创新，管理创新“快快快”的特点，进一步加剧了对效率的诉求，单纯靠增加人力的方式已经难以满足需求。机器阅读是是自然语言处理领域皇冠上的明珠，让智能系统理解全文语境，恰恰很好的契合了这些业务诉求，不仅使得效率获得百倍提升，还大大减低了对人力投入的依赖。本次议题会分享机器阅读的基本原理，业内研究进展，工程化落地关键，并通过实际案例来解读应用效果。

• 客户经营大数据解决方案
• 党海鑫 WakeData联合创始人

WakeData客户经营大数据是指企业经营涉及的用户群，全链路全场景全渠道的用户数据，经过数据打通和数据加工处理，运用于精准营销、客流运营、提升复购率、提升客单价、推荐服务和经营分析的大数据活动。

• 半监督lookalike算法在营销领域的应用
• 方桢 MobTech数据科学副总裁

基于非线性特征与半监督方法进行人群扩散算法提高精准营销效果

• 新零售下的智慧中台
• 杨海明 京东集团技术发展部负责人

新零售模式下，不变的是人货场的基本组成，但是围绕人的用户体验，围绕货的供应链，围绕场的交付模式都在新零售先产生变化。在前端的变化下，零售的能力逐渐向中台沉淀，从而成就了重新构建的智慧零售中台。针对智慧零售中台需要解决的问题，在数据中台，技术中台的基础上，对于零售中台的顶层设计和模型进行深入的探讨

• 即时配送中机器学习应用
• 陈明锟 阿里本地生活高级算法专家

机器学习的应用极大提升了即时配送的效率和服务质量，其中核心问题包括 时间预估，调度，路径规划，地图导航，区域压力调控等

• 科技推动出行进化
• 王光远 上海钧正网络科技有限公司（哈啰出行）算法团队负责人

从基础数据、基础技术、共性问题到业务目标、平台支持和未来规划等角度拆分出行行业的智能化发展脉络。

• 用AI和大数据打造智能城市
• 张钧波 京东数字科技智能城市事业部AI平台部负责人

城市计算是计算机科学以城市为背景，跟城市规划、交通、能源、环境和经济等学科融合的新兴领域，通过不断获取、整合和挖掘城市中不同领域的大数据来解决城市痛点，是当今城市通向新型智慧城市的途径。本报告将介绍智能城市建设中的主要问题和痛点，解析京东城市建设智能城市的主要思路，讲解针对于城市时空大数据的深度学习算法和多源数据融合技术，并分享多个基于人工智能的案例。相关技术不仅发表在AI、KDD等顶尖国际期刊和会议上，也在实际场景中落地。

• 人工智能和大数据系统在电子竞技数据处理平台中的应用
• 俞圆圆 VPGameCTO

电子竞技作为近年来竞技体育项目中发展最迅猛的一个独特分支，正在引起大量的社会关注和重视。和其他竞技体育项目一样，电子竞技对于数据的分析和应用有着独特的要求。电子竞技项目中，由于职业玩家和业余玩家的距离更近、业余玩家对于项目的参与度更高，使得其比赛数据的体量和数据分析的技术要求较之传统体育有着几何级数的增长。 所谓人工智能，其本质即通过特定算法对海量数据进行处理。在本次演讲中，我们将会介绍我们的分布式系统、存储系统、以及算法逻辑是如何对海量电竞比赛数据进行清洗处理、分级存储、和算法推演的。

• 快狗打车智能订单调度系统架构演进
• 胡显波 快狗打车高级经理

1、快狗打车业务发展；2、跟随业务发展的系统架构优化；3、智能化的推送，效率提升；4、智能化调度，运力分配

• 国美千亿级缓存集群架构变迁的思考
• 黄威 国美中间件架构师

本次议题主要分享国美千亿级缓存服务数次架构变迁的历程，从支撑业务、追求性能、资源效率、高效运营等多角度思考缓存服务的架构设计。

• 分布式主动感知在智能运维中的实践
• 肖云朋 宜信研发架构师

企业数字化使得运维智能化转型成为必然，宜信积极推动 AIOps 在科技金融企业的落地实践。本次主题是探索 AIOps 落地的一种形式：通过行为采集、仿真模拟、主动感知等手段，从用户侧真实系统使用体验出发，结合全维监控数据，更加有效的实现智能异常检测和根因分析。

• 无探针实时应用大数据采集引擎最佳实践 和AIOps实现
• 吴静涛 F5 Networks大中华区首席技术官

大企业客户的无探针实时应用大数据引擎采集，提升DevOps应用可视化和灰度发布控制，通过机器学习，根因分析来实现应用态势感知，异常状态判断，并同时实现AIOps／一键配置，一键变更。 适用场景：运维自动化，风控／实时决策平台，反洗钱／反欺诈。

• 智能日志中心助力智能运维落地
• 陈军 日志易创始人&CEO

AIOps智能运维即人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据通过机器学习的方式，来进一步优化、解决自动化运维低效能或无法解决的问题。运维数据包含海量的日志数据，该数据具有量大、多样、速度快时效高、价值密度低等特性，需要更加精准、高效地挖掘日志当中的信息。本文将主要介绍在 AIOps 方面，智能的日志中心以及日志在 IT 领域中的价值。

• 企业赋能 服务生活
• 曹洪伟 百度DuerOS 首席布道师

什么是AI？ 什么是AI操作系统？ 对话式AI系统——DuerOS是什么？ 如何基于DBP（DuerOS Bot Platform）平台开发自己的AI应用？ 开发DuerOS技能服务的方法，流程和要点？ 基于DuerOS的技能案例示例

• 基于图像技术，构建蘑菇街时尚目的地
• 邵鑫辉 蘑菇街高级算法工程师

随着图像技术能力基础的不断增强，如何更好地在业务中交付用户价值，是蘑菇街图像团队面临的一个挑战。围绕着蘑菇街打造时尚目的地的核心任务，我们将图像搜索、目标检测、时尚标签分析等技术，与具体的场景进行结合，构造了提升用户体验的产品，例如：buy the look、搭配购等。本报告介绍其中的应用设计、技术方法、以及系统提升等方面，同观众分享实践过程和经验。

• 人工智能赋能教育
• 蔡林 51Talk高级技术总监

教育+人工智能这个问题上，在线教育行业在大的层面还没有找到很好的答案。51Talk积极的把AI新技术应用到在线教育的各个环节,分享主要包括如何通过新技术打造从技术上、从体验上最懂K12学员的智能化、个性化和趣味化的教学平台。

• 人工智能时代的医疗能力突破
• 弓孟春 神州医疗高级副总裁

医疗领域面临严峻挑战。一方面需要大批量数据来支持算法的优化、临床的应用，另一方面们传统的医疗产业数据生产能力非常弱，数据非机构化、数据鼓捣等问题广泛存在，没有办法支撑未来医疗大数据、精准医学的发展。当大批量的组学数据加入到库里，依靠人工计算很难快速从医疗数据金矿中挖掘价值，引入AI成为必然选择。