盘它！40篇+阿里技术经典案例，看完必收藏（上）
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。
深度学习训练，选择P100就对了
本文使用NVCaffe、MXNet、TensorFlow三个主流开源深度学习框架对P100和P40做了图像分类场景的卷积神经网络模型训练的性能对比，并给出了详细分析，结论是P100比P40更适合深度学习训练场景。
将人工智能融入多媒体 助力视频产业加速——阿里云视频AI全能力解读
结合人工智能视频理解流程和用户的需求场景，我们将视频AI的功能分成四个大部分，视频智能审核、视频内容理解、视频智能编辑、视频版权保护。其中视频审核功能包括视频鉴黄、暴恐涉政识别、广告二维码识别、无意义直播识别等，利用识别能力将网络上没营养和不健康的视频内容进行排查和处理；视频理解功能包括视频分类、标签，人物识别、语音识别，同时也包括对视频中的文字进行识别（OCR）；视频编辑层面可以实现视频首图、视频摘要、视频highlight的生成，同时支持新闻拆条；关于视频版权，支持视频相似性、同源视频检索和音视频指纹等功能。
DFSMN在阿里巴巴的应用以及如何采用开源代码训练DFSMN模型
DFSMN模型是语音识别中一种先进的声学模型，语音识别中的声学模型是语音识别技术中的核心所在。具体来说，声学模型是根据输入语音进行发音可能性的识别，结合语言模型、解码器，就构成了完整的语音识别系统。本次开源的DFSMN模型，是阿里巴巴的高效工业级实现，相对于传统的LSTM、BLSTM等声学模型，该模型具备训练速度更快、识别更高效、识别准确率更高和模型大小压缩等效果。
阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列之二：认识RPA（下）
导读：本文是阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列之二，主要介绍了RPA的发展齐纳经和主要使用场景有哪些，目前国内外主流的RPA厂商以及RPA的未来在哪。
一、RPA的发展前景
根据Gartner的最新研究，2018年全球机器人流程自动化（RPA）软件的开支预计将达到6.8亿美元，同比增长57％，到2022年支出达到24亿美元。