陈天奇团队新研究：自动优化深度学习工作负载
华盛顿大学计算机系博士生陈天奇、以及上海交通大学和复旦大学的研究团队提出一个基于学习的框架，以优化用于深度学习工作负载的张量程序。该研究使用基于机器学习的方法来自动优化张量运算核心并编译AI工作负载，从而可以将最优的性能部署到所有硬件。
阿里云RPA：助力企业自动化升级和数字化转型
读取信息、录入单据、订单分类、发送邮件，这些重复而繁琐的工作占据了大量的时间，现在RPA的出现将彻底改变这一现状，“将重复的事交给RPA做”，这句话已经由标语变为现实。随着技术升级、算法精进，机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）由一个陌生的词汇逐渐为人们所知。
AI3.0：「哈希图」来了！它将如何变革区块链和人工智能技术？
人工智能的发展给我们带来了无数的惊喜和恐惧，一方面我们的生活越来越编辑，另一方面，我们被机器人取代的可能性也越来越大。下一代AI技术将带来怎样的变革？David Allen Cohen在研究了哈希图技术后认为，AI3.0将过去30年对AI技术、机器人学习以及多智能体系统的研究优势同区块链和DLT技术相结合，最终实现了新兴的工业4.0，即数十亿的设备将连接至互联网，并需要在边缘网络进行实时调节。
常用算法和复杂度总结
一、常用算法和复杂度
算法
名称
复杂度
备注
快速排序
QuickSort(A,p,r)
最坏：O(n2)
平均：O(nlog n)
均衡划分：O(nlog n)
...
