使用三种不同的照明算法估计场景的照明和执行白平衡
使用三种不同的照明算法估计场景的照明和执行白平衡。
眼睛非常善于判断不同照明条件下的白色。然而，数码相机如果不进行某种调整，就可以很容易地捕捉到具有强烈色偏的不真实图像。自动白平衡（AWB）算法试图以最少的用户输入来校正环境光，以便生成的图像看起来像我们眼睛看到的。
AI框架跟计算图什么关系？PyTorch如何表达计算图？
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。
本节将会以AI概念落地的时候，遇到的一些问题与挑战，因此引出了计算图的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算，计算图的基本构成来深入了解诶计算图。最后简单地学习PyTorch如何表达计算图。
ChatTuGraph：通过大模型“与图对话”
相比于SQL相对成熟的语法标准，图查询语言尚未形成成熟的统一标准，目前是多种查询语法并存的状态，上手门槛高，因此更需要借助大语言模型的自然语言理解能力，降低图数据库查询语言的使用门槛。
打击黑灰产的利器 —— 图神经网络（GNN）
阿里巴巴安全部数据与算法团队一直致力于与黑灰产进行对抗，保障用户在淘宝、天猫、闲鱼等平台上的使用体验和切身利益。面对狡猾的黑灰产，我们研究出了一系列算法武器，图神经网络（GNN）是其中重要的防控技术。本文结合阿里开源GNN框架Graph-Learn（https://github.com/alibaba/graph-learn）进行介绍。
Spark—GraphX编程指南
GraphX 是新的图形和图像并行计算的Spark API。从整理上看，GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD：一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。为了支持图形计算，GraphX 公开了一组基本的运算（例如，subgraph，joinVertices和mapReduceTriplets），以及在一个优化后的 PregelAPI的变形。此外，GraphX 包括越来越多的图算法和 builder 构造器，以简化图形分析任务。
