【论文解读】MV3D-Net 用于自动驾驶的多视图3D目标检测网络
MV3D-Net融合了视觉图像和激光雷达点云信息；它只用了点云的俯视图和前视图，这样既能减少计算量，又保留了主要的特征信息。随后生成3D候选区域，把特征和候选区域融合后输出最终的目标检测框。
论文地址：Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
开源代码：GitHub - bostondiditeam/MV3D: Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
解密淘宝推荐实战，打造 “比你还懂你” 的个性化APP
如今，推荐系统已经成为各大电商平台的重要流量入口，谁才能够做到比用户更懂用户，谁占据了新零售时代的主动权。手机淘宝的推荐更是淘宝最大的流量入口和最大的成交渠道之一，其背后是最为复杂的业务形态和最复杂的场景技术，那么究竟如何打造手淘背后的推荐系统呢？本次首席技术官大数据专享会上，阿里巴巴搜索推荐事业部资深算法专家欧文武（三桐）为大家解密了淘宝的推荐实战。
揭秘AI的魔法：如何用机器学习预测股市走势
在金融领域，股市走势的预测一直是一个复杂而充满挑战的问题。随着人工智能技术的发展，机器学习已经成为解决这一问题的有力工具。本文将介绍如何使用机器学习技术来预测股市走势，包括数据准备、模型选择和结果分析等步骤。我们将通过具体实例和数据分析，展示机器学习在股市预测中的应用，并探讨其优势和局限性。最后，我们将提出一个开放性问题，引导读者进一步思考和探索。
大数据应用：大数据在医保管理中的应用与面临挑战
医疗保险面临基金收支平衡压力增大、医疗服务违规行为多发、传统经验决策方式落后等多方面挑战，从信息化建设角度，人社部门推进全民参保登记、医保智能监控、支付方式改革和移动支付探索等工作，积极开展了医保大数据应用。但在应用过程中仍然面临数据质量有待提升、数据应用尚不充分、安全体系还需健全等问题。继续深化医保大数据应用，下一步应重点围绕四个方面：
阿里巴巴开源GNN框架Graph-Learn
项目地址：https://github.com/alibaba/graph-learn
阿里巴巴近期开源了面向图神经网络（GNN）的框架Graph-Learn（GL，原AliGraph）。框架由阿里内部团队研发，研发同学分别来自计算平台事业部-PAI团队，新零售智能引擎事业群-智能计算实验室，以及安全部-数据与算法团队。