实践教程
教育 多语言国际教学课件、笔记、课外论文阅读翻译 使用文档翻译翻译论文、课件等教学类文档。医疗 出国就医病例、SCI论文发表、新药翻译、医疗器械说明翻译 使用文本翻译医疗领域翻译药物、医疗器械说明。法律 出国诉讼材料翻译、来华诉讼...
列存索引中GroupJoin算子的实现
从作者以及论文里面的测试情况来看，上述的两篇论文应该都来自慕尼黑大学的hyper数据库团队。除hyper外，目前还没有见到其他数据库实现GroupJoin算子，但是应该有“shared hash table”操作的其他实现方式，后续再进一步讨论。GroupJoin在...
什么是文档智能
通义智文主要功能 场景化阅读 支持网页阅读、论文阅读、图书阅读和自由阅读，针对不同场景提供个性化的阅读功能。结构化导读 可对上传的文档生成全文概述、分章节速读等导读内容，帮助用户更好地阅读和理解。文档对话 基于文档内容进行提问...
快速开始
该模型以阿里云通义千问70亿参数通用模型为基座，通过继续预训练和微调等技术手段，利用核心教材、领域论文和学位论文等教科书级高质量语料和专业指令数据集打造的一款专注于人工智能专业领域教育的大模型。实现教育领域的知识强化和教育...
高效基因序列检索助力快速分析肺炎病毒
为方便演示 AnalyticDB MySQL版 基因片段检索方法，我们从GenBank下载了大量病毒的RNA片段，并将GenBank内部关于病毒的论文以及Google Scholar中相关病毒的论文导入 AnalyticDB MySQL版 基因检索数据库中。AnalyticDB MySQL版 会将肺炎病毒...
PC端、Web端版本更新说明（2024年4月）
更新内容 语义搜索（Beta版本）：通过输入自然语言指令，如“检索关于云计算安全的文档资源”或“找一篇关于可持续发展的研究论文”，能够精确匹配并迅速呈现网盘内高度相关的文档信息。标准定制：新增数据访问域名、API域名、登录认证域名...
产品优势
构建有知识、有情感、主动式、多模态的新一代对话引擎，多项核心对话技术取得多个国际权威评测第一名，先后发表数十篇ACL/EMNLP/AAAI/KDD等国际顶会论文，拥有多项技术专利。本产品支持中英文对话能力、支持多模态情感识别对话能力、支持...
文档格式转换
功能简介 文档格式转换将PDF、图片等不可编辑的文档...学习提效 将PDF格式的论文、课件、试卷、书籍转换为Word格式，帮助师生群体实现高效文档处理。文书处理 对公文、卷宗等各种文书进行处理，通过文档格式转换来满足对各类文书的处理需求。
使用说明
其他 如果您对列存索引背后的原理感兴趣，您可以参考以下文档来进一步了解列存索引：PolarDB IMCI发表在 SIGMOD2023上的论文 列存索引技术白皮书 列存索引技术架构介绍 列存索引中TopK算子的实现 列存索引中HashMatch算子的实现 列存索引中...
X-Engine简介
传统数据库架构的性能已经被仔细的研究过，数据库领域的泰斗，图灵奖得主Michael Stonebreaker就此写过一篇论文《OLTP Through the Looking Glass,and What We Found There》，指出传统关系型数据库，仅有不到10%的时间是在做真正有效的...
PolarDB Serverless实现了哪些突破
在国际数据库顶级会议2021 ACM SIGMOD上，一篇标题为《PolarDB Serverless:A Cloud Native Database for Disaggregated Data Centers》的论文，介绍了阿里云自研数据库 PolarDB 基于计算存储分离，实现的最新Serverless技术架构研究进展。...
产品概述
包括新闻、评论、报告、总结、小红书文体、专业新闻、公关稿、报纸文章、政府公文、通知、意见信、广告语、朋友圈、社交媒体评论、社交媒体留言、演讲稿、视频分镜脚本、漫画脚本、电影剧情、解说词、网络软文、头条文章、学术论文、高考...
文件搜索功能
支持通过输入一句话，如“请找一些关于云计算安全性的文档”、“找一篇关于可持续发展的研究论文”，快速找到网盘中与搜索语句高相似度匹配的文档信息。支持搜索的语言：中文 支持通过筛选时间范围快速查找所需数据。支持通过搜索更新者...
AHPA概述
在云原生场景下，资源容量通常难以预估，而使用K8s原生的HPA，需要面对弹性滞后以及配置复杂问题。阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA...阿里云与达摩院合作的AHPA弹性预测论文，已被顶会ICDE录用，详情请参见 ICDE 2022。
AHPA概述
在云原生场景下，资源容量通常难以预估，而使用K8s原生的HPA，需要面对弹性滞后以及配置复杂问题。阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA...阿里云与达摩院合作的AHPA弹性预测论文，已被顶会ICDE录用，详情请参见 ICDE 2022。
明文和密文的转换
generate 中的参数 json_params 可选，使用标准JSON格式，可配置的键值对范围如下：键 值 说明 algorithm AES_128_GCM AES_128_ECB AES_128_CTR AES_128_CBC SM4_128_CBC SM4_128_ECB SM4_128_CTR CLWW_ORE 说明 保序加密，基于论文 ...
明文和密文的转换
generate 中的参数 json_params 可选，使用标准JSON格式，可配置的键值对范围如下：键 值 说明 algorithm AES_128_GCM AES_128_ECB AES_128_CTR AES_128_CBC SM4_128_CBC SM4_128_ECB SM4_128_CTR CLWW_ORE 说明 保序加密，基于论文 ...
基数统计（hll）
详细算法说明请参见论文 HyperLogLog:the analysis of a near-optimalcardinality estimation algorithm。创建hll插件 连接实例后创建hll插件，命令如下：CREATE EXTENSION hll;基础操作 创建一个含有hll字段的表，命令如下：create table ...
OCR统一识别
政务/医疗 应用于财税报销、纸质电子化（文档/卷/合同）、医疗票据/药房、简历/论文扫描编辑等场景，提供图片、扫描件等非文本格式转换为可编辑文本服务。支持增值税发票、发票核验、各类票据凭证、全文识别高精版、手写体、表格等识别文字...
文档翻译产品介绍
适用场景 医疗文献 学术论文 跨境交易合同 出入境材料 产品优势 接口易用 标准化接口封装，大大降低研发人力投入。文档格式还原 译后文档格式高度还原，效率、体验大幅提升。算法优异 先进的端到端深度学习框架，亿级平行句对积累。多领域...
MapReduce
学术论文、专利文献的引用分析和统计。维基百科数据分析。海量数据挖掘：非结构化数据、时空数据和图像数据挖掘。机器学习：监督学习、无监督学习和分类算法（例如决策树、SVM）。自然语言处理：基于大数据的训练和预测。基于语料库构建...
CREATE MODEL
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 TIME_SERIES_ANOMALY_DETECTION esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），...
模型创建
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），对于数据点中有少量显著离群点的...
联络中心渠道中接入对话机器人
构建有知识、有情感、主动式、多模态的新一代对话引擎，多项核心对话技术取得多个国际权威评测第一名，先后发表数十篇ACL/EMNLP/AAAI/KDD等国际顶会论文，拥有多项技术专利。丰富完善的产品运营能力：系统内置丰富的细分行业知识包、系统...
数据库内机器学习
TFT Temporal Fusion Transformer算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），对于数据点中有少量显著离群点的情况，...
数据模型
概念视图 本节示例是根据BigTable论文进行修改后的示例，在本节的示例中有一个名为表 webtable，其中包含两行（com.test.www 和 com.example.www）以及名为 contents、anchor 和 people 的三个列族。在本例中，对于第一行（com.test.www）...
基于ACCL优化套件进行多机训练
在BERT论文中，预训练分成了Phase-1与Phase-2两个阶段。二者的主要区别为 Sequence length 不同。虽然更长的序列有助于提高准确性，但会大幅增加计算耗时。为了控制整体的训练耗时，原文中Phase-1使用128的序列长度完成了36个Epoch的训练，...
PAI图像语义分割训练
cosine_decay 通过余弦曲线调整 lr，详情请参见 论文。通过 decay_epochs 指定需要调整学习率的迭代轮数。STRING exponential_decay initial_learning_rate 否 初始学习率。FLOAT 0.01 decay_epochs 否 如果使用 exponential_decay，该参数...
X-Engine如何支撑钉钉跃居AppStore第一
本文为您介绍RDS的X-Engine引擎如何在成本方面支撑钉钉业务，帮助企业...相关论文 X-Engine:An Optimized Storage Engine for Large-scale E-commerce Transaction Processing FPGA-Accelerated Compactions for LSM-based Key-Value Store
API详情
该模型以阿里云通义千问70亿参数通用模型为基座，通过继续预训练和微调等技术手段，利用核心教材、领域论文和学位论文等教科书级高质量语料和专业指令数据集打造的一款专注于人工智能专业领域教育的大模型。实现教育领域的知识强化和教育...
PAI图像检测训练
cosine_decay 通过余弦曲线调整 lr，详情请参见 论文。通过 decay_epochs 指定需要调整学习率的迭代轮数。STRING exponential_decay initial_learning_rate 否 初始学习率。浮点数 0.01 decay_epochs 否 如果使用 exponential_decay，该...
使用EasyVision进行目标检测
测试mAP 上图中分别使用了PascalBoxes07和PascalBoxes作为Metric，其中PascalBoxes07是论文中常用的Metric。步骤四：评估及测试 训练完成后，您可以测试或评估训练结果：首先，执行以下命令安装easy_vision包：pip install ...
PAI图像分类（多标签分类）训练
cosine_decay，根据余弦曲线调整 lr，详情请参见 论文。STRING exponential_decay initial_learning_rate 否 初始学习率。FLOAT 0.01 decay_epochs 否 如果使用 exponential_decay，该参数对应 tf.train.exponential.decay 中的 decay_...
X-Engine引擎使用须知
X-Engine是适用于大规模电子商务交易处理的优化存储引擎，X-Engine团队撰写的论文《X-Engine:An Optimized Storage Engine for Large-scale E-Commerce Transaction Processing》，详细讲述了X-Engine在数据库存储引擎领域所做的原创性工作...
PAI端到端文字识别训练
cosine_decay 通过余弦曲线调整 lr，详情请参见 论文。通过 decay_epochs 指定需要调整学习率的迭代轮数。STRING exponential_decay initial_learning_rate 否 初始学习率。FLOAT 0.01 decay_epochs 否 如果使用 exponential_decay，该参数...
MySQL 8.0 Server层最新架构详解
通过EnumerateAllConnectedPartitions实现论文《Dynamic Programming Strikes Back》中的DPhyp算法。CostingReceiver类包含过去JOIN planning的主要逻辑，包括根据cost选择相应的访问路径，根据DPhyp生成的子计划进行评估，保留cost最小的...
LLM on DLC-Megatron on DLC最佳实践
在 Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM 和 Reducing Activation Recomputation in Large Transformer Models 这两篇论文中介绍了Megatron-LM常见的大规模训练策略。常见的大模型训练技术...
列存索引中TopK算子的实现
Self-sharpening Input Filter 该方案最初是在Goetz Graefe的论文中提出的，云数据库ClickHouse目前采用了这种方案。该方案在执行过程中会维护一个cutoff value，并且保证大于cutoff value的记录一定不会出现在TopK的结果集中。在生成new ...
PolarDB PostgreSQL版：ePQ架构详解
因此，在分布式ePQ执行引擎中，我们借鉴了火山模型论文中的思想，对所有扫描算子进行并发处理，引入了PxScan算子来屏蔽共享存储。PxScan算子将shared-storage的数据映射为shared-nothing的数据，通过Worker之间的协调，将目标表划分为多个...
组件参考：所有组件汇总
序列标注训练（MaxCompute）（即将下线）该组件是将输入序列的每个TOKEN作为一个多分类问题，采用Google原论文中的序列标注方法，实现对输入序列TOKEN进行分类，通常用于分词、词性标注和命名实体识别等。文本摘要训练 该组件旨在从冗长、...
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