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人工智能并非新的术语，这个概念由来已久，大约从80年代初开始，计算机科学家们开始设计可以学习和模仿人类行为的算法。人工智能的发展曲折向前，伴随着数据量的上涨、计算力的提升，机器学习的火热，以及深度学习的爆发，人工智能迎来快速发展，迅速席卷全球。
人工智能的研究领域也在不断扩大，已经涵盖专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域。可以毫不夸张地说，人工智能技术正在像100多年前的电力一样，即将改变每个行业。每个企业都不希望在这次浪潮中掉队，如何才能利用AI帮助自己的企业进行转型呢？AI领域著名学者吴恩达在前不久针对该问题，发表了《AI转型指南》。
本文介绍了NIST在对抗性机器学习中的分类和术语，分析了攻击阶段、目的和对抗措施，帮助提升AI系统的安全性和鲁棒性。
在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。本节将讨论从业者在最后一个阶段中面临的常见问题和挑战，并讨论涉及到的其他问题。
近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。
本文介绍一篇剑桥大学2020年发表的研究综述，其调研了在各种用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的公开报告，提取了与机器学习部署工作流阶段对应的实际考虑因素。对于从业者而言，了解在机器学习部署的各个阶段所面临的挑战是非常重要的，本文将对这方面进行主要阐述，最后介绍潜在的解决方案，共分为上、下两篇，本篇为上篇，希望各位能从中受益并引发更多思考。
什么是AIGC？AIGC，即AI-generated Content，基于AI的内容生产，它是利用人工智能进行内容创作的方式，它被认为是继PGC（Professionally-generated Content）、UGC（User-generated Content）之后的新型内容创作方式。AIGC在文本、图像和音视频等多领域都正在高速发展，近年来诞生了许多主打AIGC的创作体验平台，用户可以输入一句话让AI合成一张与描述关联的图片，或者更为常见的是输入一句文章的描述，或仅仅是一句故事的开头，让AI替你完成文章的续写。
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
零拷贝(zero copy)在一些语境下指代的意思有所不同,本文讲的零拷贝就是大家常说的，通过这个技术让CPU释放出来不去执行内存中数据拷贝的功能，或者避免不必要的拷贝，所以说零拷贝不是没有数据的拷贝(复制)，而是广义上讲的减少和避免不必要的数据拷贝,可以用来节省CPU使用和内带宽等，比如通过网络高速传输文件、实现网络proxy等等，零拷技术可以极大的提高程序的性能。
本文总结零拷贝的各种技术，下一篇介绍常见的零拷贝技术在Go语言中的应用。
NLP也被誉为人工智能皇冠上的明珠，AI落地特别是NLP落地尤其不容易，通过机器处理办公文档远比从一堆图片中找出有猫的图片要复杂得多。因为让机器处理办公文档，往往存在缺少大量的训练语料情况，不同行业间需要处理的具体问题千差万别，人工都需要专业培训甚至几年工作经验才能处理妥当。本文主要结合达观的实践落地经验，探讨在具体NLP项目落地时，计算机“智能”需要哪些必不可少的“人工”。
光学字符识别OCR技术（Optical Character Recognition）是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域：CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理），综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
在过往40余年的技术发展历程中，OCR始终具备很强的产业应用背景，是计算机领域里少数几个一开始就由工业界和学术界双轮驱动的领域。近年来OCR技术已经在工业界成熟落地应用，学术界里对此的研究热度反而弱于其他方向。甚至有人认为OCR技术已经充分成熟，没有更多研究必要了。然而随着近年来智能文本处理IDP（Intelligent Document Processing）在工业界的逐步落地应用，OCR和IDP相结合的应用场景越来越多，用语义理解NLP的角度进一步去延伸OCR的应用，出现了很多更有产业应用价值的场景。本文回顾了OCR技术的发展历程，并结合达观数据在工程实践方面的经验，介绍与语义分析技术结合后，当前OCR技术的一些最新发展和落地经验。
数据和智能类的项目管理内容仍然是基于传统软件项目管理所定义的范围和领域，但近年来新概念和新技术的出现给数据和智能类项目的管理带来了新的挑战，所以项目管理者在管理的思路、方法、策略上也存在不同。
繁荣的物联网生态构建于物联网设备的发展之上，然而广泛部署的海量设备却给设备识别与监管带来了挑战。本文对基于行为的设备指纹技术依照用途、目标设备、信息来源、评估技术进行介绍。