腾讯云-智能钛机器学习平台白皮书

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2021-2022年中国云原生AI开发平台白皮书

生架构具备弹性扩容、敏捷分发、高效易用、兼容适配等主要优势，在云计算成为企业数字化转型标配的今天，云原生带
来了更加灵活的用云模式，能够帮助用户降低用云成本、提高云服务可用性和云端服务的质量，其价值已获得了产业界的
普遍认可，云原生也被认为是云计算未来的技术发展方向，诸多云端服务也被业界证实能够与云原生架构充分融合并带来
近年人工智能应用相关政策解读
2021.2.9 北京市人民政府《2021年市政府工作报告重点任务清单》
➢ 指出推动人工智能等科技创新重大项目在京落地，推动各方科技力量优化配置和资源共享，支持包括人工智能在内的新型研发机构发展，健全创新创业服务体系。
2021.1.13 国家工信部《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》
行业背景与产品综述
1
云原生 AI 开发场景与实践
2
云原生AI开发平台发展展望
3
AI应用背景
➢ 在企业数字化转型的客观需求以及政策对发展前沿IT科技的支持下，我国数字经济高速发展，为人工智能发展创造了积极的经济环境。近年来，国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富，在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证，伴随云计算的普及和云原生技术的发展，云服务将有望帮助企业解决现阶段开展人工智能应用存在的难点，提升人工智能的效用。
2021-2022
中国云原生AI开发平台白皮书
摘要
行业背景：近年来，国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富，在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证。然而，当前国内甲方企业在进行人工智能开发和应用时仍然面临着技术人才储备不足、AI应用部署存在困难、投入产出比不达预期等问题，亟需能够帮助企业解决这一问题的高效AI开发和应用工具。

智能钛机器学习

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文档目录产品简介产品概述客户价值应用场景版本更新产品简介产品概述最近更新时间：2019-11-22 15:34:49什么是 TI-ONE智能钛机器学习平台（TI-ONE）是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台，为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发及部署支持。

智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件，支持多种算法框架，满足多种 AI 应用场景的需求。

如何使用 TI-ONE智能钛机器学习支持多样化的交互方式，以便满足各类用户的不同使用习惯。

可视化建模：拖拽式自定义任务流交互设计，帮助 AI 初学者及企业内算法工程师快速上手。

Notebook：Notebook 是一个灵活的交互式开发工具，为算法工程师提供数据处理、算法调试与模型训练等支持。

如果您是智能钛机器学习平台的新用户，我们建议您按照文档顺序阅读。

快速入门：在这里您可以快速了解 TI-ONE 的基本操作。

最佳实践：数十个实践案例手把手带您体验在智能钛平台上使用多种算法、框架建模的全流程。

操作指南：在这里您可以了解更多智能钛的操作指引和功能特性。

常见问题：帮您解决使用过程中遇到的常见问题。

TI-ONE 定价智能钛机器学习平台目前处于试运营阶段限时0折，您只需在使用平台前，开通所需地区的后付费服务即可开始使用。

2017腾讯灯塔反欺诈白皮书居中版

2017年10月一、广告投放环境现状根据CNNIC统计，截至 2017 年 6 月，我国手机网民规模达 7.24 亿，网民中使用手机上网的比例提升至 96.3%，手机上网比例持续提升。

同时，各类手机应用的用户规模不断上升，场景更加丰富。

在移动互联网蓬勃发展的大背景下，抢夺优质流量、抢占目标用户，成为各广告主不惜重金大力推广的目标。

根据emarketer预测，国内数字广告营销费用将从2016年的404亿美元上升到2020年的836亿美元。

在如此广大的市场容量下，不少不法份子想通过歪门邪道，在庞大的数字广告市场中分一杯羹。

于是，广告黑产就如同幽灵一般，始终围绕着广告主和媒体。

经过多年的发展，黑产已经形成相当完善的产业链。

图1 黑产产业链如图1所示，位于产业链顶端的是黑产解决方案提供商。

在这样的公司里，有专门负责研究模型研究破解方式的分析人员，有专职的软件开发人员，有专职的反作弊信息收集的人员，也有负责把刷量软件、脚本分发到市场上的市场的运营人员。

经过一层或多层黑产代理刷量软件、脚本流到了不同的刷量者手中。

刷量者通过伪造手段帮助获利者制造假数据，并通过包月或者按分发量分成的模式获利。

如图2，造假者只需要极小的代价，就可以方便地购买到假量。

黑产这个庞大的地下产业链，不断吞噬着广告主的投放资金导致广告主的巨额投入没有收到应有的效果。

图2 黑产产业链图3 2017年6-8月中国广告市场大盘作弊流量占比注：数据来源于灯塔稽核服务，含灯塔独自覆盖广告流量、秒针及AdMaster覆盖的安卓侧全量，总校验广告请求3500亿+次为了净化肮脏的广告投放环境，腾讯灯塔通过覆盖的10亿月活终端，持续研发反作弊模型。

根据腾讯灯塔统计，以2017年6-8月之间为例，腾讯灯塔日均校验40亿次+广告请求，识别的作弊比率稳定在15%左右。

在部份行业及campaign中，作弊比例甚至高达60%。

如此高比率的作弊流量，给广告主带来了巨额的损失。

张文杰腾讯云AI平台总经理

张文杰腾讯云AI平台总经理目录1.智能钛机器学习（TI-ML）2.TI Self-Learning3.TI One4.TI Accelerator5.极速训练强大计算力的一站式机器学习服务平台多产品形态提供差异化机器学习能力形成完整的开发者生态图像识别金融风控智能投研精准推荐其他场景T encent I ntelligence Machine Learning PlatformCPU / GPU / FPGA / ASIC/CVM非算法人员AI算法工程师AI算法专家T encent I ntelligence Machine Learning Platform 全自动、快迭代拖拽式、可视化高性能、轻量级TI O ne TI A ccelerator AI Project场景算法数据TI S elf-Learning低中高低TI S 中TI One 高TI A成本技能公有云服务•按需使用，按量付费•单机多卡、多机多卡•云端数据、定制算法•数据存放限制及监管•多种硬件定制选型•私有云到公有云无缝迁移私有化一体机TI Self-Learning 无需算法知识的机器学习平台TI S 如何解决行业需求业界痛点•非AI 专业人员，有AI 业务场景•AI 算法人员稀少、代价高•模型选择：NAS 、神经进化•自动调参：Hyper Learning 、Learning2learn•Transfer Learning 迁移学习•不懂算法，也能做模型，享受AI 能力•真正降低AI 门槛、AI 平民化01提供多个场景自动建模能力02提供深度定制功能优于业界效果03模型算法无需人工调参04模型结果更加简单，易于部署TI One 一站式机器学习平台TI O业界痛点我们提供行业需求•难以快速入门机器学习•需要构建机器学习基础设施•缺乏模型构建能力•快速上手、教学容易•提供算法模型•操作可视化、拖拉拽式任务流•大量现成算法模型、算法结果具象化•灵活可自定义一站式机器学习平台拖拽式任务流设计运行模式灵活支持10+机器学习框架100+机器学习算法效果可视化强大的团队协作和分享TI One 的6个特点TI ONE 自建框架算法模型评估协作实时动态可视化评估手工编写画图脚本模型训练和使用脱节；选取最优模型、使用模型都要手动开发模型训练与预测无缝衔接，可多流程复用模型自动更新，异常迅速告警拖拽式界面，合理的算法参数设置一键多种参数组合调优批量可视化评估，结果一目了然一键集成，开箱即用大量样本数据集及开发人员进行算法设计和参数调优，记录每次训练结果框架重复繁琐的步骤从头到尾搭建，并专人维护更新多种监控配置，完善告警体系，多次自动重试；发布算法和模型，可控分享粒度和级别监控脚本监控运行的任务，自行发现并处理异常；通过拷贝代码或者git 分享算法TI One 值得选择的理由TI One 的全体验TI A业界痛点我们提供行业需求•大规模训练时间长•计算集群成本高、太复杂•业务规模持续扩大、模型快速更新•轻便快捷的专业机器学习环境•整合常见的算法框架•分布式、高性能、易部署•大算力、高性价比TI A 算法极客的机器学习平台•整合腾讯内部机器学习经验•大规模集群、资源调配、网络调优•框架优化、易用、高性价比方便便捷轻量级高性能多框架选择成本低TI A 的5个优势TI A 的极简体验模型部署及验证创建任务及查询查看任务及日志计算集群分配算力共享实现CPU>40万核, GPU>2000卡自由分配框架性能优化MPI + NCCL + RDMA 数据传输压缩迭代参数压缩、节点极速互连极速训练TI A 业界领先的资源调度•图像分类：>10000类•数据规模：~3千万张图片（3TB ），HDFS 存储•模型：resnet101•机器资源：12台机器96块P40显卡•3倍性能加速，GPU 整体效率超过70%大规模GPU 集群加速提升明显（128块GPU 卡时，提升超过1倍）•节点扩展成本恒定•超大规模GPU 集群（>1000块GPU 卡）TI A 训练加速对比极速训练案例分享。

从行业应用到AI普惠化

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智能钛（Tencent Intelligence）机器学习的目标
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智能钛（Tencent Intelligence）机器
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智能钛（Tencent Intelligence）产品定位
从行业应用到AI普惠化
张文杰腾讯云AI平台总经理
AI这一年的发展
AI这一年的发展
工业自动化

AI这一年的发展
医疗开始走向智能

AI这一年的发展
线上海量内容自动处理
-
AI这一年的发展
自动驾驶核心技术

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下一个十年，共享科技的力量超级大脑 — AI in All
智能操作系统 – 超级大脑
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超级大脑的神经中枢
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云智天枢平台

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超级大脑的产业应用

腾讯云架构工程师认证TCP真题word版(二)

腾讯云架构工程师认证TCP真题（二）1.单选题人工智能是指通过计算机、生命科学等技术手段使机器具备感知、分析、推理和决策等人工智能的产品和相关服务的总称。

人工智能和机器学习，深度学习，这两个概念关系密切，以下对这三者之间的关系描述正确的是哪一项？ [单选题] *A.人工智能属于机器学习的一个分支B.人工智能、机器学习、和深度学习是三个并行技术C.机器学习和深度学习都属于人工智能的技术(正确答案)D.机器学习是深度学习研究中的一种技术2.单选题数据计算从技术上大致可以划分为离线计算和实时流式计算两种，以下选项中属于离线计算解决方案的是哪一个？ [单选题] *SparkstreamingMapReduce(正确答案)FlinkStorm答案解析：答案解析：B其他都是支持流计算3.多选题云原生架构涉及众多技术，包括：容器化、微服务、DevOps等等，以下哪些选项属于微服务架构的主流框架？( )Spring cloud(正确答案)MapReduceFlinkService Mesh(正确答案)答案解析：答案：AD，Spring Cloud和ServiceMesh是微服务的主流框架，其中SC仅支持Java，SM支持跨语言。

4.单选题某电商企业的元IT架构是传统耦合架构，在传统耦合架构中，客户在电商网站中下订单购买一台手机，订单系统接收到请求后，立即调用系统库存接口，库存减一。

但这种模式存在库存压力大，库存系统无法访问则订单失败等等风险。

因此，该企业决定更改应用架构以应对高峰流量。

如下图所示，通过消息服务队列将系统解耦。

以下选项中，对该架构描述正确的是哪一项？( )[单选题] *CMQ提供同步的通信协议。

让库存系统和订单系统能够同时工作，互不影响，实现系统解耦在新的应用架构下，订单系统写入CMQ消息队列后，需要等待库存系统响应，才能进行完成订单在新的应用架构下，用户在下单时库存系统宕机，也不影响正常下单，订单系统写入CMQ消息队列后，无需关心其他后续操作，实现订单系统和库存系统的应用解耦。

左手 AMD，右手英特尔腾讯云如何给算力做加法？

左手 AMD，右手英特尔腾讯云如何给算力做加法？作者：暂无来源：《计算机世界》 2020年第37期AMD重返数据中心市场，虽然不能立刻扭转英特尔一家独大的势头，但是越来越多的云厂商开始视AMD为产品线性价比的重要补充，腾讯云就是一个很好的例子，在自研服务器星星海上，腾讯云同时规划了基于AMD和英特尔的产品路线。

作者张帅云计算行业的竞争以算力为先，无论上层应用如何演化，算力的基础底座属性不变，头部云厂商往往更加重视平衡算力层的效率与成本，当规模足够大，万分之一的优化也能带来巨大的效益，云计算做的恰恰是规模生意。

2020腾讯全球数字生态大会期间，腾讯云计算力产品能力矩阵首次集中亮相。

与此同时，腾讯自研星星海系列服务器产品路线愈发清晰，左手AMD，右手英特尔，腾讯云正在给自己的算力做加法。

左手AMD，最“激进”的云厂商《计算机世界》了解到，腾讯云可以说是拥抱AMD最“激进”的云厂商，不过这种情况正在改变。

腾讯云云服务器副总经理李力表示，其他云厂商逐渐发现“激进”是一个明智的选择，业界开始更多采用AMD处理器。

腾讯云于2017年与AMD深度合作，当时AMD还是Naples架构。

随着客户需求趋向于多样化，腾讯云希望对外售卖的服务器在标准化的情况下，给客户更多的选择，彼时AMD重返服务器市场，腾讯云在技术和产品层面对其进行评估，AMD本身在设计上也有一些为云计算场景的专门优化，至少在设计及需求功能的匹配上，AMD还是合格的。

于是腾讯云引入AMD处理器作为产品的补充，毕竟AMD不是数据中心的主流玩家，在初期，AMD的市场推广出现了一些困难，比如来自用户的质疑，腾讯云选择中小型用户或者对成本敏感的用户入手，来推动AMD云服务器的采用，由于性价比优势突出，因此基于AMD的云服务器上量较快。

到了AMD的Rome架构时代，腾讯云在星星海自研服务器深度与AMD的Rome平台绑定，并且和AMD一起定义了腾讯云自己的AMD芯片。

工业大脑白皮书

------------------------- 15
/ 一个新组织 / 一个新平台 / 一套新标准 / 工业大脑四步走 / 业务场景识别的“三个找寻原则”
第六章工业大脑的四种“超能力”
------------------------- 19
/ 跨界复制 / 认知反演 / 微创手术 / 知识普惠
智能化、数字化与自动化三位一体打造机器智能工厂。工厂从无脑到有一颗工业大脑将是继工业1.0机械时代、工业2.0自动化时代以及工业3.0信息时代之后又一次跨越。（如图2）
09
智能化、数字化与自动化三位一体打造机器智能工厂
图2: 工业4.0 -大规模人机脑力协同
工业时代
实时认知
AT技术
认知驱动
智能密集型工厂
工业大脑白皮书人机边界重构工业智能迈向规模化的引爆点阿里云研究中心白皮书系列导言contents第一章人与机器边界的重构07第七章工业大脑21第二章智能化数字化与自动化三位一体打造机器智能工厂09第三章工业大脑的四块拼图云计算大数据机器智能与专家经验让每一位厨师都变成厨神第四章像烹饪一样部署工业大脑13第五章工业大脑的正确打开方式thinkbigdosmall业务场景识别的三个找寻原则第六章工业大脑的四种超能力知识普惠第九章打造制造业的天猫大脑生态智力共享工业互联网平台1n工业互联网平台是大脑的生长土壤第八章永不消逝的的智能24第十章一场没有终点的旅程29引言20世纪50年代英国科学家图灵第一次提出了机器思维概念相信有一天机器将拥有智能可以像人类一样进行思考人工智能概念就此应运而生
图3: 工业4.0 -大规模人机脑力协同
云计算
让想象变为可能
大数据
智力进化的养分
专家经验机器智能
复杂问题简单化打破认知边界

腾讯云产品概览

02 短信
国际/国内/国内语音
基础
0 1
消息队列 CMQ
0 3
API 网关
0 2
消息队列 CKAFKA
0 4
腾讯微服务平台
互联网中间件
基础
量子技术
抗量子签名服务
产品
安全
终端安全
营销风控
（御点）
产品
安全
内容安全
专家服务
网络安全
应用安全
安全
数据安全
金融风控
主机安全（云镜）
安全管理
别
自然语
05
言处理
语音技
03
术
智能机
06
器人
人工智能
01
智能鉴黄
02
图片标签
03
文字识别
图像识别
人工智能
人脸识别
01
人脸识别
03
人脸核身
02
人脸融合
04
人脸支付
人工智能
语音技术
01
语音识别 ASR
02
语音合成
03
声纹识别
人工智能
AI平台服务
01
02
03
01
智能钛机器学习
06
企业邮箱
05
移动解析
HttpDNS
04
SSL证书
03
网站备案
02
云解析
01
域名注册
企业服务
域名与网站
检测工具
企业服务
域名与网站
物联网通信
物联网设备身份认证
物联卡
企业服务
物联网
LPWA 物联网络

腾讯智慧金融白皮书2018

（二）智慧金融的发展历程
1. 智慧金融的实现技术
随着信息技术的飞速发展与广泛应用，数据的规模呈爆发式增长，存储单位也从最开始的 GB 发展到 TB 再到现在的 PB、EB 级。海量数据为相关技术领域的演进与突破提供了必要的基础，推动了云计算、人工智能、物联网、区块链等新兴技术形态的长足发展。各类新兴技术彼此之间相互依附、层层递进、相互助力，成为智慧金融的底层实现技术。
04
2. 智慧金融演进阶段
12
我国智慧金融地域发展情况
17
（一）省级智慧金融发展情况
17
1. 我国 31 个省市智慧金融指数排名
17
2. 智慧金融指数区域发展
18
（二）主要地市智慧金融发展情况
18
1. 智慧金融指数排名前 20 位城市
18
2. 中国智慧金融版图初成
18
（三）相关启示
19
智慧金融产业的立体图景
contents
Summary
Regional development
腾讯智慧金融白皮书 Whitepaper on Smarter Finance of Tencent
· 数据的海量性（Volume）
IDC 数据显示，预计到 2020 年，全球数据总量将达到 44ZB( 相当于 4.4 万亿 GB)，这一数据量将是 2011 年的 22 倍 2。数
趋金
便捷、经济、安全的金融
势融
服务，成为促进实体经济
体质增效，“智能生活”“惠
民生”方面的催化剂。
管与合规
智慧金融监
Industry analysis
Development trend

TCE-OS-007-054 腾讯专有云产品白皮书分布式云数据库(Tbase)V3.4.2

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【修订记录】01 2020-01-30 amyleali 第一次发布。

目录前言 (2)目录 (4)1.发展历史 (9)2.业务挑战 (11)2.1.业务迁移便利性 (11)2.2.分布式事务一致性 (11)2.3.服务高可用 (11)2.4.集群可扩展能力 (12)2.5.数据高安全保证 (12)2.6.HTAP-事务以及分析双引擎支持 (12)3.腾云HTAP数据库TBase解决方案 (13)4.产品核心功能 (15)4.1.SQL兼容度高 (15)4.1.1.兼容PostgreSQL语法 (15)4.1.2.兼容Oracle语法 (15)4.1.3.企业级数据库语法支持 (16)4.2.分布式事务全局一致性 (17)4.2.1.TBase的分布式事务全局一致性实现 (17)4.2.2.TBase分布式事务可靠性保证机制 (18)4.3.在线扩容能力 (19)4.4.HTAP事务及分析双引擎方案 (22)4.4.1.概述 (22)4.4.2.如何进行OLTP以及OLAP融合查询 (22)4.4.3.如何进行高效的分布式join (23)4.4.4.行列混合存储能力 (26)4.4.5.多核并行计算能力 (27)4.5.多级容灾能力保证 (31)4.5.1.容灾能力概述 (31)4.5.2.强同步复制 (31)4.5.3.故障自动恢复与转移 (31)4.5.4.基于时间点的恢复能力 (32)4.6.资源隔离能力-读写多平面 (34)4.7.卓越的数据安全保障能力 (34)4.7.1.三权分立体系 (35)4.7.2.数据存储加密 (37)4.7.3.透明数据脱敏 (38)4.7.4.强制访问控制 (39)4.7.5.全方位审计能力支持 (40)4.8.高效的数据治理能力 (41)4.8.1.概述 (41)4.8.2.数据倾斜解决方案 (41)4.8.3.冷热数据分级存储方案 (44)4.9.1.简单易用的TBase运维管理系统 (45)4.9.2.集群PASS平台能力支持 (45)4.9.3.运维系统亮点功能 (46)4.10.丰富的周边生态支持 (47)4.10.1.支持强大的GIS地理信息系统 (47)4.10.2.异构数据复制能力 (48)4.10.3.集群负载均衡能力 (49)4.10.4.JSON数据类型的支持 (50)4.10.5.强大的联邦数据库能力 (51)5.专有云方案简介 (52)5.1.部署架构与软件模块 (52)5.1.1.核心模块 (52)5.1.2.选配模块 (53)5.2.操作系统要求 (53)5.3.物理服务器机型配置建议 (53)5.3.1.功能测试配置 (53)5.3.2.性能测试配置 (55)5.3.3.最小规模配置 (57)5.3.4.服务器采购参考 (58)5.3.5.服务器采购参考 (61)5.3.6.单中心容灾部署建议 (61)5.4.1.同城双中心部署建议 (62)5.4.2.两地三中心部署建议 (62)5.5.TBase对接腾讯专有云平台（TCE） (63)5.6.TBase对接腾讯企业云平台（TStack） (63)6.TBase产品特有优势 (65)6.1.HTAP融合性数据库 (65)6.2.完全保障分布式全局事务一致性 (65)6.3.支持多级安全策略 (65)6.4.完备的运维管理系统支持 (66)7.产品资质 (67)8.典型应用场景 (68)8.1.HTAP业务需求系统 (68)8.2.物联网地理信息系统 (68)8.3.实时高并发事务系统 (68)8.4.海量存储计算需求 (69)8.5.数据高安全依赖型系统 (69)8.6.去O的最佳选择 (69)8.7.多点汇聚业务系统 (69)9.典型案例分享 (71)9.1.某省办事系统核心OLTP后台系统 (71)9.2.某省公安厅汇聚库建设 (71)9.4.东阳人民医院 (73)9.5.许继电器（智能电表物联应用） (73)9.6.微信支付商户订单系统 (74)10.附录 (75)10.1.通用约定格式 (75)10.2.功能术语表 (75)1.发展历史大数据时代的来临以及去IOE浪潮的兴起，大众的目光都投向了开源的系统，基于开源PostgreSQL扩展而来的tPG(tencent PG)系统作为腾讯商业数据库的替代方案，同时作为腾讯大数据平台TDW（Tencent Distributed Warehouse）的实时数据库组件2011年正式引入公司内部使用。

云计算标准化白皮书(2023最新版)

云计算标准化白皮书云计算标准化白皮书章节一：引言⑴背景和目的⑵文档结构章节二：云计算概述⑴云计算的定义⑵云计算的特点⑶云计算的优势⑷云计算的应用场景章节三：云计算的基本原理⑴虚拟化技术⑵弹性计算⑶分布式计算⑷网络技术章节四：云计算的服务模型⑴软件即服务（SaaS）⑵平台即服务（PaaS）⑶基础设施即服务（IaaS）⑷云计算的扩展模型章节五：云计算的安全性⑴数据隐私和保护⑵认证和身份管理⑶网络安全⑷虚拟化安全章节六：云计算的标准化体系⑴国际标准⑵行业标准⑶云计算的标准化组织章节七：云计算的监管和合规性要求⑴数据管理和存储监管⑵隐私和合规性要求⑶法律法规与云计算章节八：云计算的投资和成本分析⑴云计算的投资成本⑵云计算的运营成本⑶云计算的ROI分析章节九：云计算的未来发展趋势⑴边缘计算和物联网⑵与云计算⑶区块链技术与云计算附件：附件一：云计算相关术语解释附件二：云计算案例分析法律名词及注释：⒈《云计算服务管理实施细则》：为了明确云计算服务管理的要求，规定了云计算服务提供者和云计算服务用户应当遵守的规定和要求。

⒉《信息安全技术》：以云计算相关技术为重点，详细说明了信息安全技术的原理、方法和应用。

⒊《网络安全法》：对网络安全的监管进行了细化，明确了网络安全的责任主体和重要措施。

附件：附件一：云计算相关术语解释⒈云计算（Cloud Computing）：是一种基于互联网的计算模式，通过共享计算资源实现数据的存储、处理和应用。

⒉虚拟化技术（Virtualization）：通过软件或硬件技术，将物理资源抽象为逻辑上的虚拟资源，提高资源利用率和灵活性。

⒊弹性计算（Elastic Computing）：根据应用负载的变化，自动扩展或收缩计算资源，以满足业务需求。

⒋分布式计算（Distributed Computing）：将任务分散到多个计算节点上并行处理，提高计算速度和可靠性。

⒌网络安全（Network Security）：保护计算机网络免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改或中断，确保网络资源的安全性。

干货！腾讯云AI机器学习平台TI-ONE是什么？

⼲货！腾讯云AI机器学习平台TI-ONE是什么？背景：5⽉23-24⽇，以“焕启”为主题的腾讯“云+未来”峰会在⼴州召开，⼴东省各级政府机构领导、海内外业内学术专家、⾏业⼤咖及技术⼤⽜等在现场共议云计算与数字化产业创新发展。

腾讯云AI平台技术负责⼈王才华博⼠在腾讯“云+未来”峰会的「开发者专场」做了主题为“智能钛·⼀站式机器学习 TI-ONE：腾讯云上的机器(深度)学习IDE”的技术内容分享。

最近⼤家有没有看漫威的《复仇者联盟3》？其中钢铁侠的战甲就是⽤⾦属钛制造的，钛具有质量轻，⾼强度的特点，⽽TI-ONE是⼈⼯智能平台，因此我们⽤了科技感⼗⾜的名字“智能钛”来形容它。

▌⾸先说说为什么需要TI-ONE？⼈⼯智能的重要性不需要我再强调，Andrew Ng 在Spark Summit 2017上提出《AI: The new Electricity》. 各⼤公司也相争提出⾃⼰的机器学习平台，⽐如说微软的CNTK，Google的Tensorflow等等。

但是回答为什么需要TI-ONE这个问题，还要从云计算的特点和机器学习的⽣命周期出发。

在云上，我们偏向云服务化，基础设施服务化，平台服务化，算法服务化，机器学习算法也不例外。

但是机器学算法有⼀个漫长的⽣命周期，从数据获取到数据预处理再到选择⼀个框架并编写算法，然后训练得到⼀个模型，最后⽤这个模型进⾏预测。

在云上我们还要对模型进⾏服务化。

如此漫长的过程，所以我们需要加速机器学习的⽣命周期，加速模型的服务化，这就是我们需要TI-ONE的原因。

具体⽽⾔，TI-ONE提供了如下功能：⾸先整合了数据预处理平台，提⾼数据预处理效率。

⽀持主流机器学习框架，内置常⽤算法，以拖拽的⽅式就能完成算法开发。

⽀持⾃动调参，⽀持多个层⾯的协作，⽀持了⼀键模型部署和服务化，还有在线推理。

⽤开发者的语⾔来说， TI-ONE就是腾讯云上的机器学习IDE。

▌什么是TI-ONE？我将从架构，⼯作流，调参，协作，部署等这⼏个⽅⾯进⾏分享。

2022年腾讯云智能产业数智化转型方法论白皮书

2022年腾讯云智能产业数智化转型方法论白皮书随着数字技术的发展，社会对智能产业的需求快速增长，一系列智能终端、智能设备和智能服务技术的采用正助推着智能产业的发展和推动着经济全球化的进程。

2022年，腾讯云将推出一项以“数智化”为核心的智能产业转型方法论，引入新的技术和思路，来帮助企业更好地把握机遇，有效适应市场的新环境，并进一步汇聚腾讯云智能产业的力量。

一、数智化：实现智能产业转型数智化是指将大数据、人工智能、物联网、边缘计算、云计算相结合，推动智能产业转型和智能化升级的一种新模式。

数智化不仅可以使企业把握智能化机遇，更可以帮助企业将静态的本地数据以及虚拟的联网资源，结合更新的技术和场景，实现更高效、更安全的业务分析处理。

1.1数据大数据作为智能产业转型的核心要素，可以实现一系列复杂信息的采集、分析和处理，帮助企业更好地把握市场信息和机会，更准确地定位客户需求并从中获取价值。

大数据的应用可以帮助企业更全面地反应市场动态，增强企业创新能力，有效提升运营效率。

1.2 人工智能人工智能是智能产业发展的重要助力，可以使企业通过自主研发的技术模型，获取更为丰富的市场机会。

人工智能可以模拟出更广泛的产品场景，实现更为精准的客户分析和客户服务，帮助企业探索新的商业模式。

1.3联网物联网可以实现物理设备、网络和应用软件的协同互动，让智能设备和传感器可以实时的监控和分析，引领新的发展方向，提升企业的灵活性、智能性和效率，为企业提供更多的发展机遇和可能性。

1.4缘计算边缘计算利用多核计算、硬件加速和深度学习技术，将智能化数据处理从中心服务器分散至设备端，形成可穿戴设备、机械、车载、移动设备等野外设备，从而实现传感器和物联网传感节点的统一管理，有效减少用户的使用成本，提升设备的控制精度，从而实现更加高效的智能数据处理。

1.5 云计算云计算对于智能产业转型来说，有着重要的意义。

云计算可以更好地实现用户和企业之间的资源共享，支持企业进行全面的数据分析和研发，从而提高研发效率，加强技术优势，把握机遇，实现企业的数据智能化升级。

云平台技术白皮书-云产品整体资料

云平台技术白皮书-云产品整体资料引言：云平台技术的兴起已经改变了当今计算领域的格局，它提供了一种强大的计算资源共享和管理方式，为用户提供了更加便捷、弹性和可扩展的计算服务。

本白皮书将介绍云平台技术的基本概念和特点，并详细说明云平台技术的核心组成部分-云产品。

一、云平台技术的基本概念和特点1.弹性扩展：云平台技术可以根据用户需求，动态调整计算资源的数量和规模，实现快速的资源弹性扩展。

2.自动管理：云平台技术提供了一种自动化的管理方式，能够自动监控和调整计算资源，提高系统的稳定性和可靠性。

3.多租户支持：云平台技术可以同时为多个用户（租户）提供计算资源，每个租户可以独立使用和管理自己的资源。

4.按需付费：云平台技术支持按照实际使用情况进行计费，用户只需支付实际使用的资源，节约了成本。

二、云产品的概述云产品是云平台技术的核心组成部分，它是基于云平台技术开发和提供的各种计算服务。

云产品可以分为三个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。

1. 基础设施即服务（IaaS）：基础设施即服务是云平台技术提供的最底层的服务层级，它提供了基本的计算资源，例如虚拟机、存储和网络等。

用户可以在这一层级上创建、管理和调整自己的虚拟服务器，实现弹性扩展和按需付费等特性。

2. 平台即服务（PaaS）：平台即服务是在基础设施即服务的基础上提供的更高一层的服务层级，它除了提供基本的计算资源外还提供了一些开发工具和环境，例如数据库、消息队列和开发框架等。

用户可以在这一层级上进行应用程序的开发、测试和部署，减少了开发和运维的复杂性。

3. 软件即服务（SaaS）：软件即服务是在平台即服务的基础上提供的最高一层的服务层级，它为用户提供了完整的应用程序服务，用户无需关心底层的计算资源和技术细节，只需访问云产品提供的界面或应用程序即可。

常见的SaaS产品有电子邮件服务、在线文档协作和视频会议等。

三、云产品的特点和优势1.弹性扩展：云产品可以根据用户需求动态调整计算资源，实现弹性扩展和快速响应。

脑机接口标准化白皮书(2021版)

脑机接口标准化白皮书（2021版）目录一、脑机接口技术 (1)（一）基本概念 (1)1.技术实现原理 (2)2.技术系统组成 (5)（三）BCI类型 (8)（四）相关的理论和技术 (12)二、脑机接口产业情况 (19)三、标准化工作 (32)（一）国际相关组织工作 (32)1.IEEE (32)2.ISO (32)3.IEC (39)4.ISO/IEC JTC1 (48)5.ITU (66)（二）我国开展的标准化工作 (77)（三）标准化需求分析 (80)（四）标准化工作挑战 (84)1.基于技术的工作挑战 (84)2.基于伦理的工作挑战 (89)四、工作建议 (97)脑机接口标准化白皮书（2021版）1 一、脑机接口技术（一）基本概念脑机接口（Brain-Computer Interface ，BCI ，或Brain-Machine Interface ，BMI ）通常是指不依赖常规的脊髓或外围神经肌肉组织系统，在脑与外部环境之间建立一种新型的信息交流与控制通道，以便实现脑与外部设备之间的直接交互。

此外，脑机接口还涉及双向交互，其中包括来自计算机或环境的反馈，可通过神经调制技术来影响大脑活动。

目前，为了将大脑活动可以转化为用户的选自主择，脑电信号被广泛地应用于脑机接口中。

这种信号可以记录和测量头皮或头皮下的脑电图(EEG)活动，或基于植入式电极CESI脑机接口标准化白皮书（2021版）2的单个神经元细胞活动，其中自发活动和诱发电位科被用来激活操作指令。

目前，在多种BCI 协议，包括运动想象(MI)、P300、稳态视觉诱发电位(SSVEP)，都是利用被试者的感官信息(听觉、视觉、体感等)来控制外部设备。

在用户端，BCI 的设计目标是为了让可能患有中风或其他神经系统疾病的受试者实现与其他人交流或操作计算机、神经假肢等。

此外，随着BCI 的发展，残疾人或老年群体的生活质量也将得到显著改善。

（二）BCI 系统1.技术实现原理BCI 技术原理如图1所示。