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华为云亮相QCon 2019北京 论道“AI与云原生”
2019-05-08 17:10:45  作者:CLY 编辑:CLY     评论(0)点击可以复制本篇文章的标题和链接

5月6日,由InfoQ主办的全球顶级技术盛会——QCon 2019(北京站)暨全球软件开发者大会于北京国际会议中心盛大启航。作为领先的云服务提供商,华为云首次携多位技术布道师及资深技术专家大规模亮相QCon,并在主题为“AI与云原生实践”的技术专场,为上千名技术团队负责人、工程总监、架构师、开发工程师等研发精英带来华为云最新鲜的技术分享、最前沿的趋势洞见和最具价值的应用实践。

话题前沿,聚焦AI与云原生

随着容器、DevOps、微服务等技术被越来越多的企业接受,计算机视觉、自然语言处理等技术应用释放出越来越多的云潜力,云原生和AI作为推动企业数字化转型的最佳搭档,正在席卷整个IT界。此次技术专场,作为CNCF创始会员的华为云首先分享的是云原生话题。

Apache ServiceComb是当下最为热门的开源微服务框架之一,华为云技术专家分享了ServiceComb如何助力传统大型企业解决资源分散、应用孤立、数据不通等痛点问题,协同构建数字化转型解决方案的实践。

伴随着容器技术的日益普及,基于标准化的Kubernetes容器架构来构建混合云已经成为了业界趋势,华为云打造的MCP混合云容器服务,构建全栈的混合云容器平台,华为云技术专家详细介绍了华为在混合云容器领域的相关实践。

此次专场的出品人,华为云技术布道师、资深技术专家周晖还针对CaaS(Container as a Service,容器即服务)话题,与现场观众进行了互动分享。

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华为云布道师周晖现场分享

在分享完华为云在云原生的洞察与实践之后,此次专场的另一大主题“AI”再次引燃现场观众的求知热情。华为云通过在十余行业,大量的项目探索,总结了行业AI技术落地的关键路径,针对海量重复场景、专家经验场景及多域协同等三类场景,利用创新的AI技术实现效率提升、专业传承及突破极限,积累了诸多最佳实践与技术洞察,与参加专场的架构师、开发者们进行了深度分享。

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华为云布道师孟繁亮现场分享

当前,实例分割技术被广泛应用于医学影像、自动驾驶等场景。华为云布道师孟繁亮基于计算机视觉领域中的目标检测、语义分割和实例分割概念,以Mask R-CNN为例,讲解基于Region的CNN模型开发,包括图像特征提取,RoI检测区域生成,物体分类及边界框回归、图像遮罩回归。并且详细介绍了使用COCO数据集对模型进行训练,在泛化场景中进行精确地识别物体的应用实例。

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华为云专家关于AI与云原生实践分享

NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)在近一两年实现了显著的突破,OpenAI等技术的诞生、迁移学习等技术的成功应用使得NLP技术在不同行业领域内的发展不断壮大。但与此同时,不同领域不同的场景中会遇到各种各样的难题,例如面向企业的智能客服系统、智能助手、智能外呼等场景都会有很强的领域属性。华为云技术专家深度解析NLP在企业智能场景中的算法应用、模型优化,以及如何快速构建诸如智能对话系统等企业智能应用。

持续技术创新,持续赋能开发者

无论你是企业IT专业人员、开发者,或是决策者,把握科技脉动,驾驭新兴技术,已成为制胜关键。华为云基于多年在技术社区的贡献,在容器、微服务、Serverless等技术领域持续创新,结合大量自身业务改造及服务企业级客户的实践积累,正在搭建一个技术交流、人才培养、机遇共创的通道,希望将自身能力开放,向开发者提供成熟的企业级服务,使其轻松应对未来云时代的挑战,全周期地助力开发者在AI与云原生时代快速进化,持续成长。

今年,华为云将基于深厚的技术积累,实现云原生技术持续创新,并进一步与AI结合,打造华为云智能应用平台3.0,为企业提供数字化转型基础架构与加速引擎,构筑智能业务集成与创新平台,为用户在新时代下的市场竞争中带来更大价值。

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此外,华为云作为QCon盛会唯一的钻石赞助商,本次华为云展台以“选择不凡,Cloud for Good”为主题,围绕AI和云原生展示新产品、客户实践和创新,重点展示了一站式人工智能开发平台ModelArts、华为云容器平台及华为云开发者生态,并且还有现场ModelArts动手实践专区,吸引大量参展观众的驻足、咨询与动手实验。

此次QCon,华为云技术布道师周晖也接受了InfoQ的专访,畅谈华为云的技术优势与趋势洞察,分享华为云对于云原生技术领域的诸多贡献。同时,5月8日,华为云的技术专家还将出席两大技术专场,针对热点技术话题,带来基于华为云最新技术创新的干货分享。在“重识CS”专场,华为云技术专家将分享《华为云深度学习在文本分类中的实践》,在“容器云与基础设施”专场,华为技术专家还将分享《K8s为 AI应用提供大规模 GPU算力之实践》。

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