視頻搜索是涉及信息檢索、自然語言處理（NLP）、機器學習、計算機視覺（CV）等多L域的綜合應(yīng)用場景，隨著深度學習在這些L域的長足進展以及用戶對視頻生產(chǎn)和消費的廣泛需求，視頻搜索技術(shù)的發(fā)展在學術(shù)和工業(yè)界都取得了飛速的發(fā)展。
考慮到大家來自不同的業(yè)務(wù)L域和技術(shù)方向，我會先簡單介紹優(yōu)酷視頻搜索的業(yè)務(wù)背景，同時快速介紹搜索的基本評估指標、搜索系統(tǒng)的算法框架以及相關(guān)性和排序模型，讓大家對視頻搜索有一個更多面的認識，后面重點介紹多模態(tài)視頻搜索相關(guān)技術(shù)。
驅(qū)動系統(tǒng)由4個200W無刷直流電機構(gòu)成，通過50:1的空心軸減速機可以最高達2m/s的速度在玉米、高粱等農(nóng)作物的地里前進
通過2D激光雷達信息采用Hector SLAM實現(xiàn)機器人對地圖的感知和自主導航規(guī)劃，通過頂部的RGB-D相機采集目標物體深度和RGB圖像信息
機器人的學習分為三個部分的軌跡預測包括示教者的手部運動軌跡、示教者的身體移動軌跡以及被操作物體的運動軌跡
Cosero是德國波恩大學的Sven Behnke團隊根據(jù)家庭環(huán)境中的日常操作任務(wù)而研制的一款仿人操作機器人基于深度學習方法的目標姿態(tài)估計和RGB-D SLAM等感知測量
機器人、無人機、自動駕駛汽車等加快落地，智慧城市深入建設(shè)，更是為傳感器產(chǎn)業(yè)帶來了難以估量的龐大機遇
中國移動聯(lián)合產(chǎn)業(yè)合作伙伴發(fā)布《室內(nèi)定位白皮書》，對室內(nèi)定位產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)，深入分析了垂直行業(yè)的室內(nèi)定位需求，并詳細闡述了實現(xiàn)室內(nèi)定位的技術(shù)原理， 及室內(nèi)定位評測體系
下一個十年，智能人機交互、多模態(tài)融合、結(jié)合領(lǐng)域需求的 NLP 解決方案建設(shè)、知識圖譜結(jié)合落地場景等將會有突破性變化
自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用和研究領(lǐng)域發(fā)生了許多有意義的標志性事件，技術(shù)進展方面主要體現(xiàn)在預訓練語言模型、跨語言 NLP/無監(jiān)督機器翻譯、知識圖譜發(fā)展 + 對話技術(shù)融合、智能人機交互、平臺廠商整合AI產(chǎn)品線
NVIDIA解決方案架構(gòu)師王閃閃講解了BERT模型原理及其成就，NVIDIA開發(fā)的Megatron-BERT
基于內(nèi)容圖譜結(jié)構(gòu)化特征與索引更新平臺，在結(jié)構(gòu)化方面打破傳統(tǒng)的數(shù)倉建模方式，以知識化、業(yè)務(wù)化、服務(wù)化為視角進行數(shù)據(jù)平臺化建設(shè)，來沉淀內(nèi)容、行為、關(guān)系圖譜，目前在優(yōu)酷搜索、票票、大麥等場景開始進行應(yīng)用
通過使用仿真和量化指標，使基準測試能夠通用于許多操作領(lǐng)域，但又足夠具體，能夠提供系統(tǒng)的有關(guān)信息
優(yōu)酷智能檔突破“傳統(tǒng)自適應(yīng)碼率算法”的局限，解決視頻觀看體驗中高清和流暢的矛盾
