13:00-13:30  签到

13:30-14:15  《视觉大数据在地图领域的应用实践》 许鹏飞

出行领域对地图数据有效性有很高的要求，地图数据的准确性和更新速度直接影响着用户的出行体验，如：交规和道路可通行性等属性对派单与路径规划有重要作用。如何更好的感知现实世界的变化，有效地更新地图数据是亟待解决的问题。在本次分享中，将介绍视觉大数据技术在地图领域的应用场景和技术落地过程中的实践体会，将从出行场景的对地图的几个典型需求出发，介绍相关应用场景的难点与挑战，进而介绍计算机视觉技术在地图更新等场景的具体应用，并分享一些技术落地的经验和体会。

14:15-15:00  《滴滴机器学习平台架构演进之路》朱中涛

现在很多互联网公司都有自己的机器学习平台，冠以之名虽然形形色色，但就平台所要解决的问题和技术选型基本还是大同小异。所谓大同是指大家所要处理的问题都相似，技术价格和选型也差不太多，比如都会使用GPU集群，采用Spark/K8S平台或者其他类似；所谓小异是指各家规模不同，各家都在结合自己的情况、所处的阶段并根据自己的特点解决平台化的问题。本次分享就滴滴的机器学习平台做一番宏观介绍，侧重于介绍机器学习平台不同阶段所要解决的问题，以及解决问题的思路和技术方案，滴滴机器学习平台的治理思路主要是：减少重复，提高效率。

15:00-15:30  茶歇

15:30-16:15  《语音技术在滴滴平台的价值挖掘》彭一平

滴滴作为一家出行服务平台，每日承载着数以万计的订单量。在巨大的业务量背后，语音技术在滴滴平台内部扮演着重要的角色。从语音交互到智能客服，从线上到线下，语音技术不断助力平台提升用户出行体验，帮助平台挖掘语音数据的价值。本次报告将从语音技术在滴滴各业务场景的落地点出发，介绍其中涉及到的AI相关技术，包含语音信号处理、语音识别、自然语言理解、声纹识别等。结合业务场景，分析和探讨AI技术在提升业务价值及效率上的经验。

16:15-17:00  《图像算法在滴滴安全场景的实践》王智恒

滴滴每天活跃数百万司机，承载数千万的乘客。面对海量的用户，安全无小事。过往的案例让大家越来越清楚安全成为网约车核心问题和竞争门槛，越来越受到重视。 过去一年，滴滴安全部在安全合规方面保障人车一致，身份识别方面做了非常多的工作，特别是人脸识别、证件合规做了大量的创新和落地。这次报告主要介绍滴滴安全图像算法团队在保障线上身份一致、嫌犯追踪、线上注册中流程司机证图信息真实合规等方面遇到的挑战和解决方案。这次报告涉及人脸识别、活体检测、图像OCR、图像检索、人像matting等技术的实践体会。

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