落地即王道，锁死企业智变CP——云+AI

最新推荐文章于 2025-06-23 16:41:36 发布
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京东AI依托NeuHub平台，结合京东云技术，提供一站式AI服务，满足多维度需求。通过产创云平台进行AI技术创新，解读京东AI全景图，建设智能供应链，以及AI模型全流程开发，助力企业智能化转型。

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或许你可能还在消化“5G如何改变生活”，并对“区块链”知之甚少，但你一定不会对人工智能感到陌生。

何出此言？漫天遍地的智能助理和智能聊天类应用正试图颠覆你和手机交流的根本方式，将phone变成聪明的小秘书；新闻、消费等热门APP正依赖人工智能技术向NI推送最适合的“only one”；而先进的仓储机器人和物流无人机等正热火朝天帮助高效、安全地分发货物……总之一句话，生活中人工智能其实无处不在。

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尽管在消费端它表现如火如荼，但对于很多企业来说，AI依然比较遥远——不仅昂贵，还部署困难，最重要的是需要大量专门的人才。正如京东云总裁申元庆所说，“每一朵云都是一个云智能，但不是每一朵云都可以做到云智能，AI只有与云相互结合才能实现真正的价值。”

以此为基础，京东AI依托于NeuHub平台对数据、算法以及应用场景的精准判断，走出了以业务场景驱动AI 技术的发展之路，并结合京东云的技术支撑能力，提供包括工具、SaaS等一站式服务和应用在内的、端到端集成且不同场景的创新产品与解决方案，以此满足多维度需求。

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所谓独乐乐不如众乐乐，这不1102京东云重庆站沙龙广发英雄帖，本次沙龙以“云中生智，智领前沿——云端赋能下企业AI落地”为主题，以京东AI在各个领域环节的技术创新与实践为着眼点，积极探索包括产创云平台、 DevOps 开发测试实践、企业智能化供应链建设以及AI模型开发赋能零售场景等在内的多个角度，针对企业AI落地提供可行性建议，并与开发者们展开深入探讨。

老规矩，直接划重点，请看下文！

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避坑指南：基于产创云平台进行AI技术创新的最佳实践

众所周知，“企业上云”势在必行。WHY？当然是出于对效率提升、成本降低等方面的考虑。

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而去年工信部更是印发了《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》，鼓励各地加快推动开展云上创新创业，支持各类企业和创业者以云计算平台为基础，利用大数据、人工智能等新技术积极培育新业态、新模式，并提出“三年（2018-2020年）百万企业上云”的目标，这无疑掀起企业加速上云的浪潮。

京东云作为京东集团重要的技术赋能窗口，依托真实的业务场景，通过与具有产业属性的技术能力的结合，能凭借“数据、场景、技术、生态”四大方面的优势，满足用户效率提升、应用创新、故障率降低和业务发展等多种需求，赋能产业发展新活力。

纸上谈兵终觉浅，活动中京东云高级架构师陈勇&马廷卫将详尽介绍产创云平台的多方面价值，并具体解读针对开发者的政策支持等，助力业界全面了解其核心，带领企业在业务发展、合规、IT革新之间找到平衡，找到适合自己的技术创新之路！

So，想要解如何在产创云平台进行AI技术创新开发吗？那你一定不要错过这次分享哟！

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从1到∞：全方位打造智能商业体，实力解读京东AI全景图  

京东技术转型走入第二年就随即公开了AI全景图，无疑是向业界吹起了AI创业争夺战的号角，作为铁粉的阿秃猝不及防。时隔一年，在2019 WAIC世界人工智能大会开幕式上，科技部公布的最新一批国家人工智能开放创新平台名单中，京东成功入选人工智能“国家队”。

该平台以京东人工智能开放平台NeuHub为主要载体，并依托京东集团的能力和资源，共同建设智能供应链国家新一代人工智能开放创新平台，助推包括制造业、物流业和零售业等行业在内的整个生态降本增效，怎能不拍手叫好？

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当然成功不是一蹴而就的。由“从0到1”【打造核心技术】，到“从1到N”【打磨技术到体验，不断实现创新迭代】，再到“从N到无穷”【通过平台赋能更多应用场景】，京东究竟如何做到稳扎稳打、步步为营且不断将AI做到“极致”？

稍安勿躁，此次活动京东云资深云计算布道师宗婷婷将为开发者解读京东AI在各个产业的生态布局和AI各类落地场景及解决方案，以展示京东云作为京东集团技术窗口的AI能力版图和开放服务，以及京东为各类组织降低机器学习和人工智能的成本和障碍的努力，精彩不容错过！

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身负重任：从需求探测到落地实践，建设智能供应链

国际供应链管理专家马丁·克里斯多夫20 年前预言：“未来的竞争不是个体或组织之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。”

随着新一代人工智能技术与实体经济的深度融合，传统供应链开始走向智能供应链，供应链协同的广度和深度大幅拓展，如今智能供应链体系已经为成为企业、产业，甚至国家经济的核心竞争力之一。

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而作为中国本土成长起来的大型互联网企业，京东肩负国家智能供应链创新发展战略的重任。基于此，京东人工智能开放平台产品负责人赵娜将从企业智能供应链入手，立足需求，分享京东在该领域积累、供应链智能化产品设计，具体实践推进，以及实力呈现企业智能化供应链建设的全栈式过程与经验。

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风靡全民背后的黑科技：京东AI，技术助力人工智能模型全流程开发 

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国庆前夜，“70年，我是主角”的微电影引发网络热议，这是人民日报新媒体和电影频道联手打造、京东云和京东AI提供技术支持。这是中国首部全民定制国庆献礼片，网友只要上传正脸照片，就能通过AI换脸技术化身微电影主角，重温新中国70年的峥嵘岁月。

与很多静态图片或者超短小视频换脸不同，这部微电影提供网友用于换脸的视频片段包含了大量的奔跑镜头和频繁的姿态变化，尤其多变的光影使主人公脸部的明暗差异变化非常大，这就给人脸关键点检测、定位及渲染都带来了困难。显然京东没有让全民失望，短短15秒的视频，集成了其在人工智能和云计算上的大量技术创新，其中不乏AI模型开发与训练的诸多细节。

分享即快乐，京东人工智能平台研发负责人朱二涛此次将从模型开发特点、工具以及赋能零售实践案例等方面介绍，助力开发者深刻了解模型开发全流程，走过路过肯定不要错过啦～

闲话少说，这就奉上大家最关心的环节：本次活动时间and地点——11月2号，重庆市南岸区南坪北路南坪盛汇广场内(工贸地铁站一号出口) 堃记重庆宴(盛汇店)。

风里雨里，京东云与阿秃一起等你哟，抓紧机会报名吧！

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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文档主要围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对四轴飞行器姿态与位置的精确控制。文中利用Simulink进行系统建模仿真，详细阐述内外环PID控制器的设计原理与实现方法，其中内环负责稳定飞行器的姿态（如俯仰、横滚、偏航），外环则用于控制飞行器的空间位置和轨迹跟踪，从而实现稳定、精准的飞行控制。该仿真方法有助于深入理解飞行器动力学特性及PID参数调节策略。; 适合人群：具备自动控制理论基础、熟悉Simulink仿真工具，且从事无人机控制、机器人系统开发或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习四轴飞行器的动力学建模与控制系统设计方法；②掌握串级PID控制结构在实际系统中的应用；③通过Simulink仿真验证控制算法的有效性，为后续实物调试提供理论支持和技术储备。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，深入理解内外环控制逻辑，重点关注PID参数整定过程与系统响应的关系，并可通过修改控制参数或引入干扰项来增强对系统鲁棒性和稳定性的认识。
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考研王道算法题——盘点二叉树的相关算法题目
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### 二叉树相关算法题目盘点（考研王道算法题集） 在考研复习过程中，二叉树是数据结构中的重点内容之一，涉及的算法题目种类繁多，难度适中，且常作为编程大题出现。以下是针对王道考研教材中二叉树相关算法题目的盘点与解析。 #### 1. 二叉树的高度（深度） 求二叉树的高度是经典问题之一，通常采用递归方式实现。基本思想是分别递归求左子树和右子树的高度，取较大值并加1（根节点）作为当前树的高度。 ```c int BtDepth(BiTree T) { if (T == NULL) return 0; int ldep = BtDepth(T->lchild); int rdep = BtDepth(T->rchild); return (ldep > rdep) ? ldep + 1 : rdep + 1; } ``` 该算法的时间复杂度为 $O(n)$，其中 $n$ 是节点数，空间复杂度取决于递归栈的深度，最坏情况下为 $O(h)$，$h$ 为树的高度[^4]。 #### 2. 二叉树的宽度 二叉树的宽度定义为某一层中最左边非空节点到最右边非空节点之间的节点个数。通常使用层序遍历实现，记录每层的节点数，并更新最大宽度。 ```c int max_width(BTNode* root) { if (!root) return 0; queue<BTNode*> q; q.push(root); int max_width = 0; while (!q.empty()) { int len = q.size(); max_width = max(max_width, len); for (int i = 0; i < len; ++i) { auto t = q.front(); q.pop(); if (t->lchild) q.push(t->lchild); if (t->rchild) q.push(t->rchild); } } return max_width; } ``` 该算法同样为 $O(n)$ 时间复杂度，空间复杂度也为 $O(n)$，适用于大多数二叉树结构的宽度计算[^2]。 #### 3. 二叉树的最近公共祖先（LCA） 在顺序存储结构下，求两个节点的最近公共祖先可以通过不断向上查找双亲节点实现。例如，若节点编号为 $i$ 和 $j$，则其公共祖先可通过不断除以2（即查找双亲）直到相等为止。 ```c int common_ancestor(int* T, int i, int j) { if (i == j) return i; else if (i > j) return common_ancestor(T, i / 2, j); else return common_ancestor(T, i, j / 2); } ``` 此方法适用于完全二叉树的顺序存储结构，时间复杂度为 $O(\log n)$，空间复杂度为 $O(1)$（递归调用栈不计）[^3]。 #### 4. 二叉树的叶子节点数统计 统计叶子节点数可以采用递归方法，判断当前节点是否为叶子节点（左右子树均为空），若是则计数加一，否则递归处理左右子树。 ```c int count_leaf(BiTree T) { if (!T) return 0; if (!T->lchild && !T->rchild) return 1; return count_leaf(T->lchild) + count_leaf(T->rchild); } ``` 该方法时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(h)$，适用于大多数递归结构的二叉树处理。 #### 5. 二叉树的层序遍历与最大深度 使用队列实现层序遍历，同时记录每层的节点数，从而计算最大深度。该方法适用于广度优先搜索场景。 ```c int maxDepth(BTNode* root) { if (!root) return 0; int depth = 0; queue<BTNode*> q; q.push(root); while (!q.empty()) { int len = q.size(); depth++; for (int i = 0; i < len; ++i) { auto t = q.front(); q.pop(); if (t->lchild) q.push(t->lchild); if (t->rchild) q.push(t->rchild); } } return depth; } ``` 该算法时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(n)$，适用于树的层次遍历及深度计算[^2]。 #### 6. 二叉树的遍历（先序、中序、后序） 遍历是二叉树的基本操作之一，递归实现较为简洁，而非递归实现则依赖栈结构。 ```c void preOrder(BiTree T) { if (T) { visit(T); preOrder(T->lchild); preOrder(T->rchild); } } ``` 对于非递归实现，可以使用栈模拟递归调用过程，依次将右子树和左子树压入栈中，直到栈空为止[^1]。 ---
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