11 Punkte von xguru 2023-02-01 | Noch keine Kommentare. | Auf WhatsApp teilen
  • 27.–28.02.2023, COEX Grand Ballroom, Seoul
  • Die Anmeldung zur Teilnahme erfolgt jeweils am 8. Februar (Day 1) / 9. Februar (Day 2). Ab 15 Uhr

Sessions Day 1

  • Für eine noch besser lesbare und natürlichere Bildübersetzung (Entwicklungsgeschichte des Papago-Text-Renderings)
  • Wie kann die Naver-Suche meine Absicht besser kennen als ich selbst? : Reaktive Empfehlungen mit AiRSearch
  • CFCs Reactive, das mit einem einzigen Code alle Frameworks wie React, Vue und Svelte unterstützen kann
  • Ein AI-Modell für Grundschüler auf die Highschool schicken: Aufbau eines AI-Systems, das mit Continual Learning kontinuierlich wächst
  • Bis auf den Grund gebohrt! Verbesserung der HBase-Random-Read-Performance
  • Sprachprotokolle sehen und hören: Ein genauer Blick auf die Webtechnologien des ClovaNote-Service
  • Erkennung und Klassifizierung in einem Modell? : Neues OCR-Service-Modell nach dem Sieg bei einer Challenge veröffentlicht!
  • So eine Suche gab es bisher noch nicht. Ist das Suche oder Empfehlung? – Personalisierte Suche mit Naver Smart Block
  • CQuery : Holprige Romanze mit Trino
  • Eine Architektur wie Lego-Steine bauen, die den UI Builder trägt
  • Das Gehirn von ClovaNote: Einführung in die Spracherkennungs-Engine NEST
  • Passende Lieblingsorte für jede Situation entdecken. HyperLocal-Empfehlungssystem von A bis Z
  • Kafka-Consumer im Naver-Maßstab einsetzen
  • Wichtig ist ein ungebrochener Wille: Die Herausforderung des Smart Editors
  • Jetzt ist das Zeitalter großskaliger multimodaler Systeme gekommen, in dem AI liest (Language), sieht (Vision) und generiert
  • Implementierung eines Feature Store für Echtzeit-Empfehlungssysteme
  • Mit SCDF täglich mehr als zehntausende VIBE-Metadaten in Echtzeit laden!
  • Nutzen Sie GraphQL richtig? (Production-ready GraphQL)
  • Ruda öffnet die Augen! Bilddialog-Technologie in einen AI-Chatbot-Service integrieren
  • Allgemeine User-Embeddings auf Basis von Sprachmodellen und deren Einsatz in Empfehlungssystemen und Ad Targeting
  • Aufbau verlustfreier Geo-Replication für Echtzeit-Datenverarbeitung in Cloud-Umgebungen
  • Implementierung von Micro-Frontend in SSR-Umgebungen und Cache-Strategien zur Performance-Steigerung

Sessions Day 2

  • Entwicklungsgeschichte von WebtoonMe: Wenn ich in einen Webtoon hineingehe, wäre ich dann schöner als Lim Ju-gyeong aus True Beauty oder nicht?
  • Entwicklungsgeschichte von Transformer-basiertem Global pLACE (GLACE) Matching
  • JavaScript-White-Box-Kryptografie und verstärkte Sicherheit für LINE Messenger in Chrome
  • NSML: HPC Engineering & Monitoring spezialisiert auf Distributed Learning
  • Schrittweise Python-Optimierungsrichtlinien für ML/AI-Entwickler
  • Verstehen, Generieren, Effizienz: Seq2Seq HyperCLOVA, das alle drei Ziele gleichzeitig erreicht
  • Das Überleben des Whale-Browsers als Open Source
  • AiSuite: Betrieb einer Multi-Tenant-AI-Plattform auf Basis von Kubeflow
  • ClovaVision: Naver AI, Cloud und IP-Kameras treffen aufeinander. Die Herausforderung einer japanischen AI Cloud Camera
  • Noir: Entwicklung einer neuen Suchmaschine, die den Mail-Suchserver auf ein Viertel reduziert hat
  • LiveOps : Echtzeit-Betrieb und Crash-Handling-Lösung der Naver-App
  • Nützliche Tipps zur Entwicklung eines CNN-Algorithmus zur Wahrung der Privatsphäre auf Basis homomorpher Verschlüsselung
  • Deep-tech in der Viehwirtschaft: Überlebensgeschichte eines Ingenieurstudenten in dieser harten, aber reizvollen Branche
  • Papagos Lehrer mit dem Rotstift: Aufbau und Anwendung eines Modells zur automatischen Bewertung der Übersetzungsqualität
  • Die Frau APP, der Mann SDK: Erfahrungsbericht zur Einführung von Kotlin Multiplatform
  • VictoriaMetrics: Das große Multiversum des Chaos bei Zeitreihendaten
  • SNOW AI Filter : Ich, die ich wie ich bin und doch nicht wie ich bin, schöner als ich selbst
  • HyperCLOVA-Zusammenfassungsservice: Long-Form Open-Domain Dialogue Summarization
  • Herausforderung für realistisches Rendering von AR-Objekten : Entwicklungsgeschichte des AR Viewer
  • Laufzeit-Dead-Code-Analysetool Scavenger – Ihr Code ist viel toter, als Sie denken.
  • Kostengünstiges MLOps zur Unterstützung teurer Diffusion Models
  • Remember Me: Ein Chatbot, der sich für maßgeschneiderte Betreuung erinnert
  • Verwaltung und Mapping von Geodaten im Last-Mile-Bereich mit dem Global Grid System (H3)
  • Es ist eiskalt, ein Alarm fliegt heran und schlägt im Messenger ein – Verbesserungsgeschichte des Naver-Such-SRE-Systems

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