机器学习国际学术会议上这家中国互联网出行企业分享了什么
在刚刚过去的一周，位于大地区的美国长滩(Long Beach)，一个静谧、阳光充沛的小城，迎来了热闹非凡的一周:这里不仅有星光大道、迪士尼、环球影城，还有计算机科学界的最梦幻的学术主题乐园--机器学习领域盛宴NIPS会议。
NIPS(Conferenceand Workshop on Neural Information Processing Systems神经信息处理系统大会)，是机器学习和计算神经科学领域的国际会议。由于此次会议在举办，毗邻人才、前沿研究汇聚的技术圣地硅谷，本次会议在9月中旬就已经停止售票，引发“一票难求”的奇景。NIPS的日程安排很满，晚上的Poster环节让长滩会议中心直到晚上10点依旧人头攒动。当然，你也可以选择参加各大科技公司举办的social party跳舞到凌晨，第二天早上9点继续坐在主会堂中聆听大师分享观点。
第二次参加NIPS的滴滴出行希望让学界、工业界的同行更多了解滴滴这个巨大数据场景背后，所蕴含的前沿机器学习技术。
滴滴通过展台宣讲的方式介绍了滴滴的多项合作计划及具体技术工作。学术合作经理王晨曦进行了开场致辞。来自滴滴美国研究院的秦志伟、滴滴研究院徐哲共同分享了增强学习在滴滴的应用实例，结合学术界的最新进展和工业界的实际问题，讨论了滴滴在强化学习研究和使用中的独到优势，通过场景实例向参会者解说了强化学习是如何帮助优化平台上的分单决策，最后分享了我们在强化学习领域的兴趣所在和研究方向，邀请志趣相投的参会者加入我们。
近期，滴滴推出了一系列与学界合作的项目。特别包括对学生设计的雅典娜人才培养计划(与高校、科研院所通力合作，培养更多具有创新意识的计算机科学、智慧交通、经济运筹学领域的人才)，及盖亚青年科研基金计划(滴滴依托于CCF-滴滴大数据联合实验室，面向全国高等院校、科研院所的青年学者发布的科研基金项目 )。滴滴已经与、斯坦福等美国高校建立了战略级合作，依托校级平台，发布多项科研题目，为高校提供实战场景，共同打造移动出行领域的前沿研究。
滴滴作为快速发展的中国企业，自身拥有大量出行数据、构建了复杂的出行场景、也在不断探索智能派单技术。大数据预测的关键是足够多的高质量的数据。当前滴滴每日完成订单超过2500万单、每日处理数据超过4500TB，也在积极利用大数据突破技术前沿，改善用户体验。
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