业务在优化过程中慢慢找到适合他的方向，

电商工具箱偏向于淘系业务，最大问题来自.于我们本身资源在淘系，这两年执着深度开发淘系工具。

最近与同事交流，着重偏向于某个工具会阻止我们发展速度，作为平台我们更应该偏向于框架模型，数据、优化无止境，只有提供更宽阔框架多平台业务模型，后续引入同行兄弟技术开发做入驻型方式才能提高整个平台丰富性功能。

当下开发抖音板块系列旨在于可控性扩展性人性化更丰富，电商工具箱不仅仅在于淘系，淘宝、抖音、京东、拼多多,几大热门的框架，提供更好的数据分析型板块，供于每个需求资源方服务。

据华为官网，基于全场景 AI 框架昇思 MindSpore 开发的蛋白质结构预测模型近期在全球持续蛋白质结构预测竞赛 CAMEO（Continous Automated Model EvaluatiOn）获得全球第一的成绩。
2020年12月，《科学》杂志评选了该年度十个重大科学突破，蛋白质结构预测的人工智能 AlphaFold 就是其中非常重要的一项。
据介绍，2021年11月，华为昇思 MindSpore 团队与昌平实验室、北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）和化学与分子工程学院、深圳湾实验室高毅勤教授课题组联合推出基于 AlphaFold2 算法的蛋白质结构预测推理工具，并在2022年2月实现训练的全流程打通，效率同比提升2-3倍。
华为表示，采用昇腾 AI 基础软硬件平台后，在混合精度下，单步迭代时间由20秒缩短到12秒，性能提升超过60%。依托昇思 MindSpore 内存复用能力，训练序列长度由384提升至512。
在训练精度接近 AlphaFold2 的基础上，昇思 MindSpore 在算法、规模和软硬件支持等方向上持续改进，本次发布的蛋白质结构预测模型成绩持续刷新业界记录、拿下 CAMEO 竞赛第一。CAMEO 被认为是蛋白质结构预测领域最重要的比赛之一，竞赛规则是，每位参赛者需每周对20个由世界范围内的结构生物学家最新破解出的蛋白质结构进行预测，其分数和名次每周都会进行在线更新。#数码资讯#

随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，数据已经成为企业组织可以充分挖掘的资产财富。金融行业作为信息化程度最高的行业之一，信息系统产生的数据已经成为行业最核心的资产之一。但由于金融机构的数据流转复杂，在缺乏清晰的数据架构、数据流图以及数据与业务之间的关系的同时，也普遍存在数据模型混乱，数据整体质量不高，开发团队迫于现实压力更加关注功能需求的实现，忽略非功能需求的管理，导致数据模型质量不高，存在先污染后治理的现象。【德勤数据治理2.0】第十期将详细介绍在金融数据资产诞生之初的数据模型设计阶段，如何更好管理数据资产，提升数据资产质量，高效释放数据资产价值。点击详情：https://t.cn/A6Xv1f7v