解决背包问题：组合优化的应用与建模方法
组合优化是数学优化的一支，专注于从有限集合中选取元素的最优化问题。它涉及将一组对象组合在一起，以满足特定条件并优化某个目标函数，即在所有可能的组合中找到最有利的一个。
本文将以一个简化的背包问题为例，来讲解采用数学规划的方法来解决背包这个组合优化问题。
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年4月）
【摘要】2024.04.30，阿里云发布了MindOpt优化求解器的新商品和功能。MindOpt现在已上架，提供超低价零售求解器，支持按需购买，可在阿里云平台上直接购买联网或不联网License。新版本V1.2发布，提升MILP性能，并增加PostScaling参数。此外，MindOpt Studio推出租户定制版，正处于邀测阶段。同时分享了使用MindOpt解决二分类SVM问题的案例。更多内容，可访问相关链接。
电子好书发您分享《2023龙蜥操作系统大会全面进化 一云多芯分论坛》
**2023龙蜥操作系统大会聚焦“一云多芯”进化，探讨云智能与产业升级。大会由开放原子开源基金会指导，展示中国在服务器操作系统领域的创新，特别是RISC-V生态支持的进展。阿里巴巴达摩院专家分享了RISC-V在安卓系统的应用。中兴等企业持续投入开源，共筑未来。**
[阅读更多](/ebook/8323/116420?spm=a2c6h.26392459.ebook-detail.4.46b73f9bi6JwVp)
大咖与小白的日常：一键生成漫画风头像
AI作画火得一塌糊涂，但是好像常常画得很离谱？不如来试试阿里云视觉智能开放平台的人物动漫化API，一键生成一个属于自己的、独一无二的漫画风头像。
MindOpt APL 最新版本功能介绍，并且开放下载使用了！
MindOpt APL (MAPL) 是由阿里巴巴达摩院研发的国产建模语言，专长于电力SCUC等问题，提供向量化建模支持，可与Mindopt Studio平台集成。最新版2.4增加了向量化建模、Linux环境下通过pip安装支持以及改进了打印显示和错误提示。MAPL的向量化建模提高了效率，适合大规模问题。用户可通过云平台Docker打包或pip安装使用，支持多种求解器，包括MindOpt和开源求解器。
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年3月）
### MindOpt 优化求解器月刊（2024年3月）
- 发布亮点：MAPL建模语言升级至V2.4，支持云上无安装使用和向量化建模语法。
- 新增功能：Linux用户可本地安装`maplpy`，并支持Python与MAPL混编。
- 实例分享：介绍背包问题的组合优化，展示如何在限定容量下最大化收益。
- 用户投稿：探讨机票超售时的最优调派策略，以最小化赔付成本。
- 加入互动：官方钉钉群32451444，更多资源及。
[查看详细内容](https://opt.aliyun.com/)
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年2月）
新增2个整数规划的应用案例《人员排班：小美的春节相亲大计划》和《组合优化问题：装箱问题》。B站的视频专题已有9篇讲解如何用数学规划去解决生活和工作中的问题，包含如何建立数学模型、编代码、运行代码和结果理解。使用了达摩院 MindOpt 的建模语言和云平台，可复制项目跟随视频练习。还可参与活动领奖品！
一次中稿10篇EMNLP22，达摩院对话智能团队在研究什么
达摩院Conversational AI团队在EMNLP 2022上发表了10篇论文，涵盖了任务型对话、表格型对话、文档型对话、多模态对话和对话终身学习等多个前沿方向。团队构建了首个大规模中文任务型对话评估数据集CGoDial，用于提升对话系统的真实世界表现，并提出了一种新的预训练模型STAR，增强模型对复杂和抽象信息查询的处理能力。此外，他们还研究了多模态情感分析和对话情绪识别，以及终身学习对话系统的解决方案，以减少灾难性遗忘问题。这些研究旨在推动对话智能的发展，提高人机交互的效率和准确性。