智能供应链开源工具(Open Intelligent Supply Chain Toolbox)

依托京东AIOC技术与供应链技术,整合京东内外数据,为各大企业、创业公司以及各级政府提供一站式全流程的智能供应链开源工具

Selected Projects

该算法把样本聚类和特征学习融合到一个端到端的网络框架中,提升模型的跨域能力。该模型在Market训练,DukeMTMC上测试能达到82.0%的准确率,在DukeMTMC上训练,Market上测试能达到92.2%的准确率。

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该项目开源了一种基于车辆细粒度部件分割的车辆重识别算法,该算法首先利用 车辆细粒度部件分割模型将车辆图像中的车辆部件区域进行像素级分割,然后针对每个 区域提取局部视觉特征,并使用图卷积神经网络建模各部件间的特征关系,最后通过融 合全局特征与局部特征实现准确的车辆重识别,该算法在三大车辆重识别数据集达到最 佳准确率。

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该项目开源了一种基于解耦合表征的单目单人三维人体网格估计算法。通过提出的形态解耦合表征,可以提升姿态和形状学习的稳定性;此外,通过一个基于self-attention的时域网络和基于时序打乱的对抗训练方法,可以提升网络输出结果的时域连续性和准确性。

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像素级人脸解析注释的高效框架,大规模特征点指导人脸解析数据集。

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该项目解决多人姿势跟踪问题,该任务旨在估计和跟踪视频中的人体关键点。该项目提出一种姿势指导的检测跟踪框架,该框架将姿势信息融合到视频人体检测和数据关联过程中。具体来说,模型采用姿势引导的单个对象跟踪器来利用时间信息弥补视频人体检测阶段中的缺失检测。此外,在数据关联阶段,提出了一种基于分层姿态指导的图卷积网络(PoseGCN)外观判别模型,基于GCN的模型利用人与人之间的结构关系来增强人体的表征性。

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我们推出了 dabnn,一个用 ARM 汇编重写了卷积,高度优化的二值网络 inference 框架。实验显示 dabnn 相对于现有的二值网络和浮点网络 inference 框架均能带来极大的加速。在运行单个二值卷积时,我们的速度是 BMXNet (除 dabnn 外唯一一个二值网络 inference 框架) 的 800%~2400%,在运行二值化的 ResNet-18 时,我们的速度是 BMXNet 的约 700%。

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Repositories

nlp_baai
Python

该项目开源了一些自然语言处理的预训练模型。该项目主要关注对话系统的一些基础模型,尤其是电子商务领域。该项目使用 42 GB 的客户服务对话数据 (大约包含 12 亿个句子) 进行训练,并开源了训练好的BERT模型和词嵌入模型。

Updated 1 week ago

RecStudio is a unified, highly-modularized and recommendation-efficient recommendation library based on PyTorch. All the algorithms are categorized as follows according to recommendation tasks.

Updated 3 weeks ago

本项目提出了一种学习商品的embedding表示的预训练算法模型RoBERTa4Item,本算法利用RoBERTa算法模型作为backbone,通过RoBERTa算法根据用户与商品的交互信息历史学习商品的动态嵌入信息。

Updated 3 weeks ago

本项目设计了一种面向物流场景的车辆分堆拼车算法模型,该模型中包含0-1决定变量、连续变量,是一个指派问题模型,采用混合整数规划模型求解器求解以获得最优解。

Updated 1 month ago

本项目构建了一个考虑品类关联性和仓储资源计划的智能品类分仓模型。基于历史订单结构挖掘品类关联度,通过建立混合整数规划模型综合考虑品类关联度及品类销售及备货特点,最终实现拆单率和仓储资源利用率的优化,实现数智化的品类分仓优化逻辑。

Updated 1 month ago

本算法模型利用深度网络构建销量预测模型,通过对SKU的趋势、季节项进行分别建模,完成可解释的模型架构。本算法对电商平台大型家电商家进行销量预测,维度包括仓库、商品、销售渠道。该模型需要识别该模型的多个数据特征,对输出的预测结果进行可解释性的分解,识别其趋势性、季节性、水平项。

Updated 1 month ago

本算法提出了图像地标识别模型,Findwhere。与普通的分类任务不同,我们使用了度量学习的思想,将分类问题转为输入图片和类别之间的距离度量问题。

Updated 1 month ago

本算法提出了一种新颖的基于图神经网络的的文本分类算法,TextGCAT。具体pipeline是:将文档出现的关键词视作图中的点,根据关键词是否出现在同一句话的共现概率构造联系,也就是图中的边,然后利用图神经网络提取关键词之间的依赖关系进而对文本进行分类。

Updated 1 month ago

该算法把样本聚类和特征学习融合到一个端到端的网络框架中,提升模型的跨域能力。该模型在Market训练,DukeMTMC上测试能达到82.0%的准确率,在DukeMTMC上训练,Market上测试能达到92.2%的准确率。

Updated 1 month ago

通过某消费品集团提供的在京东商城上的自营或POP商家的消费品类销量订单,针对SKU和SKU对应的数据特征,如价格等进行多元时间序列预测。该方案是通过用该深度模型对原始数据进行特征提取和特征表征,再将其用于预测场景。

Updated 2 months ago

An Intention aware Markov Chain based Method for Top-K Recommendation-Tensorflow2 Implementation

Updated 2 months ago

多级库存优化是一种对供应链资源全局优化的库存管理模式,其中多级网络可以由多种方式构成,网络的拓扑结构在决定系统如何进行分析和优化时起到了重要作用。一般而言,依据网络的功能,可以将多级网络分为分销系统,生产系统及分销、生产联合系统。不同系统具有不同的网络结构特点。该模型考虑分销系统下的一般网络情景,考虑网络中每个节点有多个前项,多个后项的可能性。构造了分销系统一般网络下的模型,认为补货周期为已知的输入参数。

Updated 2 months ago

库存管理是供应链管理中重要的一个环节,影响供应链整体成本的高低。在库存管理中,至关重要的决策是补货量与需求量的切合程度。如果补货量过高,会造成库存积压,从而造成较高的库存费用。如果补货量过低,导致无法满足市场中的需求量,会造成缺货损失。在企业的库存管理中,应用的所有库存补货策略及模型,都是围绕着补货量进行决策。当前补货策略中存在可供运营人员调的参数,运营人员通过调节参数控制补货量的多少,但随着客户规模的变大,sku的增加,运营人员工作量也随之增加,因而我们构建了参数推荐模型,为运营人员推荐补货参数。

Updated 2 months ago

Mcformer
Python

This is an end-to-end deep learning method Mcformer to utilize the customer clickstream data to predict the user purchase intention.

Updated 2 months ago

This is an implenmentaion for combining Neural Network and Hidden Markov Model to conduct demand forecasting.

Updated 2 months ago

People