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    腾讯杰出科学家刘威:多媒体AI技术如何让广告系统更“智能”?

    点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语|秉承“技术提效”理念,探寻多媒体AI技术于广告业务的最佳应用实践。 本文由腾讯广告多媒体AI中心总监、杰出科学家刘威撰写,他和他的团队打造了以混元AI大模型为代表的广告多媒体AI技术矩阵,并应用于腾讯广告系统升级中。这一创举提升了广告系统的理解能力,让系统更加智能,从而提高用户体验以及广告转化效果与广告制作效率。 腾讯广告秉承“技术提效”理念,基于太极机器学习平台,凭借混元AI大模型和广告大模型,充分提升了广告系统的理解能力和运算能力,助力广告主达成起量、成本和稳定

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    智能存储 :一站式AI内容识别加速内容生产

    导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术,与对象存储 COS 深度融合,底层直接调用COS的数据,实现数据存储、流动、处理、识别一体化,提供综合性的云原生 AI 智能识别服务,包含图像理解(解析视频、图像中的场景、物品、动物等)、图像处理(一键抠图、图像修复)、图像质量评估(分析图像视觉质量)、图像搜索(在指定图库中搜索出相同或相似的图片)、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程,大幅减少人力成本,缩短产出时间的同

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    快手于冰:咱客户端工程师,还可以往哪个方向纵深?

    1、2019 年,于冰在一次演讲中提出了这样一个观点——5G 很可能不是革命,反而更像是一种催化剂,在 5G 的加持下,视频会像空气和水一样无处不在。这句话得从两个角度理解。 2、从用户需求来看,图文到视频的升级是必然趋势。作为一种多媒体的载体,视频内容的信息量、丰富程度、可观看性和可消费性都是非常大的,给用户带来了全方位的沉浸感体验。再加上推荐算法的赋能,视频显然是一种体验更好的内容消费形式,如今的短视频大潮也印证了这一点。 3、从基础设施的进步来看,整个网络基础设施和移动端体验都在持续提升。包括千兆固网

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    视频物联网智能编码,机器视觉编码新体系,AI Image Codec,走向实用的AI图像编解码

    视频物联网智能编码技术 Topic 《视频物联网智能编码技术与应用》 程宝平  中国移动 首席专家 随着5G、全千兆和人工智能等技术快速发展,基础多媒体通信服务由数十亿人与人的连接,向千亿人与物、物与物的连接演进,中国移动紧跟时代发展,践行央企担当,不断满足人民美好数字家庭生活需要,自主研发超大规模视频物联网,基于智能物联网终端提供多媒体通信服务,支持电信级可靠性的超高清视频通信、视频监控、智能云广播、智能对讲等功能; 为解决物联网终端低功耗、低算力、低成本限制,支持物联网终端跨平台、跨网络和支持异构操作

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    AI算法起家的今日头条为何败给了色情?一文告诉你机器学习何以搞不定鉴黄

    12月29日,国家互联网信息办公室在官网发布消息称,针对今日头条、凤凰新闻手机客户端持续传播色情低俗信息、违规提供互联网新闻信息服务等问题,要求北京市互联网信息办公室分别约谈两家企业负责人,责令企业立即停止违法违规行为。 对此,今日头条乖乖表示,依据有关部门的整改要求, 今日头条手机客户端“推荐”、“热点”、“社会”、“图片”、“问答”、“财经”6个频道自2017年12月29日18时至次日18时暂停更新24小时,进入维护状态。 如此,今日头条遭遇史上最严“整改”,网信办动真格了。 其实,今日头条不是第一

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    【终极算法】机器学习五大学派,终极算法能否一统江湖

    【新智元导读】什么是终极算法?算法已在多大程度上影响我们的生活?本文介绍了著名算法专家,机器学习领域的先驱人物 Pedro Domingos 的新书《终极算法》,详解了机器学习的五大学派。文章总结道,每个学派都有自己的主算法,能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点,就有可能找到一种“终极算法”,该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识,这也必将创造新的人类文明。本书提出的问题令人深思。 机器学习并不新颖。我们从20世纪90年代就开始见证机器学习了。当时亚马逊推出了一个新的“为你推荐”功能,为

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    你的行为有谁知道?案例解析银行推荐系统在生活中的应用(R语言)

    介绍 日常生活中,推荐工作都是怎样开展的呢?推荐来源于经验。假设现在有人需要你基于现实生活中的数据立刻作出推荐,你会怎样做呢?首先,我们会感觉自己得像智能顾问一样聪明。其次,我们做的已经超出人类的能力范围了。因此,我们的目标就是建立智能软件,让它为我们提供值得信赖的推荐系统。 当我们访问亚马逊、Netflix、 imdb等许多网站时,我们的潜意识里已经接触到了一些推荐系统了。显然,这些都已经成为了网络营销(网上推送产品)不可分割的一部分。我们在此做进一步了解。 本文中笔者通过生活中的例子向大家解释了推荐系统

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    领券