何小锋 京东商城基础架构部首席架构师 京东技术11.11基础架构峰会讲师 十九年一线研发经验,热爱技术,追求卓越。2011年加入京东,多次作为京东6·18和11.11大促的核心备战人员,在弹性计算、
首先我们先看一段预览视频,了解一下无人超市的整个销售与运作过程。 视频内容 无人超市,未来趋势。 上面这段视频,展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问,一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在,挑战来了。 你能不能在一天半的时间里,从零着手搭建出一个基本的Amazon Go无人超市系统?让客户可以体验无缝衔接的购物体验? 当然可以。 有个四人小组就在最新的一次黑客马拉松中,完成了这样一次挑战。他们只用了不到36个小时,就搞定了一切,而且还把整个教程公布了出来。 首先,得有一套
夏乙 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 无人超市,未来趋势。 上面这段视频,展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问,一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在,挑战来了。 你能不能在一天半的时间里,从零着手搭建出一个基本的Amazon Go无人超市系统?让客户可以体验无缝衔接的购物体验? 当然可以。 有个四人小组就在最新的一次黑客马拉松中,完成了这样一次挑战。他们只用了不到36个小时,就搞定了一切,而且还把整个教程公布了出来。 首先,得有一套文档,列出全部
父老们,乡亲们!你知道人脸、商品、车辆识别,以图搜图乃至自动驾驶,背后的技术是什么嘛?
人工智能一浪接一浪地席卷全球,AI的其中一个重要分支——计算机视觉,也如雨后春笋,不断涌现出新的想法和应用。人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活,机器能够认准人脸,想必大家都有所耳闻;而另一类计算机视觉的应用,是进行商品识别。 当前新兴的一些无人零售店,背后就需要机器对商品进行自动识别,拍图购物、AR互动营销等场景,也运用了商品识别技术。人工智能商业公司ImageDT,则利用商品图像识别技术提供2B商业服务,包括基于互联网图片大数据的商业分析,以及基于门店货架识别的渠道数据洞察,帮助消费品企业提升业绩。今天,
消费型经济模式下,品牌与消费的格局在经历巨大的变化,数智化转型是品牌提升竞争力,驱动未来价值增长的引擎。 数智化战略的成功,远远不止是线上渠道开发、数据系统搭建和用户数据研究, 而需要把“数智化”融入到品牌从生产到经营的每个环节中。 本期公开课将重点从线下门店的数字化巡店方案切入,一探究竟。
服装电商零售线上线下一体化帮助解决企业单渠道运营难题,融合线上线下全渠道销售体系,实现全渠道商品信息、价格、服务等环节一体化。
新年伊始,又到了提酒上门孝敬长辈的时节,然而面对假货横行的白酒市场,如何准确识别出“真酒”,成了人们刚性需求。
刚刚过完年中大促,很多女性同胞等待的下一个大促就是:双十一天猫全球狂欢节!马云爸爸也因为每年的“光棍节”成为全世界最懂女性的男人。
导读 10月10日上午,2018腾讯安全国际技术峰会(TenSec)在深圳举行。腾讯云高级研究员陈炳文在峰会上带来了题为《The Application of Anti-fraud in Marketing Risk Control》的议题分享。他指出,在网络营销中“羊马牛”党等黑产逐渐演变壮大,给商家带来巨额损失。针对营销黑产,腾讯云天御反欺诈系统搭建的多层级安全体系能够从数据安全、AI 组件、AI 安全模型和风控服务四个层面实施有效防护。 (陈炳文在2018腾讯安全国际技术峰会) “羊马牛”党猖獗
用户分析是很多人挂在嘴边的东西。然而一做起来,经常被做得七零八落。很多新手一听”用户分析”,就跟条件反射一样开始:“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。
导读:自动化是嵌入到整个智能供应链Y的基因里去的,我们服务的一个愿景是希望通过自动化技术实现供应链全链条的降本提效。本文将分享京东如何利用AI驱动端到端补货建设,包括以下几大方面内容:
“如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”
7月16日,被誉为“中国智能科学技术最高奖”的第十一届“吴文俊人工智能科学技术奖”颁奖盛典在京举行。由京东和天津大学联合攻关的“商品智能匹配关键技术及在营销中的应用”荣获科技进步奖二等奖。 ▲第十一届“吴文俊人工智能科学技术奖”颁奖盛典现场 早在2019年,科技部公布最新一批国家人工智能开放创新平台名单,宣布由京东牵头承担打造“国家新一代智能供应链人工智能开放创新平台”的任务。从2020年7月开始建设至今,该平台聚焦C2M反向定制、智能质检、食品安全供应链等核心技术研发和产品落地,多个开源项
为期十天的首届环球资源在线展会,于 8月 9 日正式落下帷幕。会议期间, 全球逾200万线上及展会买家社群全天候向已核实供应商进行采购。 通过腾讯云智慧会展解决方案,环球资源展会首次搬到线上,解决了疫情之下无法线下开展会议的难题,为展会搭建门户网站、为展商快速配置线上商城,引导展商进行采购、管理、在线询盘、在线洽谈等操作,帮助展商从线下转型线上。同时,参展商还可通过线上咨询接待、视频会议和商家直播等形式进行出口贸易,拓展海外市场,开启全新的线上洽谈采购体验。 线上即时沟通,洞察企业采购需求 企点商
“如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等,这些问题似乎都很专业,都不太好回答。但是,如果了解一点点数据挖掘(Data Mining)的知识,你,或许会有柳暗花明的感觉。 的确,数据挖掘无处不在。它和生活密不可分,就像空气一样,弥漫在你的周围。但是,很多时候,你并不能意识到它。因此,它是陌生的,也是熟悉的。 本文,主要想简单介绍下数据挖掘中的算法,
相对于武汉,北京的秋来的真是早,九月初的傍晚,就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。 最近两件事挺有感觉的。 看某发布会,设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内敛和克制的…。希望设计成为一种,可以被忽略的存在感”。 其次,有感于不断跳Tone的妇科圣手,冯唐,“有追求、敢放弃”是他的标签。 “如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等,这些问题似乎
✎ 文 | 常江龙 在图像分析应用中,海量图片样本的有效自动化过滤是一项重要的基础工作。本文介绍一种基于多重算法过滤的处理方案,能够自动提取有效图像样本,极大减少人工标注的工作量。 作者:常江龙,苏宁云商IT总部资深算法专家。拥有多年的图像及视觉相关算法研发经验,目前专注于基于深度学习的图像内容分析算法平台的开发及优化,面向商品、人脸、OCR等图像算法实用技术领域。 责编:何永灿,欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错 背景及问题描述 深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功,其标志性事件之一就是
雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 又一家AI+零售方案商完成新一轮融资。 今日,ImageDT图匠数据宣布完成A 轮千万级融资,红杉资本中国基金领投,火山石资本及其Pre-
相对于武汉,北京的秋来的真是早,九月初的傍晚,就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。 最近两件事挺有感觉的。 看某发布会,设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内敛和克制的...。希望设计成为一种,可以被忽略的存在感”。 其次,有感于不断跳Tone的妇科圣手,冯唐,“有追求、敢放弃”是他的标签。 ---- “如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-观麦科技 ---- 前言: 亲爱的生鲜人,又到了岁末总结的时候,回首这一年你过得好吗?行业竞争加剧,内部管理乏力,你可能一直在压力中前行。也可能做出了前所未有的创新,经历了一整年的奋斗收获了果实。这一年你可能刚刚邂逅观麦,也可能是携手观麦的第几年,不论如何很高兴观麦能伴你同行。 2019年是观麦成立5周年,观麦服务的客户版图越来越大,客户突破4900+,平台数据处理量急剧增多,但稳定性依旧坚如磐石。这一年依旧以客户成功为核心,观麦不断收集、发掘客户的需求,进行
5G强大的网速和低时延等特性允许智能货柜将更多的算力放到云端,让终端在更轻量化的同时还能执行更复杂的任务,做到云端即本地。
线下商业正在快速数字化,Amazon Go与盒马鲜生这样的行业领军者投入巨资搭建基础设施,取得了非常出色的成绩。但与此同时,我们身边还有非常多的综合超市,便利店和夫妻老婆店,他们也想数字化,却可能没有找到落地的场景或者无力承担高昂的IT投入。
来源:新加坡国立大学教授、企业战略转型教练、腾讯SaaS加速器导师 周宏骐 ---- 11月29-30日,以“锻造组织,产业聚合”为主题的腾讯产业加速器之AI与SaaS系列首次融合课程在南京举行,新加坡国立大学教授, 企业战略转型教练周宏骐以“商业常识, 成长的底层逻辑与方法”为主题,就如何做好“好生意”与“火生意”,从搭建业务的结构要素, 加上营与销管理维度出发,介绍了影响商业模式的十一大底层逻辑。 阅读前先思考: 要做“好生意”和做“火生意”,需要哪些思維与技能? 如何为业务搭建稳定与高效“商
在传统IT企业,项目的物理结构是什么样的呢?无论项目内部的如何复杂,都可分为“前台”和“后台”这两部分。
2020年10月19日上午,2020世界VR产业大会在江西南昌正式开幕。作为VR产业领域的标杆性会议,此次会议首次将全息影像技术应用在官网,通过腾讯云会展解决方案,运用远程接待、AI+人工客服解答观众和参会人的问题。 腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生发表致辞 世界VR产业大会官网入口统一安排腾讯云企点客服接入,以智能机器人+人工客服的形式帮助降低客服成本。通过FAQ训练自动化智能匹配机器人回复,7*24小时全天候在线,随时响应参会人商机获取、招生引资等各类问题咨询,实现无人工的智能
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2017年人工智能给了我们太多的惊喜和变化,从今年开始,国际巨头们纷纷开始大踏步地战略转向——从移动优先转向AI优先:3月份的微软、4月份的Facebook、5月份的Google、6月份的苹果……乃至前段时间百度大会上,李厂长的一句:无人车罚单都来了,量场还会远吗?直接掀起当天的高潮! 由此可见:人工智能已经进入了全球爆发的前夜。个性化信息推送、人脸识别、语音操控等人工智能技术,已“入侵”日常生活的细枝末节。那人工智能有多火?平均每10.9个小时诞生一家AI企业。而且众所周知:国内大量的、一线的互联网公司已
7月14日腾讯官方宣布微信小商店正式上线,全民电商的大趋势下,腾讯云数据万象为电商行业提供一站式图片解决方案,助力电商行业发展。 腾讯云数据万象(Cloud Infinite,CI),将QQ空间相册积累的十年图片服务运作经验开放给开发者,实现对云上的图片、视频、音频、文档等数据进行处理,为客户提供专业一体化的数据处理解决方案。 同时,数据万象直接接入腾讯云对象存储COS服务,数据上传COS时可自动触发CI处理操作,处理结果自动回调,存储+处理一步到位,节省大量理解和开发成本。 下面让我们一起看看,针
来源|牛透社| 腾讯SaaS加速器一期项目-外勤365 ---- 消费品行业数字化服务商「外勤 365 」(腾讯SaaS加速器首期成员)已于年初完成数千万元 B 轮融资,由微光创投领投,蜂巧资本跟投。本轮融资将主要用于加大研发和市场投入,继续在消费品行业深耕。此前,外勤 365 获得金沙江创投、宽带资本的 A 轮与 A+ 轮融资。 外勤 365 是 SaaS 行业的老兵,成立超过 8 年时间,从外勤人员行为管理业务起家,2015 年开始,公司重点从服务通用行业转向服务垂直行业,目前定位于消费品行业数字
作者:lincolnlin,腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品,通过相机拍摄物品,更高效、更智能地获取信息。2020 年,微信识物拓展了更多识别场景,上线了微信版的图片搜索。本篇文章将与大家分享微信识物从识物拓展到通用图像搜索领域的发展过程。 微信识物 以上小视频简单介绍了识物的产品形态,它对微信扫一扫的扫封面能力进行了升级。打开微信扫一扫,左滑切换到“识物”功能,对准想要了解的物品正面,可以获取对应的物品信息,包括物品百科、相关资讯、相关商品。在微信识物发布不久,也
北京冬奥会的成功举办除了让冰雪运动火起来外,吉祥物冰墩墩无疑也是另一个“网红”,努力实现“一户一墩”更是成为了冬奥会期间场外最大的热点之一。
日前,在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中,奇点云以93.82%的最新成绩在100万级别人脸识别测试中位居全球第五,实现200毫秒内快速完成人脸比对,并在各种真实场景应用中均有很强的鲁棒性。参加MegaFace挑战的还有腾讯等公司的AI团队。
基于以上痛点,我们有个初衷去做这样一个无线自动化平台,无需编写脚本,无需搭建本地工程环境,全程可视化界面操作,即使不懂自动化脚本编程也能完成任务配置,致力于用较小的成本投入和维护自动化。 成本收益分析 我们先以电商域商品详情场景为例,介绍下不同的测试策略对测试成本的影响。商品详情场景涉及到区域化、不同营销类型、不同的offer类型,场景组合后有100+个case。 人工测试 投入人力进行手工验证多端多机,最快完成一轮测试也要5人日。如果加上干扰因素(手机没电、找不到设备、网络环境等问题)、bugfix回归验证,整体测试周期还要加长,甚至成倍增加。 自动化脚本测试 主要耗时成本在工程化环境搭建、本地脚本编写和调试的。同时对于多场景的数据有一个弊端,往往是写死数据在脚本且数据场景不全。 平台化测试 全程在平台上可视化操作,用精准用例建模自动化平台的数据支持多场景的的测新和回归。 功能亮点 1. 原子能力的标准化 我们对自动化里的所用的公共部分做了以下抽象成公共能力和组件化,可供重复使用。将工程脚本里的对象控件操作类、数据类、断言类做标准化并封装成原子能力,可以在平台页面上直接选择,添加对应行动点,支持语义化设置,支持行动点流程编排。 2. 语义化驱动—用例配置 3. 行为驱动—流程编排 4. 数据驱动—精准用例建模 相同场景的自动化不用设置一条一条自动化用例,也不用在脚本里指定某条数据运行。使用场景建模,扩展任务丰富数据源能力,支持任务添加单条数据/多条数据/场景模型数据。 场景模型好处是脚本里的数据进行剥离,以业务场景角度封装成用例数据模型,不仅降低测试用例数据遗漏的风险,而且将原先脚本写死的数据变活,通过建立的模型实时获取线上活的数据,即使有业务调整,直接维护模型即可。 场景模型支持2种:
王瀚宸 编译自 InfoWorld 作者 Ted Dunning MapR首席应用架构师 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 其实,机器学习一直在解决着各种重要的问题。比如说90年代中期,人们已经
在数据处理、多媒体文件处理、商品审核、容器运维管理等系统架构中,往往需要并行多路任务处理的场景 。 例如电商商品审核系统,商家每天对商品进行管理更新后,商品数据需要通过商品中台进行一系列的审核操作:如 图片审核、死链检测、商品打标、文本审核、统一类目 等环节。海量更新的商品数据会先投递到 Ckafka,商品中台需要一个能快速处理大量数据,高并发、高吞吐量的数据处理流水线。 利用 ASW 低代码、灵活便捷的特性,通过 ASW + 云函数作为微服务的粘合剂,可快速搭建一个高效可用、易扩展性的微服务架构应用。A
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 我有个胖友,在学校里搞自动驾驶的那一种。 常听他吐槽,穷学生在实验室里用的开源软件是酱紫的: 和工业用的看起来区别有点大。作为一个工具党,我还就不信了,学生胖友们搞自动驾驶就没啥福利可享? 拽着这位胖友一通折腾,还真发现了一些好康的。 现在,有一款“学生版”自动驾驶仿真系统,模拟起物理碰撞是这样的: 传感器仿真环节则是这种feel: 虽说是“学生版”,但其实这么一套仿真系统,“母体”正是工业级仿真系统—— 就在最近的“TechoDay腾讯技术
前几天,深圳因疫情按下“暂缓键”。一支“超市值班阿姨安抚抢菜市民”的视频,在社交媒体上流传。对于深圳市民来说,疫情不断反复,既要时刻“守住小绿码”,更要每日“装满菜篮子”。
【新智元导读】亚马逊也被吹上“flow”的风口:继Facebook昨天公开其深度学习训练平台FBLearner Flow细节,亚马逊今日下午突然宣布开源其深度学习和机器学习工具DSSTNE,并表示与相比其他深度学习工具,DSSTNE尤其擅于训练稀疏数据。近年来,谷歌,FB和OpenAI先后搭建平台,亚马逊也宣布工具开源,人工智能系统未来开源趋势已成,国内公司何时跟上国际潮流? 2016年5月11日下午,亚马逊在GitHub网站将其深度学习和机器学习工具DSSTNE开源(译注:DSSTNE与英语“desti
针对电商平台上的作弊行为,阿里巴巴一直秉承着零容忍的态度,在虚假交易的识别防控以及处罚力度上没有最强只有更强。经过多年在全球最大的电商平台大数据上的沉淀和积累,阿里电商反作弊形成了一套监控预警、识别分析和处罚管控的多维度监管机制,特别是对虚假交易的数据监控和算法识别上应用了覆盖全链路大数据的实时分析处理能力以及大规模图搜索技术来鉴别作弊行为。
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