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学术界爆火的类脑智能,啥时候能落地?来听行业大咖怎么说丨量子位·对撞派 x 时识科技

量子位智库 发自 凹非寺 量子位|公众号 QbitAI 充足的数据、确定的问题和单一的系统是目前人工智能的三个必要条件,由此产生的算力困境、算法瓶颈和能耗问题阻碍了人工智能的进一步发展。 面对这些挑战,学术界率先开辟出类脑智能这一创新路径。随着类脑技术在实验室不断取得进展,产业界也逐渐参与到类脑智能的研发当中,从应用需求出发,为类脑智能匹配合适的落地场景,从而找到通往强人工智能的可靠路径。 当然,在类脑智能的发展过程中也伴随着质疑声,那么类脑智能到底是什么?它究竟如何在产业侧展现出价值? 7月28日晚19:

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解读银行核心系统、分布式数据库、数据中台、去“O”选型、大数据平台建设实战

本期主题属于deeplus直播系列公益课程,由dbaplus社群主办,目前已连续举办5年。 精选运维、数据库、金融科技、大数据、架构、云等技术方向的深度干货内容及实战经验,每周三晚20:00,固定展开分享,聚焦各技术领域的难题与攻关实践,关注互联网、金融等行业的痛难点与解决方法,腾讯、阿里、百度、京东、美团、饿了么、民生银行、招商银行、工商银行、建设银行、光大银行、中国移动、中国联通……等各大名企大咖现身说法,已持续分享229期。 以下是近期直播的具体内容: ——  ↓↓ 更多精彩活动 ↓↓  ——

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数据集暴增压力下,微信「扫一扫」识物训练如何优雅破局?

引言 微信“扫一扫”识物上线一段时间,由前期主要以商品图(鞋子/箱包/美妆/服装/家电/玩具/图书/食品/珠宝/家具/其他)作为媒介来挖掘微信内容生态中有价值的信息,扩张到各种垂类领域的识别,包括植物/动物/汽车/果蔬/酒标/菜品/地标识别等,识别核心依托于深度学习的卷积神经网络模型。随着每天千万级的增长数据和越来越多的模型参数量,深度学习训练一次时间大概需要一周左右。如何能够快速训练优化模型并上线,成为我们亟待解决的问题。 一、引言 如今,依托强大的GPU算力,深度学习得到迅猛发展。在图像处理、语音识

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16位乘风破浪的产品操盘手,2天深聊产品经理还有什么新可能!

2020年已经过去了一半,但一切却像刚开始一样,一场疫情改变了2020年的打开方式,线下火速转型线上,各种变化纷至沓来。 在当前的互联网大环境下,增长遭遇天花板,新的用户需求和场景被挖掘殆尽,依靠产品攻城掠地的时间窗口已经过去,产品需要回归商业本质。 对于公司而言,在增长问题的挑战之下,不断优化人员安排,优化业务布局。 对于产品经理个人而言,功能型产品经理的时代已经过去,产品经理们需要向商业产品经理转变,不断转型提升,以应对各种变化和挑战。 为此,7月18-19日,人人都是产品经理、起点学院联合腾讯大讲堂

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企点营销特别策划|全链路私域运营,助力企业服务营销一体化闭环

前言:2020年的大部分时间里,B2B营销人对预测当下都无从下手。当疫情防控变成社会生活常态,移动互联网的渗透日趋饱和,流量红利逐渐消失,企业在公域流量上低成本获客拉新已经不再容易。通过技术创新,企业必须更加重视私域流量的运营, 提升客户满意度实现关系驱动型的营销增长。 在困难时期,客户的留存与增购对业务增长更为重要,因此基于目标客户的精细化运营,覆盖获客、识客、孵化、转化全生命周期的客户运营会成为业务增长基石。 立足现在展望未来,后流量时代的营销与企业的增长进入精细化存量运营时代。自200

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微信扫一扫有多强大?识物的技术揭秘:抠图与检索

|  微信扫一扫识物是典型的“离线写,在线读”的业务,业务数据的存储和检索库的构建都是在离线环节完成。我们通过爬虫系统收录了小程序生态下的商品图片,下载后进行检测抠图,提取检索特征,最终构建成检索库交付到线上环境。这篇文章将主要介绍这一部分的工作。 0 什么是识物 识物是以图像或视频作为输入,用以挖掘微信生态下商品、物品等有价值等信息。这里我们基本覆盖了微信全量优质小程序电商,涵盖上亿商品 SKU,聚合了微信内的搜一搜、搜狗等资讯,最终聚合后呈现给用户。百度识图和阿里拍立淘也是基于该技术发展而来。 工程上

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腾讯黄识:突围增长难题,全域营销是“必选项”

12 月 1 日,在腾讯数字生态大会「营销服 CRM」腾讯企点专场上,腾讯企点营销产品全新升级的能力版图,发布全域营销产品图谱。通过帮助品牌构建的“全域增长飞轮”,连接腾讯生态资源与第三方能力,突破传统市场内运营思路,实现全域数据洞察。 腾讯云副总裁 黄识 “现在用户的触点越来越多,无法通过单一触点实现用户的转化和连接,需要考虑不同的场域里和用户的触点连接,考虑用户全生命周期价值,塑造全域的营销推广,”腾讯云副总裁黄识表示,“企业营销的当务之急,就是要聚焦洞察、促活、拉新三大核心方向,找准目标客群、精细化

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【主编连线】:以歌会友,对话腾讯音乐天琴实验室 X 银河音效

点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ---- 传统的听歌识曲技术是一种严格的基于音频内容的匹配检索技术,它需要检索库中拥有录音相同的歌曲版本,才可以检索成功。但随着短视频、直播等内容的爆发增长,翻唱版本的歌曲层出不穷,对检索库的考验不小。听歌识曲一个看似不起眼的功能,不知道治愈多少音乐爱好者。 此外,还有一项技术应用可以说为喜欢用手机听音乐的朋友们带来更丰富的体验——音效渲染。从模拟时代迈入数字时代,改变音乐重放效果已不再单纯依靠硬件。在今天的数字时代,人们可以通过效果器对音乐做各种各样的后

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【今晚7点】:以歌会友,对话腾讯音乐天琴实验室 X 银河音效

点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ---- 传统的听歌识曲技术是一种严格的基于音频内容的匹配检索技术,它需要检索库中拥有录音相同的歌曲版本,才可以检索成功。但随着短视频、直播等内容的爆发增长,翻唱版本的歌曲层出不穷,对检索库的考验不小。听歌识曲一个看似不起眼的功能,不知道治愈多少音乐爱好者。 此外,还有一项技术应用可以说为喜欢用手机听音乐的朋友们带来更丰富的体验——音效渲染。从模拟时代迈入数字时代,改变音乐重放效果已不再单纯依靠硬件。在今天的数字时代,人们可以通过效果器对音乐做各种各样的后

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人民大学提出听音识物AI框架,不用人工标注,嘈杂环境也能Hold住,还可迁移到物体检测

明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不用人工标注,也能让AI学会听音寻物。 还能用在包含多种声音的复杂环境中。 比如这个演奏会视频,AI就能判断出哪些乐器在发声,还能定位出各自的位置。 这是中国人民大学高瓴人工智能学院最近提出的新框架。 对于人类而言,听音识物是一件小事,但是放在AI身上就不一样了。 因为视觉和音频之间对应关系无法直接关联,过去算法往往依赖于手动转换或者人工标注。 现在,研究团队使用聚类的方法,让AI能够轻松识别各种乐器、动物以及日常生活中会出现的声音。 同时,这一方法还

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