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关键词

前言(AI)、深度学习和自然语言处理将成为新一代流行业的关键技术。从生产到消费的各个阶段,它们都将产生非常重大的影响。 毫无疑问,随着在许多不同行业的逐步深入,它也将被更广泛地应用于流领域。 另外,我们很快也会看到AI被应用于流的其他方面。可以用来取代很多力资源,甚至可以执行繁琐、重复和耗时的任务,比如作量巨大的内容和数据管理。 总结对于流行业来说,将会是一个十分强大的具。目前,在流服务中的作用初步得到现,还有很大的空间值得我们去开发。 将推动内容所有者,生产商和广告商进入一个新的时代,创造出而优质的视频内容。

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生产中的

本文将分生成视频,决定创意,简化编辑和优化存档四个方面介绍生产中的应用,重点是生成视频。生成视频视频摘要好莱坞开始使用来简化预告片的生成方式。 Kulczar强调,“我们正在朝着自动生产和在生产过程中使用技术的方向前进。”国内的也在积极尝试。2017年12月26日,中国第一个平台“大脑”由新华社正式发布上线。 依托于大数据的“大脑”会将新理解的内容已有数据进行关联,对语义进行检索和重排,以生产新闻稿件。 同时,还将基于文字稿件和采集的多素材,经过视频编辑、语音合成、数据可视化等一系列过程,最终生成一条富新闻。脸替换近期大热的项目deepfakes,可以实现给视频中的物换脸。 总结对于现在以及将来会给生产带来的影响,Valossa首席执行官兼首席技术官Mika Rautiainen表示,不断变化的形式以及对消费和创造的挑战意味着视频需要更快速地生成,并且通过多平台以不同的格式提供

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    +=? AI 将如何推动转型

    一些认为,这是传统和数字公司技术创新的早期阶段。此同时,谷歌的一个团队通过几十年的研究来实现领域的突破,即计算机系统够完成诸如决策、图像识别和语言翻译等任务的力。 当出版商们面临着广告收入的挤压,面临着 Facebook 和谷歌的双重垄断时,将帮助他们在这个社交平台占主导地位的时代保持竞争力。为此,这里有一些值得考虑的应用。 同时,来自麻省理学院实验室的公司也在使其实现情感。这很有意思。 如果你的移动设备检测到你的情感,而出版商可以将这些情绪指标浏览历史相结合,从而改进内容推荐,那会是怎样一幅场景? 将使这些皆成为可。培养更聪明的劳动力还可以用来构建更有知识的劳动力。 交流团队通常会在分享新闻的过程中所困。 而使这一过程变得更轻松,该变革首先将在行业,最终拓展到整个世界。

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、的概念研究的对象称为(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是研究的核心。编写出的程序则具实现这个数学意义上的函数。 二、的性衡量我们研究是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的

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    AI将改变流视频格局

    (AI)及机器学习(ML)一起开始在全球各行各业掀起波澜,融入到们的生活每一处。但是这些技术并不是新技术。 Marvin Minsky和Douglas Lenat等名在20世纪60年代和70年代开创了先河,类一直在寻求以硅和算法为基础的合成。 这些情境感知编码器由系统提供支持,这些系统有时甚至可以重写编码配置文件以优化压缩,而无需任何干预。AI也可以通过其他方式用于改善视频验。个性化和推荐怎么样?内容发现如何? TSINGSEE青犀视频专注于计算机视觉、模式识别领域的开发研究,深耕音视频流领域,围绕AI、5G、大数据、云计算、边缘计算、物联网、视频分析等技术,可为用户提供基于视频流技术的平台及行业方案 随着发行商部署AI系统(当然是在网络边缘以减少延迟),该系统随着时间的推移变得越来越,传统电视和流之间的差距将会越来越大,二者的视频验将不再相同,传统电视将被淘汰。

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    :新闻技术转型升级新动

    传播技术作为发展动的地位越来越重要,也受到机构的广泛重视。技术,尤其是技术(AI)深入渗透在信息生产和传播的整个流程中,通过不断主动应用新兴技术,进行融合发展和转型升级。 2017年8月,央视制作播出了国内首档挑战类节目《机》,以“机挑战”的方式将技术作为节目的主要内容进行播出,增加了节目内容类型的选择。 机器深入行业生态变革机器中的使用初衷是为了提高作效率,依托于技术当前机器领域可以实现写稿、写诗、交互、播报等功,并在实践中不断被应用。 写稿机器最先在中出现,目前一些机构通过技术研发相继通过机器完成育、突发等部分特定新闻选题内容的采写作。国内已有多家率先在内容生产交互领域进行了“机器”项目试水。 机器通过数据筛选融合、自然语言生成、语音识别等加快新闻生产时效、推进内容生产流程机制变革,其技术不断升级,向交流、处理、模拟等方向发展。

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    如何帮助我们理解社交

    虽然我们还没有发现那些力 - 神经量子纠缠任何? - 考虑到社交帖子揭示了大约20亿个的内部作。四分之一的们的最深刻的见解可用于分析。 展开正在被讨论的话题远不准确定位特定的群口统计特征对所述话题的感受和原因。对话和拥有它们的是三维的,代表的不仅仅是单词的表达。 谷歌创造了一台机器,可以在一个令难以置信的复杂的游戏中击败一个高度熟练的类玩家,但该机不回答有关游戏的历史问题或独立学习玩另一个游戏。今天的仍然是一个误称。 以我们对类的期望,AI今天是一种方法,使计算机更有力,但还没有。然而,有一天,AI可达到所需的自给自足的力水平吗?幸运的是,的研究是在正确的道路走向更深层次的理解。 当更接近类的深度学习和理解水平时,够有效地理解类大脑无法有效处理的数量庞大、复杂的数据集。测试像Winograd模式可推动期待更好的理解影响和联系。

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    Salesforce发布可分析社交内容的

    就在CrimsonHexagon推出一项采用分析发布在社交网络上的内容一周时间后,另外一个重要参者也加入其中。? 这个具是由一个计算机视觉服务提供支撑的,Salesforce在今年年初发布该服务,主要面向用用开发者。目前在解析视觉信息方面还远远落后于类,但是社交上大量内容很好地平衡了准确性的问题。 企业可以使用这个新具将他们手机关于基于文本的内容数据放到更好的上下文中。例如,一家运动服饰公司可以将Twitter上其标识出现在用户图像中的次数进行对比,以创建更完整的用户参情况。 营销团队可以从结果中得到信息,以评估最近一次社交活动带来的影响。或者,同样的数据可以用来对比品牌竞争情况。 鉴于面对Crimson Hexagon的竞争,后一点尤为重要,更不用其他社交监控提供商也将不可避免地加入计算机视觉的竞赛中来。

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    系架构-入门必看

    笔者看到网上流传一张系图,为了方便入门的兄弟姐妹少走弯路,避免盲摸象,笔者便针对技术入门的需要,制作了一张更加突出重点的系架构图,希望可以对大家有帮助。? 的历史从上图可看出,并不是最近几年才有的热潮,本次热潮是大数据和计算力提高的表现。? 技术系从上图,可以看出,当前流行的深度学习只是中一种算法的深度应用,各位入门时记得要打好其他算法和模型基础,扎实的基础会为今后学习提供很好的理论基础。?应用领域

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    分类

    参考链接: 的类型前言: 刚上大学的时候,每每学习一个新的课程,总觉得学习“概论”、“分类”这种东西很无聊。后来发现,学习具的实现细节才是最无聊的……因为永远 记 不 住。 所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的: 强 & 弱: >> 强:指制造出真正地推理和解决问题的机器。 比如日本动漫里的“阿童木”、钢铁侠的AI管家“贾维斯”就可以说是一个强。 >> 弱:只用于解决某些特定领域的问题,比如 AlphaGo,只会下围棋。  目前的现状是:强很弱、弱很强。弱已经强大到可以替代许多的岗位,深圳法庭已经开始试用语音识别做庭审的发言记录,医院可以用图像识别技术做医学影像的分析。 而强,按照某大咖的说法,类目前最先进的强,也远远比不上一个三岁孩子的力。 补充:以笔者个的理解,目前强最大的一个问题是——还具备不了真正的推理力。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    医疗

    实则不然,是一个宽泛的概念,机器可以是的载但绝对不是全部,关于的定义可以通过百度轻而易举的得到,这里不予赘述。而在下文里我们要谈的就是强: 类级别的。 (注:如果超实现,那未来的世界几乎是不可想象,所以我们仅把定格在强这个阶段,即类级别的。 保留传统的医疗机构医生,据此来讨论医疗行业的融合)医疗的结合,无论是对患者还是医生,要实现的是给他们一种在和打交道的验。 例如患者可以通过语音叙述的方式向移动终端描述自己的症状,移动终端通过自然语言识别系统,分析描述中的关键字或词语,然后自动后台的知识库进行检索,通过症状来判断可的疾病及及程度,当然,也可是在内植入的芯片 此时,完全担任患者的家庭医生角色,在判断出疾病及程度后,移动终端可以根据不同的情况生成不同的备选方案,通过语音或是文字的方式反馈给患者;或者是患者通过可穿戴式设备终端进行直接的交流

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    游戏

    前言自诞生以来,游戏便作为测试的载,一直肩负着验证算法效果的重任,在推动发展上起到了十分重要的作用。本文不讨论对于游戏产生何等助力,而是思考游戏对于的推动作用。 1 游戏正在改变着游戏,无论是NPC、内容自动生成还是分析玩家行为等,正在为游戏赋予着更鲜活的生命力,让游戏变得更加有趣。 同样的,游戏,也在推动着的发展,为的灵魂赋予了活生生的肉。1.1 让大众认识你是从什么时候开始发现大众都在讨论的呢? 只不过围棋的这一役,算法屌了点,算力牛了点,舞台大了点,吹了点,大众便高潮了。依托于游戏万众瞩目的擂台,向世展现了它如今的实力潜力,让世争相朝拜。 4 总结无论是作为测试算法载,亦或是作为普及大众的载,更或是为提供无限可的训练场,游戏对的推动作用是无可置疑的。游戏,两者息息相关。

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    CNCC2017中的深度学习

    GAN成为无监督领域的新框架WGAN,DCGAN在生成中,往往通过随机性引入创意已有脸姿态转换,脸年龄转换,脸表情转换图像超分辨率生成,画风转换,字转换,图像转视频应用动画自动制作,手语生成视频自动编辑 :对生成和实际帧做Triplet loss优化gan loss和视频相似度loss相加交互运动视频生成 03 跨 视频检索的哈希学习 Learning Multifunctional Binary 多知识图谱Cross-media analysis and reasoning: advances and directions任务:将文本,图像,语音,视频及其交互属性进行混合多源融合+知识演化 +系统演化难点:解决语义鸿沟(机器认识世界是什么)意图鸿沟(机器理解要达到什么目标)离散的知识和连续的特征如何转化如何关联典型问题:跨知识学习推理,多情感分析现状:机器学习助力多效果很好多助力机器学习还不成熟任务 04 跨关联检索跨统一表征学习:使用相同的特征类型表征不同的数据跨相似度计算:通过分析跨关联关系,计算不同数据的语义相似性这里的六篇论文我还没读完,读完之后补具的理解。

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    CNCC2017中的深度学习

    转载请注明作者:梦里茶目录机器学习传统方法深度学习 图像分割小数据集下的深度学习语音前沿技术生成模型 基于贝叶斯的视觉信息编解码珠算:基于别噎死推断的深度生成模型库图像视频生成的规则约束景深风景生成骨架约束的视频生成跨 视频检索的哈希学习多知识图谱基于锚图的视觉数据分析视频问答细粒度分类跨关联检索(待补充) 正片开始 传统方法深度学习图像分割图像分割是医疗图像中一个很重要的任务,通常分为分割,配准,可视化几个子任务 GAN成为无监督领域的新框架WGAN,DCGAN  - 在生成中,往往通过随机性引入创意已有作  - 脸姿态转换,脸年龄转换,脸表情转换  - 图像超分辨率生成,画风转换,字转换,图像转视频应用 +系统演化难点:解决语义鸿沟(机器认识世界是什么)意图鸿沟(机器理解要达到什么目标)离散的知识和连续的特征如何转化如何关联典型问题:跨知识学习推理,多情感分析现状:机器学习助力多效果很好多助力机器学习还不成熟任务 跨关联检索跨统一表征学习:使用相同的特征类型表征不同的数据跨相似度计算:通过分析跨关联关系,计算不同数据的语义相似性这里的六篇论文我还没读完,读完之后补具的理解跨关联传递方法

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    内容生产,未来

    过去内容生产一直被认为需要很强的创造性,因此主要由来完成。 然而近两年飞速发展的(AI)已经逐渐渗透进了内容生产的各个环节,从事内容生产似乎已经没那么遥远。 内容生产平台    Smart Content Platform 基于对发展的理解,多实验室很早就在方向上开始进行研究和尝试,同时打造的很多生产力已经在实际项目中得到了很好的落地 基于相关的经验多实验室打造了一套跨模态的生产平台。平台可以将视频、音乐、文字、图片四种类型的素材进行有机的整合和转化,高效的生产各种类型的内容。 ? 基于技术,生产平台上的「视频剪辑」和「视频配乐」就可以很好的简化这个过程,甚至在某些场景下做到一键成片。 视频配乐 音乐理解 音乐作为科学和艺术的交叉点,也是较晚走入的领域。通过不断的积累,生产平台在音乐领域也已经具备了十八般武艺。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 是计算机科学的一个分支。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    AI驱动生产

    摘要:本文总结了发表在IBC2018上的由日本NHK的Hiroyuki Kaneko等撰写的“AI-DRIVEN SMART PRODUCTION”,介绍了NHK在生产方面取得的成就以及今后的发展方向 日本广播协会NHK开发了新型的由驱动的广播技术,名为“Smart Production”,可以快速地收集和分析来自社会的各种信息,并传递给广大观众。 Smart Production使用来分析从社交、开放数据中获得的各种类型的信息以及广播电视台拥有的制作节目相关的技术诀窍,这种方法使得它够提取社会中发生的事件,并将分析结果呈现给生产者。 因此,NHK科学和技术研究实验室NHK的其他部门合作,致力于研究和开发驱动的内容制作技术和够覆盖包括外国和听觉视障士在内的所有观众的性化广播通用服务(图1)。 ? 单色视频自动着色技术NHK开发了一种使用驱动技术的自动将单色电影视频转换为彩色视频的系统来支持高效的节目制作(图5)。通过使用这种技术为单色电影着色,可以更加新鲜地向观众传达拍摄期间的条件。

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    预测2016七大趋势

    2.取代劳动力卡内基梅隆大学计算机科学学院院长Moore表示有很多高水平的群正在研究“取代”这一问题。 4.情绪感知技术上的突破Moore认为,够察觉类情绪的技术也许会成为最重要的新研究领域之一。而Yampolskiy认为,计算机的语言理解力将实现计算机之间的“无缝”交互。 有了越来越精准的摄像、语音面部识别功,计算机便更好地识别们的情绪。研究员正在探索如何将这一新技术用于教育和治疗抑郁症,从而准确预测医疗诊断效果、改善客户服务和网上购物验。 5.在购物和客户服务方面的应用很多企业正在开始使用技术分析客户满意或不满意的原因,美国的北面(North Face)公司及其他公司正在使用帮助客户搜索最佳产品,就好比有在浏览网页时表示希望购买某一种款式 7.口代表性问题虽然很多学校正在组建口多元化的学生基地,但性别失衡问题仍很严重,未来的系统不全由一类群开发,而是由够代表全国口结构的群去开发。

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