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审核的好处 审核作原理

因此平台为了杜绝这些负面的产生,就会进行各种审核,其中就包括审核。 审核有什么好处 审核有什么好处? 因此审核的最大好处就是提高作效率,即使面对大量的审核也不会感觉到疲惫,减少出错率,审核精准度高。 总的来说,使用技术进行初步审核也是很不错的事情,审核不出的就返回给员审核,这样就更加精准以及更加全面的展示精彩且优质的内容。 审核作原理是什么 的审核原理其实很简单,利用互联网的觉技术,对的内容进行一帧一帧审核以及识别。 上面就是关于审核的相关内容分享。现在技术越来越成熟,面对一些违规快速识别出来,这给很多公司降低了很大的成本,以前审核需要上百个员,如今只需要几个即可。

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    分析技术让安防更加慧【-分析】

    本文从技术角度,说明分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况,尽量将理论结合到实际。 计算机觉技术,属于领域。 目前,觉在实际应用中比较成功的是车辆卡口摄像机及部分条件下的员卡口摄像机。 员卡口摄像机通过野较小的断面够准确抓拍最佳的脸照片。而且还抓拍的整个轮廓,还可识别员行进的方向、速度等特征。 3、分析与识别:对于大量非结构化的数据,需要接近甚至超越力的分析与识别技术,将采集到的非结构化数据转换为计算机处理的半结构化和结构化数据。 如前所述,分析算法将消耗大量的计算,计算机的性瓶颈将严重制约,而如果检索对象是海量数据经过算法分析后输出的元数据(Meta Data),检索及后期挖掘速度将大大提高,元数据的产生如图所示

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    读取物唇语的

    2016年,谷歌和牛津大学的研究员详细介绍了一个系统,该系统够以46.8%的准确率,标注片段,实测超过了专业唇读器12.4%的准确率。 为了开发更高效的语言识别系统,阿里巴巴、浙江大学和史蒂文斯理学院的研究员设计了一种被称为LIBS的方法,和其他类似的解决方案一样,LIBS可以帮助那些听力差的跟踪缺少字幕的。 而换种思路想想,它也是外语不好的剧迷福音,在它的帮助下,外语不好的完全可以独自在外网看喜欢的电影或电剧。 ? LIBS从多尺度(包括序列级、上下文级和帧级)的说话中提取有用的音信息。 对于这两种出乎意料的情况,研究员在一篇描述他们作的论文中写道:“前者可是因为,LIBS减少了对无关帧的关注。 后者则很有可是框架级的知识提取,进一步提高了框架特征的可辨别力,使其注意力更加集中。”

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    伯克利导论课开放:、PPT和练习都在这 |

    最近,加州大学伯克利分校(UC Berkeley)发布了2018秋季导论课程的全部,学校课程代号CS 188。 此外,这次放出的料超全,可丰富到让你有些眼花缭乱: 全部课程的PDF版讲义、课程PPT、、课后作业甚至作业的答案都在这了。 不怕学不会,就怕不开始! 量子位随便打开了其中某一章节的讲义,发现讲义中还配备了大量的卡通插画,缓解觉疲劳的同时也帮助理解: ? 完整课程大纲如下图: ? 打开姿势 这套导论是UC Berkeley在校生的同款课程,所以外校学生无法访问内网获取。 别急,只需两步就get正确姿势。 整套课程交互方式比较有趣,比如在线学习后也在线做题: ? Attention:课程为Youtube,还请注意科学前往。

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    审核的影响 的发展前景

    现在很多平台都添加了一个的审核功,也就是大家在平台发布的内容,首先得通过的审核机制,否则就无法发布。于是很多都想尽办法解开平台的审核机制,这样就避免审核失败,也快速通过审核。 下面跟各位讲讲审核的影响有什么。 审核的影响 说到审核的影响有好也有坏。首先平台有了审核的机制后,节省很多成本,也提高作的效率。 的审核就是依托互联网的最强觉技术,进行的每一帧审核,识别图像与音,达标的就会直接通过,也因此得到展示,否则就会直接被驳回。 毕竟是审核,出错的几率也会有,如果辛辛苦苦做的,没有任何违规行为却因为的错误审核而导致驳回,那创作者的努力就付之东流。 据数据统计,国内的技术有促进经济增长的作用,同时还提高了们的就业率,由此可见,该行业有着很大的发展前景。 上述就是关于审核的影响以及发展前景。

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    怎么审核 审核和审核哪个好

    但是现在技术发展的足够快,审核的方式也变得越来越多元化,尤其是技术的出现,为不少平台在审核方面创造了便利。究竟怎么审核审核和审核哪个准确率更高? 怎么审核 怎么审核审核的方式就是将用户上传的进行截取,针对截取的每一段进行审核,而不是将全部浏览一遍。 因为截取的,可以更清楚的观察到中的图像,检测起来会更加的准确。虽然审核一遍以后,还会再进行审核。但如果审核的准确率已经足够高了,审核会更方便些。 首先是进行审核,因为审核就可以帮助平台简单过滤一下,如果审核发现了违规的内容,可以直接阻止上传。此时就无需再审核一遍,作量会因此大大减少。 但是有些内容审核不出来,还是需要依靠的辅助,再次提高审核的准确率。所以两个审核方式还需要看平台的需求,哪个更合适。 无论是平台还是的发布者,最好都了解一下怎么审核

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    AI如何让技术在监控中的应用

    是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,当今的技术以机器学习,特别是深度学习为核心,在觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展。 、深度学习、结构化技术、物联网技术,大数据分析等变革性技术的应用使安防监控也变得越来越强大,结构化基本已成监控标配。 结构化在安防领域的应用 AI在中国的安防监控项目中已经大量落地。 结构化分析平台EasyCVR可采集不同厂家、不同协议、不同型号的摄像机、设备的音信息,以统一、标准的格式和传输协议,将流推送至云端平台,完成城市海量监控的轻量化接入、分发 EasyCVR可将变为更具价值的信息,与大数据、云计算技术相结合形成巨大的信息库,为慧城市建设提供有力的信息支撑和辅助决策支持,提升慧城市的精细化管理水平。

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    ai审核的机制 审核有哪些特点

    ai审核机制 现在是短盛行的时代,短平台也越来越多,每天都有大量的内容创造者发布大量的短。 为了不让非法分子从中作梗,就会使用ai审核机制,再结合员的审核,这就避免了不良的出现。现在很多都有重复,而ai技术是会做去重的处理,这样大家看到的就不会重重复复。 最后再将审核通过的进行分类打标签,这样就形成了大家日常休闲看到的审核的特点 审核主要突出了两个特点:低成本以及高效率。 很多利用互联网进行一些非法的操作,而低成本处理这里低俗违规。如果要去审核,需要花费的时间太多,也增加了成本。 其次就是高效率,毕竟是基于互联网的高新技术完成,因此大量且有效率的去处理这些,还不用担心审核出错等问题产生。 上面就是关于ai审核的相关内容介绍。

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    学习

    给大家推荐一波,需要的小伙伴可以在公众号回复 ? ? 公众号回复: Rookie 今天的分享就到这里,如果有小伙伴觉得公众号不错的话,可以帮忙推荐下。 如果想要获取更多的学习的话可以给小编留言,或者加小编的微信。

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    技术怎么审核短 可以完全依靠

    第一次审核是审核,平台会采用技术进行审核,第二次审核就是完全依靠力,审核员将无法审核的东西,再次过审。那么技术怎么审核短?可以完全依赖技术吗? 技术怎么审核短 技术怎么审核短?最重要的一个技术是计算机的觉技术,在使用审核的时候,会将用户上传的进行截取。将截取成一帧一帧的片段,针对每一帧的进行审核。 可以完全依靠技术吗 如果想要自己平台的内容更丰富,最好不要完全依靠技术。因为并不是所有的都是完美的技术,没有十全十美的技术。 在审核的过程中,会有一部分的内容无法被审核,这时候就需要进行审核了。所以无论是平台还是个,都不要完全依靠技术,技术只是一个辅助具,帮助们减少审核的时间。 每一个平台都需要提前了解技术怎么审核短,这项技术可以帮助平台更好的发展,质量越好的平台,才会被更多的观看者所认可,平台才够发展的更长远。

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    预测方面的进步

    传统方法基本对于高分辨率无为力,因为他们不处理真实世界的复杂性,但目前的情况却是和机器学习算法越来越擅长预测,例如:准确地预测出一个棒球可会飞到哪里。 为了进一步提高这种预测力,密歇根大学、谷歌和Adobe的研究员提出了一种新颖的方法,通过仅用几帧就生成高质量的大型模型,提高技术水平。 研究员在一份描述他们作的预印本论文中写道:“据我们所知,最大限度地利用标准神经网络的力,有助于提高预测的准确性。我们这次的研究,是首次对预测力增长的影响进行的彻底调查。” ? 首先,研究员从数据库中选择了256个,并对进行片段截取,然后,将每个模型的输入条件调整为二到五个帧之间,并让模型在训练过程中预测未来的五到十帧。 我们希望我们的推进这一领域,在未来朝类似的方向发展,通过不断改进的技术,实现高质量的预测。”

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    应用领域的探索

    热度很高,但泡沫也很大。领域的应用已经走入寻常的生活,脸识别,自动抠像技术已经比较成熟。除此之外,应用带来哪些变化呢? 文 / 鲍金龙 序:来生今世 是一个非常广泛的领域,当前涵盖很多大的学科,大致归纳为六个: 计算机觉(暂且把模式识别,图像处理等问题归入其中); 自然语言理解与交流(暂且把语音识别 目前还不存在离开类主体自行运行的,更不存在可以开发自我迭代进化的强。 第二) 机器学习在近几年取得了很大进展,有些直接把机器学习当成了的代名词。这是不准确的。 (一)应用的渗透 传统应用的流程: 前面我们说过,目前的还处于具阶段,也就是说还没有开发出来的任何的超越时代的编码方法、传输协议、解码、交互技术存在。 目前渗透包括预处理和后处理,超分辨率,机器觉等等,们在这些过程中使用具来提升开发效率或者处理效果。

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    汉化 | Yann LeCun亲自上镜,三个解读

    图像识别 要点: 通常,计算机使用被称为算法的一系列精确的指令进行编程。算法是一个简单的指令序列。 但怎样可以写一个算法来识别图像呢?例如区分一张图是汽车还是狗。 我们在做的一件事便是,事实上类已经做了数个世纪的,将需要识别的图像与一系列已经记住的模版做比较。 问题是这样做并不够好,因为这个作过程中我们将需要海量的模版。 权重需要使得D小于零C大于零。我们将做的是,展示一系列的C和D样例图片,通过一系列学习过程,即处理该机器中全部的权重,你可以权重的模型为一种我们将用于全部样例的模版。 ◆ ◆ ◆ 卷积神经网络 要点: 深度学习中有一类特别的系统我们称之为卷积神经网络,这是指是神经网络中结点与单元之间特别的连接方式。这种连接方式在一定程度上受我们所知的哺乳动物的觉皮层结构启发。 做卷积的原因主要是因为物体可在一张图像中的各个不同位置出现。 举例,如果我拍了张剪刀的图像,它出现在图中的不同位置显出不同的样子,此外,可我希望我们的系统还可以识别其它类型看起来不相同的剪刀。

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    利用将标准转换为高清慢镜

    NVIDIA研究员日前研发出一个基于深度学习的系统,够将每秒30帧的转换为高清慢镜,其效果优于其它同类方法当前够实现的最佳效果。 研究员在其研究论文中写道,“生活中有许多难忘时刻单凭肉眼很难看清,这时你可想要用慢镜头记录下来,例如婴儿第一次蹒跚学步、高难度的滑板技巧、爱犬成功接球等。” “虽然可以用手机拍摄每秒240帧,但用手机以高帧率完成所有拍摄的做法也并不实际,因为这需要很大的内存空间,而且功耗很大。” 而基于这项新的研发成果,用户则可以在拍摄后制作慢镜。 训练完成后,卷积神经网络便对更多的帧进行预测。 团队采用了另一套数据集来验证系统的精确度。结果表明系统够使以较低帧率拍摄的看起来更加流畅且清晰。 研究员表示:“NVIDIA采用的方法够生成多个时空连贯的中间帧。我们的多帧法始终优于当前最佳的单帧法。”

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    腾讯培训通知 | 才培养

    为推动中国行业的发展,促进专业才培养,以及推进领域一级学科建设,联盟联合腾讯公司定于2019年10-11月期间在华北、华南、西北三大区域开展培训班。 本期培训班邀请来自天津大学领域的课程专家和腾讯公司认证的行业专家现场授课,培训时间为10月25-27日,为有志于在高校开展教育作、培养才的教师提供深入的学习和交流机会。 ;中国学会教育作委员会委员;ACM 会员、IEEE会员。 培训对象及预备要求 有志于在高校开展教育作、培育领域才的教师。 2.意愿方面 有意愿在未来一年内开设深度学习课程、讲座。 有意愿和教学同仁分享机器学习、学科建设、教学经验的高校教师优先。 3.其他要求:参加本期培训的学员,需要自带电脑。

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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 ——Wikipedia Weak 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 ——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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    MIT通用放出,要教你用程方法构建

    MIT最近开了一门“通用(AGI)”课,要带着学生们用程方法来探索构建类级的研究路径。 据说,这是全球第一门通用课程。 有直接问在哪的,有对客座讲师选有意见的,也有说课程设置奇怪的,当然,还有在评论中跑题吵其他架的。 课程设置得究竟如何,我们还是得亲自看一看。 整个课程涉及“我们目前对计算的理解,以及深度学习、强化学习、计算神经科学、机器、认知建模、心理学等等,还会讲到安全和道德”。 量子位看了下第一节课的,入门概论,条理清晰,业内深技术士可会稍微有点嫌弃。 ? Nate Derbinsky,(美国)东北大学计算机副教授,主要研究和机器学习。讲座题目:认知建模。 Andrej Karpathy,特斯拉AI总监,李飞飞的得意门生。讲座题目:深度学习。

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    发展锁定新目标:理解

    技术发展到现在已经很强大,AlphaGo已经把众多围棋世界冠军踩在脚下,让大家心生恐惧,就算在图像识别这件小事上,也比类更好更快,然而,科学家认为这还远远不够,对于AI的发展来说,理解中的动态行为是接下来的关键发展方向 从另一个角度看,随着“中国天网”的落实,中国已经建成了世界上最大的监控网,摄像头超过2000万个,然而,每个省全部警种的分析员却不足10万个,未来,必须依靠和大数据进行的处理分析 用训练 跟图像识别类似,科学家们利用大量的数据来训练AI,使其更好地理解真实世界的行为。 去年9月,IBM与MIT宣布组建“IBM-MIT脑启发多媒体机器理解实验室”,双方携手开发具有高级试听力的。 所以传统输入的方法,不一定适用于。” 所以,机器如果想要真正实现,还需要从仿生物的方向研究,们应该弄清楚眼睛发放脉冲是如何将信息编码传送给大脑的。

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    谷歌新探索,预测——VideoBERT

    (动作分类的系统通常会结合样本进行注释训练。)这就是谷歌研究团队推出VideoBERT的原因。VideoBERT是一个自我监督系统,可以处理各种代理任务,从未标记的中学习时间表示。 “Peech往往与中的觉信号在时间上保持一致,可以通过现成的自动语音识别(ASR)系统进行提取,这是自我监督的天然来。”——谷歌研究员科学家Chen Sun和Cordelia Schmid。 为了定义够引导模型学习活动关键特征的任务,团队使用了谷歌的BERT,这是一种自然语言系统,旨在为句子之间的关系建模。 为了确保它学会了和文本之间的语义对应,研究小组在一个烹饪数据集上测试了它的准确性,结果是喜的,VideoBert成功预测了这样的情况:一碗面粉和可可粉在烤箱中烘烤后,可会变成布朗尼或杯形蛋糕 研究员表示,为了使VideoBERT更好地适应环境,他们的作重心将会放在学习低水平的觉特征和长期的时间表征上面。此外,他们计划扩大培训前的数量,让VideoBERT变得更加厉害。

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