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明略科技HAOOpen API:开放级知识构建能力

机器之心报道机器之心编辑部首个语音实时生成级知识开发工具包。由深度学习掀起的这波 AI 浪潮极度依赖数据,经过 10 年的发展,深度学习在一些场景应用上已经面临瓶颈。 7 月 11 日,在 2020 WAIC 世界人工智能大会上,明略科技 HAO ,作为目前世界上第一个语音实时生成级知识开发工具包,首次公开亮相,成功入围了大会最高奖项 SAIL 奖( HAO ,可以独立运行,也可交付给技术团队进行二次开发,核心模块包括语音流监听,语音转文本,标点预测,口语顺滑,文本补全,实体关系抽取,实体对齐,以及话题切换。? 「目前内仍缺少一个工级的稳定工具,HAO 是第一个语音实时生成级知识开发工具包。」张杰表示。在实际的知识构建流程中,标注数据、训练模型需要花费大量时间。 总之,HAO 可以把数据按照务逻辑抽象为陈述性知识或过程性知识,生成数据洞察以更易使用的方式为务服务。

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腾讯安全发布级零信任能力,助力安全升级!

互联网时代,面对数字化转型,新型IT形态伴随着新型威胁和入侵攻击,传统安全防护体系也面临转型和重构,此时零信任体系无疑是当前最好的选择之一。 然而,市场上众多基于不同技术能力支撑的零信任产品方案,从多维度多视角提出了零信任体系建设的不同思路,这些思路在不同程度上影响着和市场的技术方向,给安全管理者带来一些困扰和挑战。 腾讯安全专家咨询中心,从客户视角出发,结合相关零信任标准,以及国内外零信任最佳实践,针对用户如何构建零信任体系,给出具体的能力清单和指导框架,汇聚成通用性的零信任安全能力,旨在帮助进行安全能力转型和升级 零信任配.jpeg 关注腾讯安全(公众号:TXAQ2019)回复【零信任能力】获取原腾讯安全零信任能力包含五大能力:身份可信识别能力是零信任的基础能力,包括用户可信识别、受控设备可信识别和受控应用可信识别 腾讯在安全运营中践行零信任安全理念,充分印证零信任能力的关键技术点,输出零信任安全能力,助力重构信息安全防护体系,协助完成数字化转型。

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    【AI】2017中国人工智能产

    数据服务商名片与华兴逐鹿一起,联合多家专机构,出品《2017年AI大报告》,一起来探究风口中的人工智能。 微信后台回复:“AI”,下载本文本文从以下四个方面解读关于这些人工智能公司的现状:1、人工智能融资盘点2、人工智能行3、人工智能投资机构TOP104、二级市场人工智能简报一、人工智能融资解读 二、人工智能行▼▲ 人工智能行 绘制:名片据名片大数据服务平台首份AI行显示:截至2017年3月8日,共有1083家AI,这些人工智能公司应用技术多为机器学习、计算机视觉、自然语言处理 人工智能媒体:作为大众和从人员了解人工智能发展状况及趋势的主要途径之一,为人工智能行的发展起到了积极的推动作用,中收录国内发展发展较好的几家,如AI100、新智元、人工智能学家等。 由以上综合分析可以看出,当前人工智能产链具有技术驱动型特征,人才成为制约人工智能发展的重要因素。

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    AI 研习社职播间:知识赋能数字化转型

    分享主题:知识赋能数字化转型分享提纲:1、公司介绍与职位介绍2、知识技术概述3、机遇与挑战4、知识赋能数字化转型5、知识落地挑战与趋势雷锋网 AI 研习社将其分享内容整理如下 今天我们分享内容包括:公司介绍&招聘,知识概述 &机遇挑战,知识赋能数字化转型,知识落地挑战与趋势四个方面。 知识概述 &机遇挑战接下来讲一下现在所面临的挑战。 知识赋能数字化转型接下来我们就讲一下知识怎样赋能数字化转型。 务决策:集成内外部数据构建的知识,可使用户通过问答、搜索方式更快获取知识信息,知识让这些问答、搜索更加快速、智能,类似于智能助手。

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    腾讯安全首发级「数据安全能力

    当前数字化发展,无论是国家机关、单位,还是普通自然人,对数据安全的关注和重视都是空前的,可以说数据安全是当前的热门话题、共性话题。 国家、地方、内部都在不断的完善相关法律法规和审计机制,提升自身的数据安全防护能力。 为了使单位在开展数据安全体系建设时有所参照,解决建设前、中、后的顾虑和困惑。 通过调研数据安全领域的技术和产品,以及各行top级单位的管理经验,腾讯安全结合自身的应用与实践经验,绘制并发布数据安全能力,助力规划数据安全体系的建设、加强数据场景的安全管控能力、指导数据安全能力的评估等场景 image.png腾讯数据安全能力提出了六大能力,即数据资产管控能力、数据安全运营能力、数据务安全管控能力、数据支撑环境安全管控能力、数据运维安全管控能力和数据安全感知能力,覆盖了数据全生命周期及重要的数据场景

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    】2017中美人工智能产玩家

    本报告旨在呈现一个相对完整的中美人工智能产玩家。 人工智能产一、分布1.90%的集中于技术层和应用层,基础层门槛高,仅少量有能力参与。 2.海外市场进展具有前瞻性意义:a)应用层大量聚集,数量占比超70%,核心竞争力逐渐从深度开发转向技术产品化。 b)技术层已经过一轮并购,留存数量较少;层内4大板块相对平均,出现了AI平台新类别。3. 中国市场仍在逐渐成形过程中:a) 应用层尚未大规模聚集,数量占比约50%。 :门槛很高,仅少量有能力参与;其中海外以巨头为主,中国仍有少量创尝试。?????????????

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    捷报快讯|腾讯点入选2021中国MarTech生态代表

    艾瑞研究院按以上6大营销场景及其中的30个子场景整理出2021年中国MarTech生态,帮助展现现阶段中国MarTech服务商在不同场景下的分布情况以及各MarTech服务商的服务场景布局。 腾讯点,腾讯云旗下智慧客户运营平台,入选2021中国MarTech生态代表,覆盖数据&策略场景,渠道运营&转化场景以及客户&流程管理场景。 艾瑞研究院发布2021年发布的《中国MarTech生态》,通过研究中国营销技术赛道,首次把腾讯点收录至生态中,并作为代表进行了重点研究。 ? 深度整合腾讯生态产品,如:微信、腾讯问卷、腾讯文档、腾讯会议、点客服、点电话,实现了务和数据的打通,统一平台提供包括文、H5、白皮书、海报、二维码等多种获客营销形式,覆盖微信、微、直播、邮件 如需查看详细报告内容,可以点击这里:《2021年中国MarTech生态及代表性介绍》 ?

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    知识应用之——写智慧金融

    引言:知识本质上是语义网络的知识库。也可以简单地把知识理解成多关系 。知识以半结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。 在具体的应用功能上面,从KYC、舆情分析、个人信用分析、风险传导、营销推荐、智能问答、知识库等等上面都是典型的知识应用。? 在潜在风险客户预测上,通过知识整合和关联内部结构化数据、非结构化数据以及互联网采集数据、第三方合作数据,发现和建立之间的集团关系、投资关系、上下游关系、担保关系,与个人之间的任职、 针对级客户,通过分析包括基础数据、投资关系、任职关系、专利数据、招投标数据、招聘数据、诉讼数据、失信数据、新闻咨询等数据勾画出客户的资金关系、法人关系、上下游投资关系、相似务关系等构建起知识 ,为推荐合适产品、服务。?

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    安全知识|知识视角下的威胁评估

    攻击画像的痛点攻击画像及风险评估是针对复杂的环境,利用采集到的日志或设备告警构建相关的威胁,以的形式来刻画攻击和攻击源,然后利用的相关方法对攻击源和运行环境进行风险与威胁评估。 因此,在安全大数据涌现与高级威胁对抗的大背景下,将安全知识应用到智能安全运营中,对提升安全运营的自动化水平,减少对人力投入与专家经验的依赖,降低威胁分析与响应的周期等方面具有至关重要的作用。 知识助力威胁评估 1 基于安全知识威胁风险评估技术在环境中,安全设备每日产生海量告警,这给安全分析带来了巨大挑战。 为此,针对环境存在的问题,需要通过构建安全属性模型来从不同维度对攻击源的威胁度进行评估。威胁建模选用属性对整个运行环境进行建模。 并利用表示学习方法实现攻击者威胁评估,为安全运营人员提供更准确的结果,减少了安全运营中人力的投入。 参考文献1.

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    从产看中国2020年数据智能行的发展态势

    “提示说明:欲获取“2020中国数据智能产1.0版”超高清大,后台回复关键词“”即可。 为了系统梳理中国数据智能行发展现状,厘清行发展脉络,为从者提供有价值的借鉴,数据猿发布了《2020中国数据智能产1.0版》,该产依据数据产价值链条,系统梳理了各个环节的优秀,并以的方式直观展现了各个环节的相互关系 数据猿此次发布的数据智能产,是建立在一套严谨的数据产分析方法以及对数千家数据智能领域相关代表性深入调研的基础上,保证了该产具有较高的借鉴价值。 数据猿将筛选出的典型性优秀,依据其技术和主营务进行归类,最终形成次份产全景。这张数据智能产可谓将优秀“一网打尽”,是从人员的“活字典”。 数据猿制定的产,深入分析了近20个行的数字化进展,并列出各个行数字化赋能的典型

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    知识,能否成为下一代的数据仓库?

    作者 | camel编辑 | 唐里“我认为,知识下一代管理数据的一种新的组织方式,能够更高效的连接上游的大数据和下游的AI建模任务。 最初数据量少、结构单一的时候,用MySQL这样的结构化数据库就够了;再后来数据量越来越多、务系统越来越复杂,就需要分布式数据库、数据仓库、数据集市来管理数据资产。这类数据都需要事先定义好结构。 张杰提到:“在我们内部,我们认为知识下一代的数据仓库。它的优点除了能够高效地进行深度关系查询外,还能基础之上做一些推广,通过引入常识知识和领域知识,由已有的知识产生新的知识。” 张杰表示:“在知识组织层面上,化将是进行数据管理的未来趋势。” 一方面,它便于将客户已有的结构化知识做更深的度数上的关联,同时保证查询效率,深度关联是传统数仓的技术框架下不善于实现的。 3、困难然而目前为止知识在成为数仓的过程中,依然存在着研究上的和产上的问题。

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    知识技术已发展得相对成熟,未来的探索方向在哪

    解决数据问题,知识首当其冲知识最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术,在不断发展中外延也一度扩大。 知识将会被广泛应用,但级才刚刚起步!如今对于数据处理和数据价值挖掘都十分重视,但由于数据总量大且呈现类型多样化等特点,使许多关键数据背后的隐性关系并不能很好地被发现以及利用。 本质上就是改变数据组织的形式,利用知识的组织形式完成行数据逻辑性的保存。落地级知识,需要明确哪些问题?什么样的数据可以放到知识中呢?这个问题目前比较受关注。 从构建行知识的基本流程中我们可以总结出一两点。知识的schema很灵活,我们一般称作统一视。建立级知识的第一步就是需要开发人员以及专家完成统一视的构建。 将已有的数据治理存放到知识中,这个过程我们可以发现,知识存储针对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都配有相应的工具。

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    【金猿案例展】中新天津生态城——智慧城市产大脑系统建设

    结合知识技术,深度研究行务,基于产品标签集相似度,寻找同类,对比评估实力,寻找隐形冠军。② 产与经济分析。 、产链招商、以商招商、关系实力指数、风险分析、信用活力报告、生命周期服务。 四、务功能与关键技术以产链、为中心的大规模知识网络:产及精准招商:以产品上下游、上下层为关系构建的5000多个产品价值链,并与国民经济、战略新兴产实现有机对接,可以实现对产链精准分类和关联分析 ;:基于工商、知识产权等公开数据,构建集团关系链、市场布局、产品务链,实现链的精准定位和分析;产品竞争:基于产品标签集相似度构建竞争网络,寻找细分领域隐形冠军;政策与规则知识库 大规模知识推理和分析技术:基于5000+全行、产事件知识、知识产权知识等,并结合政策规则知识库,形成千万级内搜索分析、间联动分析的大规模知识推理分析技术框架。

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    架构」架构框架

    什么是架构框架架构框架是架构的分类方案(治理架构,务架构,信息架构,技术架构,人力资本架构,安全架构,系统架构,软件架构,基础架构架构等)及其重要工件。 架构框架可用作背景来报告一种或多种类型的工件,例如构成架构的概念。??为什么这个架构框架示例?此示例架构框架是为您创建的,以显示在Dragon1上创建架构框架的效率。 从Architecture Diagram到Management Report视显示了体系结构框架的管理报告视。 上面的架构框架有很多可能的视,当管理员要求新情况,方面或时间段的新视时,您不希望手动创建和更新每个报表视。 交互示例例如,您可以通过单击层或过滤掉某些信息来构建自己的体系结构框架视。单击此Watch页面上的体系结构框架的此交互式示例。这可能会让您了解框架应该如何以及您希望如何使用它。

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    肖仰华:知识如何解决行智能化的工程问题?

    知识工程是以知识系统的建设与应用为基本内容的工程学科,是众多工程学科的重要分支之一。 随着知识技术的应用深入,越来越多的行正在积极推进知识系统的建设。 最后,中国一批头部先行先试为知识在更大范围的普及与应用起到了积极示范。 与行智能化的深度融合要求知识研究与落地从通用知识转向了领域、行知识,转向知识。领域应用的样本稀疏、场景多样、知识表示复杂等问题对于知识技术均提出了巨大挑战。 3 知识系统与其他务系统之间的关系随着知识在领域与应用的普及,知识日益占据向上支撑应用、向下统摄数据的核心地位。 如4所示,在一个典型的知识系统中,知识与数据之间的关系是双向的。一方面各务系统的数据是知识构建的知识来源。

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    知识与机器学习|KG入门 -- Part2 建立知识

    并给出了我对Data Fabric的定义:Data Fabric是支持所有数据的平台,它作为一个统一的框架来管理、描述、组合和访问数据。该平台由知识构成以创建统一的数据环境。 如果你仔细看一下定义,它说Data Fabric是由知识构建的,所以我们最好知道如何创建和管理它。 目标建立了知识理论的基础和讲解如何构建一个知识细节解释与相关的知识的概念给出构建成功的知识一些建议展示知识的例子主要理论Data Fabric中的fabric是由一个知识构建的 第二节 创建一个成功的知识?不久前Sebastien Dery写了一篇关于知识挑战的有趣文章。 ,尽可能还有大量的数据:采用知识的价值和规模与所包含数据的多样性成正比一个能够构建它的好产品:知识需要具有良好的管理性、安全、易于连接到上下游系统、可进行大规模分析,而且往往是云友好的。

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    基于知识和人工智能驱动的深度智能运营和运维平台

    项目概述本项目利用知识、深度学习技术,为及个人构建知识库,从而实现集知识管理、知识发现、知识服务等功能于一身的深度智能运营和运维平台,为提供知识化、数字化和智能化的管理服务,致力于帮助传统中小解决构建自身专知识库的构建和管理问题 为了管理这些数据,我们引入了知识。通过将数据构建成知识,实现了的知识管理。 同时,在自身的知识之上,通过申报单位的高效数据爬虫,获取与知识高度相关联的多源数据,用以扩展知识的内容和范围。 即利用知识来帮助原有的务,比如推荐等。 2)技术服务模式(针对大中型):对于一个有务需求的,但其所属行不在申报单位已有的务范围之内,申报单位可以提供一整套知识的端到端方案,帮助他们构建起自己的知识并提供技术支持。

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    云: 公有云厂商不靠级应用何去何从?

    尽管可能只是几分钟的中断,对于全网用户与来说,可能也汇总成一次灾难,对相应公司的品牌与声誉来说,也是重大打击。 从云计算进入人们视野的那一天起,“快速部署”、“降低成本”一直是这个概念最吸引的地方,但认真来看,公有云真的没有想象中那么“实惠”。 出了事故,们需要的不是简单粗暴的赔偿,而是真正的安心。笔者长久以来对数据的安全性尤为看重,既认为数据走出机房降低CAPEX是一个趋势,也不能太认同公有云安全性对级用户的保障。 直到2013年年底,由世纪互联运营的IBM CMS云(原来的名字还是SCE+)落地中国,才发现对于而言的云服务者真正来临了。 ITIL标准的云服务解决方案,以及界唯一能够保证单一虚机操作系统级别SLA可以达到99.95%的可用性,还有级Powerx86服务器和级XIV存储,种种这些特点对于在安全可用方面有极高要求的级市场而言

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    腾讯云知识应用实践

    认知智能:政务智能问答应用模式可视化沉淀经验知识库知识搜索直达深度知识推理难点痛点建设务知识的难度高务应用推理的专性强,操作难度高? 知识构建平台-超大规模预训练语料,多务实战打磨的标准化平台?腾讯云AutoNLP?知识抽取?非结构化数据的知识抽取? 知识推理应用:基于知识金融搜索,行,事理可以为搜索获取更精准更全面信息,助力监管投研?知识推理案例:基于知识的实体风险预测分类:属于节点分类,或高管进行分类。 案例介绍:投资风险评估输入:节点特征:记录节点自身特征。这里包括了人员变动、贷款状况、务状况、舆论情况等。邻接矩阵:记录节点()之间的关联性,这里设置为之间的股权投资关系。? 知识一站式平台底层:腾讯Plato高性能计算引擎?总结从信息关联,信息沟通,信息隐藏设计知识应用构建可用预训练语言模型提高效果,用远监督回标降低成本。用云更降本增效。

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    干货 | 知识在旅游领域有哪些应用?携程度假团队这样回答

    本文将从旅游领域知识的特点,知识的构建,知识的应用三个方面介绍知识在互联网旅游行的应用。一、旅游领域知识的特点 ? 二、旅游领域知识的构建 旅游领域知识的构建,来自于数据和外部数据的融合。 首先,构建一个旅游领域的知识,需要内部数据作为基础,因为内部数据是和产品息息相关的,而产品是一切应用的基础。 我们把这类知识统称为行知识,它具有高深度和专性的特点。此外,我们还需要用到外部数据作为补充,比如我们经常会用到wiki上的常识信息来补充知识,我们把这部分知识称为通用知识。 ,性能更好,更适合级的海量数据。

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