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重磅:腾讯云发布多融合新功能,免费体验

9月4日,腾讯云正式发布多融合新产品,该产品在之前融合的基础上,新增多融合和选融合。同时,内置新型算法,让融合效果表现更优异。...选融合 支持多、选融合,最多支持指定融合3张人脸,可应用在全家福、与明星合照等多人场景,增加活动的互动趣味性。...支持鉴黄鉴政:如果客户有鉴黄鉴政的需求,需要检测并过滤用户上传的色情、恐暴、政治敏感人物等,可推荐使用腾讯云的图像内容审核接口 ,通过设置相应的阈值来限制敏感人物、低俗照片的使用,提高活动的合规性和安全性...2.png 2-应用于文娱、美妆、换类小程序、APP 为文娱、美妆、换等小程序、APP提供、多融合功能,间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包,享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线/多融合产品,扫码即可体验。

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密集目 SLAM 的概率体积融合

笔者简述: 这篇论文主要还是在于深度估计这块,深度估计由于硬件设备的不同是有很多方法的,双目,RGBD,激光雷达,目,其中最难大概就是目了。...我们提供了具有挑战性的 Euroc 数据集的结果,并表明我们的方法比直接融合目 SLAM 的深度提高了 92% 的准确性,与最佳竞争方法相比提高了 90% 1....相反,目相机便宜、重量轻,代表了最简单的传感器配置来校准。 不幸的是,由于缺乏对场景几何形状的明确测量,目 3D 重建是一个具有挑战性的问题。...在这项工作中,我们展示了如何从使用密集目 SLAM 时估计的嘈杂深度图中大幅减少 3D 重建中的伪影和不准确性。为实现这一点,我们通过根据概率估计的不确定性对每个深度测量值进行加权来体积融合深度图。...2.2.深度融合 绝大多数 3D 重建算法都基于将深度传感器提供的深度图融合到体积图 [13、15、17] 中。

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多业务融合推荐策略实践与思考

58同城 架构师 编辑整理:陈佳琪、李元 内容来源:DataFunTalk 导读:58同城作为分类信息网站,服务覆盖多个领域,如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等,不同的业务有不同的特点,这使得多业务融合推荐成为一大挑战...推荐感知:虽然用户的目标单一,但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。 58app首页推荐业务 ( 多品类推荐 ) 主要面临的挑战在于: 如何满足用户对于不同品类的兴趣?...( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配?( 流量分配 ) 是推荐单一品类效果好,还是推荐不同品类的混排?( 混排策略 ) 如何平衡CTR和多样性?...兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战:强兴趣下的多业务融合。 常见的推荐系统,如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系,然后通过适当的算法进行匹配。...目前负责 APP 首页业务信息流推荐,致力于通过融合多业务、多策略推荐系统的迭代升级,支持流量分发,优化连接效率,提升用户体验。 今天的分享就到这里,谢谢大家。

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Sony 全画幅微狗头推荐

电没有反光板距离,所以重新做新的,当然所有全画幅单反肯定都有反光板结构空位更长。所以所有全画幅单反镜头都可以转接。...电之所以是电要缩小体积去掉反光板零件不可能那个零件的位置继续空着吧,那怎么缩小体积。所以必须用全新的镜头标准。...下面推荐镜头的时候,难免有焦段的事情,这里找几个焦段的图补补课。...A和E的对比 A卡口系统,它本来就是胶片单反时代的产物,由于本身法兰距较长,机身和镜头设计就注定小不到哪里去,尼康的F卡口单反也是这个道理,做不到体积更小,性能也不能对微形成优势,继续发展A卡口除了满足...接下来是副厂,推荐一个: 健身 24-70MM 5K大概的价格,我很推荐 和SONY有合作,所以眼控这些完美支持 总之这个镜头很好就对了 一直小气也不是个问题,我最后推荐一个: (SONY

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深度融合 | 当推荐系统遇见知识图谱

NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 上次我们看了『推荐系统 + GNN』 万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络 今天来看看『推荐系统...,避免推荐结果局限于单一类型 「可解释性(explainability)」:连接用户的历史记录和推荐结果,从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度,增强用户对推荐系统的信任。...这样可以让KG和RC在某种程度上融合的更加深入。...:https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0066-zhangA.pdf 也可以直接在公众号后台回复『0019』直接获取 发自16年KDD,将KG与CF融合做联合训练...然后从知识库中提取的特征融合到collabrative filtering 中去,即与左边的用户反馈结合起来一起做CF进行训练就可以了,训练损失函数会用pair-wise的偏序优化。

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多模型融合推荐算法——从原理到实践

但是其中一类方法非常特殊,我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是,将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合推荐系统中扮演着极为重要的作用,本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...这里总结一些常见的融合方法: 1)线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同的权重,将多个推荐算法的结果进行加权,即可得到结果:...2) 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法,其思路是在推荐结果中,穿插不同推荐模型的结果,以确保结果的多样性。...通过特征融合的方法能确保模型不挑食,扩大适用面。 5)预测融合推荐算法也可以被视为一种“预测算法”,即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。...总结和展望 推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节,在实战中,灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处,满足多样的用户需求,大大提升推荐结果的质量,达观数据在此方面将不懈努力,探索出更多更好的应用。

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多模型融合推荐算法在达观数据的运用

但是其中一类方法非常特殊,我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是,将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合推荐系统中扮演着极为重要的作用,本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...这里总结一些常见的融合方法: 1)线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同的权重,将多个推荐算法的结果进行加权,即可得到结果:...2) 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法,其思路是在推荐结果中,穿插不同推荐模型的结果,以确保结果的多样性。 这种方式将不同算法的结果组合在一起推荐给用户 ?...通过特征融合的方法能确保模型不挑食,扩大适用面。 5)预测融合推荐算法也可以被视为一种“预测算法”,即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。...总结和展望 推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节,在实战中,灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处,满足多样的用户需求,大大提升推荐结果的质量,达观数据在此方面将不懈努力,探索出更多更好的应用。

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推荐系统, 多目标模型的多个目标怎么融合

对于搜索和广告来说,排序的目标都是相对比较明确的,但推荐不同,推荐的目标就没那么明确了。可能会有同学说,推荐目标不是用户喜欢么,当然是按照用户兴趣排序啦。...所以在推荐领域,工程师们的目标其实是比较迷茫的。但建模的过程当中又必须要有一个明确的目标,所以业内还是用点击率和转化率来作为推荐的目标。大家可以思考一个问题,点击率高转化率高就意味着推荐效果好吗?...所以如果我们同时预测了多个目标,也没办法在排序的时候按照多个目标排序,除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题,多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。...融合方案 融合方案本身非常简单,大家都和拍脑袋差不太多,并没有高下之分,只有效果好不好的差别。...细想会发现一个问题,我们排序的时候用的是pctr * pcvr,这是两个目标融合的结果。

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手把手教学从0到1搭建人脸融合小程序(上)

然后先压制住内心的激动,前面都是在控制台利用交互点点鼠标完成了融合操作,现在我们先来看看,API的人脸融合接口要怎么用咧~ 当前人脸融合提供两个接口,分别支持融合与选融合,两个接口的出参入参不尽相同...,我们一个一个来看: 人脸融合相关接口 接口名称 接口功能 FaceFusion 人脸融合 FuseFace 选融合 FaceFusion 俗称融合: image.png 总结一下入参: 腾讯云接口公共参数...活动ID、素材ID,告诉云我用哪个活动,哪张素材图 其他信息:输入图,这个图拿来跟素材图融合;返回的图片格式,url还是base64;输入图是否需要鉴政 融合只涉及一张输入图、一张素材图,按要求填入参数即可...FuseFace 俗称选融合、又名多融合: image.png 入参与融合多有相似,下面总结一下两者不同的地方: MergeInfos.N:输入信息数组 image.png 用上面多融合的例子来说...~ 按官方推荐,我们可以使用腾讯云人脸检测接口协助获取人脸框信息 因此,我们实际使用选融合之前,要先用人脸检测接口,获取目标人脸框信息,再将此作为入参,填入输入数组内,继而完成人脸融合请求 人脸检测接口入参较为简单

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用大模型LLM进行异构知识融合构建推荐系统

本文提出采用大模型LLM从用户的异构行为信息中提取和融合异构知识,然后将异构知识和推荐任务相结合,在LLM上执行指令微调进行个性化推荐。...2.方法 看图说话,主要流程: 基于数据中的不同用户的各种异构行为数据,以用户为中心,筛选出该用户的异构行为 将这些行为通过prompt工程构建成文本输入到chatgpt用来将异构行为融合,得到完整的自然语言表达...-6b 2.1 异构知识融合 在异构知识融合阶段,利用LLM丰富的语义知识和强大的推理能力来促进异构知识的融合。...接下来,在知识融合模块中,使用ChatGPT对行为文本进行异构知识融合,获得异构知识文本。基于用户行为生成的异构知识将用于LLM的微调和推荐阶段。...预测结果可以输出为自然语言形式的直接推荐,也可以用作语义特征,通过与传统推荐模型中的现有特征连接来增强推荐效果。

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SIGIR2022 | 基于行为融合的冷启动推荐算法

对数据有限的冷启动用户进行有效推荐是一个固有挑战。...现有的深度推荐算法利用用户的内容特征和行为数据来产生个性化的推荐列表,但由于存在以下挑战,使得在冷启动用户身上往往面临着显著的性能下降:(1)冷启动用户可能与现有用户存在非常不同的特征分布。...基于此,本文提出了一个名为Cold-Transformer的推荐模型来缓解以上问题。 图1:本文提出的基于双塔框架的模型示意图。首先,用户的原始嵌入从非序列特征中提取出来。...此外,为了利用冷启动用户的少数行为数据并表征用户上下文,本文建议同时用标签编码对正负反馈的融合行为进行建模,因为这将编码更多的行为信息。...最后,为了进行大规模的工业推荐任务,本文基于双塔结构,将用户和目标物品进行解耦。

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深度融合 | 当推荐系统遇上知识图谱(二)

前情提要: 万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络 深度融合 | 当推荐系统遇见知识图谱 继续来看看推荐系统的花式操作!...这一篇博文整理对『知识图谱』和『推荐系统』融合更加深入的几篇文章:MKR,KTUP以及KGAT。...MKR利用一个Cross单元使两者融合,KTUP是相互补全相互增强的思路,KGAT则是先KG嵌入接Attention融合的操作。 下面来具体看看吧!...for KG enhanced Recommendation 地址:https://arxiv.org/abs/1901.08907 也可以在公众号后台回复『0021』直接获取 交替学习文章以更好的融合...然后按照推荐算法的思路,就可以得到推荐物品给用户的损失函数L_p: 这里会对物品进行负采样,使真正交互过的正例概率更好的大于负例的概率。用户-物品的交互增强KG。

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卷积神经网络(CNN)融合PMF模型构建推荐系统

深度学习在推荐系统上的运用,具体用了卷积神经网络(CNN)提取文本特征,融合PMF模型进行推荐。...具体论文见http://dm.postech.ac.kr/~cartopy/ConvMF/ 用户对项目评分数据的稀疏是推荐系统质量恶化的主要因素之一。...为了处理稀疏性问题,已经提出了几种推荐技术,其另外考虑辅助信息以提高评估预测的准确性。特别是,当评级数据稀少时,基于文档建模的方法通过额外使用文本数据(如评论,摘要或概要)提高了准确性。...我们对三个真实世界的数据集进行的广泛评估表明,即使评分数据非常稀少,ConvMF也远远优于最先进的推荐模型。我们还证明了ConvMF成功捕获文档中单词的细微差异。 ? 图1....这表明ConvMF的CNN已经很好地整合到PMF中,用于评估信息的推荐任务。

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