9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。.../选脸融合 支持多脸、选脸融合，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、换脸类小程序、APP 为文娱、美妆、换脸等小程序、APP提供单脸、多脸融合功能，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”小程序已同步上线单脸/多脸融合产品，扫码即可体验。
多业务：首页的访问量较大(千万级别pv)，如何把流量分配给不同的业务就很关键。 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？...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。...业务流量分配策略 这个优化主要针对第二个挑战：多业务之间的流量均衡 实际业务需求： 由于58首页信息流是多品类混合推荐的场景，推荐的结果既要满足用户个性化需求，又要满足在整体上各业务的占比与58实际业务流量比例相符合...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。
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。融合在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。...常见的多模型融合算法 达观数据的众多实践发现，多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？...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。...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。
多模型融合推荐算法在达观数据的运用 研发背景 互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。...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。融合在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。...常见的多模型融合算法 达观数据的众多实践发现，多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？...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 ?...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。
TLDR: 针对序列推荐中模态融合的顺序挑战，本文提出了一种基于图的自适应融合方法，以实现灵活的模态特征融合，使每种模态都能优先考虑其固有的顺序或与其他模态的相互作用。...论文：arxiv.org/abs/2308.15980 代码：github.com/HoldenHu/MMSR 在序列推荐中，多模态数据（如文本或图像）可以提供关于物品的更加全面的特征信息。...然而当前的工作对何时将模态特征融合到物品表征这一问题存在不同的说法，即在序列建模前期还是后期将模态特征融合到物品表征中对推荐性能有所帮助存在争议。...具体的，本文介绍了一种多模态增强序列推荐框架（Multi-Modality enriched Sequential Recommendation，MMSR），该框架侧重于模态特征融合。...总之，本文介绍了一种多模态增强的序列推荐框架，它能在序列推荐中优化模态特征的融合机制。我们的方法解决了在顺序任务中融合多模态的复杂性问题，因为融合顺序会显著影响推荐模型的性能。
3 解决方案 针对上述问题，我们提出了一种融合多视图用户行为信息的多任务查询补全推荐方法，基本的解决思路包括两点： 在召回阶段，用参数化的神经网络序列生成模型根据前缀采用多样化beam search的解码策略自动...为了使生成模型和排序模型都能取得较高的预测准确率，设计模型时需要考虑的一个关键问题是：如何更好地建模和利用多视图的用户历史行为序列。 在搜索引擎中，用户行为常常是指搜索某个查询或浏览某个内容。...针对上述特点，我们将基于Self-Attention机制的Transformer模型引入到多视图用户行为序列的建模中，提出了一种新型的层次化行为序列编码模型：如下图左边方框内容所示，该编码模型包括行为(...Multi-head Pooling)机制用于获取每个行为的高层表示，并将对应的行为级别表示输入到一个上下文层次的Transformer模型中进行编码，通过Transformer本身的Self-Attention机制融合上下文信息实现行为语义的准确理解...5 总结 本工作提出了一种融合多视图用户行为序列信息的多任务个性化查询补全推荐框架：通过同时建模和利用多视图用户行为序列中丰富的个性化信息，使QAC模型能够更准确地预测用户当前的搜索意图；通过候选排序与查询生成的多任务学习
所以美团觉得，把这些多模态数据融入知识图谱，会对推荐系统产生很大的正面影响。一个简单的多模态知识图谱如下图： ?...MKGAT可以拆解为两个子模块，多模态embeding模块和推荐模块。...在介绍各个子模块前，我们先介绍两个小的模块： 多模态图谱实体编码器: 给不同类型实体编码 多模态图谱注意力层:用注意力机制，融合所有邻居节点的信息，学习新实体的embedding。...推荐模块 上一节只是把embeding学好了，但我们最终目标是给用户推荐商品。在推荐模块中，attention层依然可以复用，去融合邻居节点的信息。...论文还提到，多模态相比于没有多模态的图谱，对推荐效果的提升也是显而易见的。 ?
Dual-Branch Diffusion-CNN Complementary Feature Aggregation Network for Multi-Modality Image Fusion DCAFuse：用于多模态图像融合的双分支扩散...-CNN框架，融合了DDPM的全局信息建模能力和多尺度卷积核的局部细节特征提取能力，通过双分支分别构建全局信息和提取局部细节特征，为多模态图像融合提供了新的架构思路。...摘要 多模态图像融合（MMIF）旨在将源图像的互补特征整合到融合图像中，包括目标显著性和纹理细节。近年来，利用扩散模型的图像融合方法取得了不错的成果。...为了解决这个问题，作者提出了一种新颖的扩散 - CNN特征聚合融合（DCAFuse）网络，该网络可以从双分支中提取互补特征并有效地进行聚合。...方法 3.1 概述 作者提出的DCAFuse利用双分支扩散 - CNN框架进行全面的多模态图像融合。以IVF任务为例，RGB通道的可见光图像与红外图像相结合，形成原始输入。
导读 本文主要针对直播中的用户行为（评论，礼物等）建模中的问题提出解决方案，以往关于直播礼物预测的研究将这项任务视为一个传统的推荐问题，并使用分类数据和观察到的历史行为对用户的偏好进行建模。...本文提出了基于实时多模态融合和行为扩展的MMBee方法。 首先提出了一个具有可学习查询的多模式融合模块（MFQ），用于感知流媒体片段的动态内容，并处理复杂的多模式交互，包括图像、文本评论和语音。...2.方法 alt text 2.1 多模态融合模块 对于每个直播片段，从每个片段中均匀地采样三帧，并对收集的ASR（自动语音识别）和评论文本进行过滤。...可学习查询首先通过cross attention与融合的多模态特征交互然后输入自注意力层 2.2 graph引导的兴趣扩展 2.2.1 user-to-author graph和author-to-author...为了消除预训练的节点表示与在线推荐模型之间的差距，在端到端训练的推荐模型中通过预测是否会打赏的二分类任务对其进行优化。
1、背景 大多数推荐系统中所使用的数据都是表格型数据，如下图所示，每一列可以称为一个field： 目前大多数推荐系统使用的是深度学习模型如Wide & Deep，DeepFM、xDeepFM或AutoInt...域对应的DNN网络用来提取域内信息： 在网络的最后部分，会对原始的embedding和经过NN网络处理的embedding进行融合： 函数F可以是连接，对位相乘或者更加复杂的操作如门控机制。...，计算模块可任意组合 3）通过Operation fusion network，以非线性的方式融合各模块的输出，并通过辅助loss来加速网络学习 3、实验结果及分析 最后，咱们来看一下实验结果。...推荐系统遇上深度学习(九十三)-[谷歌]提升谷歌网盘推荐质量的工业经验 2020-10-02 推荐系统遇上深度学习(九十四)-[华为]一种实用的增量式深度CTR模型训练方法 2020-10-04 推荐系统遇上深度学习...(九十五)-[雅虎]点击率预估中的软频率控制 2020-10-05 推荐系统遇上深度学习(九十二)-[腾讯]RecSys2020最佳长论文-多任务学习模型PLE 2020-10-01 ?
为了解决上述问题，本文提出了模型KG-based Semantic Fusion approach（KGSF），通过互信息最大化的多知识图谱语义融合技术，不仅打通了对话中不同类型信息的语义鸿沟，同时针对性得设计了下游的模型...我们需要一种有效的语义融合方法来理解或生成对话内容。如上表所示，如果不能拟合语义上的鸿沟，就无法生成解释推荐的文本(e.g. “thriller movie with good plot”)。...据我们所知，这是第一次使用KG增强的语义融合来解决对话系统和推荐系统的集成。我们的模型利用两个不同的KG分别增强单词和商品的语义，并统一它们的表示空间。...在自注意力子层后，我们使用了两个基于知识图谱的注意力层融合两个知识图谱的信息： ?...小结 本文为CRS提出了一种基于知识图谱的语义融合技术。通过使用两个外部的知识图谱，我们增强了单词和商品的语义表示，并且使用互信息最大策略对齐这两个组件的语义空间。
Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique（基于强化学习的双光技术推荐系统） ---- --...Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments（混合合作竞争环境下的多代理竞争对手） ---- ----
简而言之，本文关于如何利用多源异构的数据源进行用户画像，用深度网络进行多源数据的融合，在大五人格的心理画像和Facebook 数据上的画像效果都不错。 ? 2....用户-用户关系被广泛用作改进项目推荐的辅助信息，而如何利用用户-项目交互来推荐好友则有许多限制。...推荐系统.。...-列表推荐的性能。...学习到的节点表示由一组融合函数进行转换，并集成到一个扩展的矩阵分解（MF）模型。扩展的MF模型与融合函数联合对评分预测任务进行优化。
为了解决上述问题，本文提出了模型KG-based Semantic Fusion approach（KGSF），通过互信息最大化的多知识图谱语义融合技术，不仅打通了对话中不同类型信息的语义鸿沟，同时针对性得设计了下游的模型...我们需要一种有效的语义融合方法来理解或生成对话内容。如上表所示，如果不能拟合语义上的鸿沟，就无法生成解释推荐的文本(e.g. “thriller movie with good plot”)。...据我们所知，这是第一次使用KG增强的语义融合来解决对话系统和推荐系统的集成。我们的模型利用两个不同的KG分别增强单词和商品的语义，并统一它们的表示空间。...节点 在 层的表示通过如下公式计算： 其中 , 表示在关系 下的邻居节点集合， 和 是可学习的转换矩阵， 是正则化参数. 2.2 使用互信息最大化策略的知识图谱融合 为了弥合word...小结 本文为CRS提出了一种基于知识图谱的语义融合技术。通过使用两个外部的知识图谱，我们增强了单词和商品的语义表示，并且使用互信息最大策略对齐这两个组件的语义空间。
为了解决上述问题，本文提出了模型KG-based Semantic Fusion approach（KGSF），通过互信息最大化的多知识图谱语义融合技术，不仅打通了对话中不同类型信息的语义鸿沟，同时针对性地设计了下游的模型...我们需要一种有效的语义融合方法来理解或生成对话内容。如上表所示，如果不能拟合语义上的鸿沟，就无法生成解释推荐的文本(e.g. “thriller movie with good plot”)。...据我们所知，这是第一次使用KG增强的语义融合来解决对话系统和推荐系统的集成。我们的模型利用两个不同的KG分别增强单词和商品的语义，并统一它们的表示空间。...在自注意力子层后，我们使用了两个基于知识图谱的注意力层融合两个知识图谱的信息： ?...4 小结 本文为CRS提出了一种基于知识图谱的语义融合技术。通过使用两个外部的知识图谱，我们增强了单词和商品的语义表示，并且使用互信息最大策略对齐这两个组件的语义空间。
本文甄选出2025年值得关注的十二款任务追踪工具，兼顾功能、易用性与场景适配。一、任务追踪工具是什么？能解决什么问题？...是否具备跨平台、多设备使用体验？ 三、2025年十二款热门任务追踪工具推荐1. 板栗看板核心优势： 看板式任务管理、流程高度可自定义，适配钉钉/企业微信生态，支持表单自动流转。...Notion核心优势： 文档+任务融合，支持多维数据库与模板自动化。 适用场景： 自由职业者、小团队。 价格区间： 免费+付费高级版。 学习难度： 中。 7....，自定义强 数据密集型业务 中 中 ClickUp 集成性高，适配多类团队需求 快节奏项目管理 中...中高 Notion 知识管理+任务双融合 小型内容或自媒体团队 低 中 Monday.com 高度自定义流程，功能全面 中大型企业
笔者简单创建了个活动，发现有好几个注意的地方： 算法版本，指这个活动用的算法版本，我们先选择官方推荐Re-Invent 提供两种算法 在创建活动时选择，测试阶段支持在控制台的活动列表进行切换，但请您注意...两个算法效果都能在弹窗展示，方便大家选择自己中意的算法版本 在线调整融合参数，方便大家确定适合自己业务的融合参数，并保存下来 支持选择上传多脸图，或上传多达三张输入图，实现多脸融合： image.png...FuseFace 俗称选脸融合、又名多脸融合： image.png 入参与单脸融合多有相似，下面总结一下两者不同的地方： MergeInfos.N：输入信息数组 image.png 用上面多脸融合的例子来说...，以达到多脸融合的效果。...～ 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，我们实际使用选脸融合之前，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
那么，百万像素换脸是如何实现的呢？ 首个百万像素换脸方法 迪士尼的这项研究发表在欧洲图形学会透视研讨会（EGSR）上，提出了一种在图像和视频中实现全自动换脸的算法。...控制变量研究 研究者执行以下四种实验，来查看该研究提出的单编码器 - 多解码器网络架构和算法对换脸质量的影响： 渐进式训练 VS 一次性训练整个网络； 使用多路 comb 模型 VS 单独的双路模型；...该研究提出的保持对比度的多频段合成方法 VS 泊松融合方法； 该研究中人脸关键点稳定方法的影响。...下图 7 为使用多路 comb 模型与双路模型的成像效果对比： 下图 8 为该方法与泊松融合方法的成像效果对比。...从图中可以看出，该方法可以更好地保留目标人脸的全局光照特征，而泊松融合方法导致人脸出现了某种「漂白」效果。
除此之外，还需并同轨交业务系统进行深度融合和工程优化。 以上条件缺一不可，解决一个识别问题尚且存在如此高门槛的硬性指标，谁有这般实力？答案是：依图。...凭其人像识别比对系统可在秒级内完成单张人像查询亿级数据库后返回精准结果的超强算法；凭其超高的性能、效能与超低功耗的芯片提供的强劲算力；凭其系统间工程高度融合的能力。...极致体验，说到底是极强的算力、极快的算法，是极优的端到端方案闭环加上工程融合能力，承载这系列能力的结果是，依图做到业内最快最准。...依图红外线解决夜间光线不足，增强夜间场景识别能力，配合多模态识别算法，地下、地上、半地下、白天、夜晚，在不同光线条件下，都能在保障识别精度前提下，解决不同站点光照变化对于识别性能的影响。...那些以十分的意志，寻求十二分的成长可能的企业，会永远跑在圆谷辛吉德跑道，跑在自我训练的途中，会在技术与落地中不断自我进化中繁衍出鲜活的果实，反哺其根基。
Tips: 代码可以配合自动驾驶定位算法(十五)-基于多传感器融合的状态估计(Multi-Sensors Fusion)进行阅读。...推荐阅读 自动驾驶定位算法(十五)-基于多传感器融合的状态估计(Multi-Sensors Fusion) 自动驾驶定位算法(十四)-递归贝叶斯滤波 自动驾驶定位算法(十三)-粒子滤波(Particle...Filter)自动驾驶硬件系统(十二)-激光雷达(Lidar)测量模型
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