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AI引入时尚界,消费者会对程序员的审美账吗?

刚刚过完年中大促,很多女性同胞等待的下一个大促就是:一天猫全球狂欢节!马云爸爸也因为每年的“光棍节”成为全世界最懂女性的男人。 据介绍,目前 Fashion AI 已经初步搭建出女装的认知,接下来将攻克男装、配件等其他时尚领域。进店后,可以充分体会“解放手”四个字的含义。 店内的智能扣能够积淀每件衣服的信息,件衣服试穿率高却极少购些衣服是万能百搭产品,些衣服不易被消费者试穿,“试穿率”、“购率”将直接反映出来,这家“商品数据”给到 B 端商家,并于充分改进商品信息 也只有在将服装的标签变得更加精细化和专化的基础上,才能将这些数据投放给人智能,进而让人智能做到精准的预测和推荐。 数据集的标注基于阿“图像和美”团队通过与中国香港理大学 ITC 联合研发推出的机器认知时尚角度的知识架构,据雷音透露,未来 AI 在时尚领域实现更复杂高阶的,比如服饰搭配、辅助设计、商品导购等。

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瓜子严选店遍地开花,背后是庞大的手车AI生态

车跟鞋子不同,户一定需要线下看车,瓜子手车此前就在线下提供看车等服务,比如会约户去车主所在地看车,然而流程分散,效率不太高,体验也不算好。 可以看到,瓜子严选店每一个环节的逻辑,都是基于瓜子手车完整的AI生态,瓜子手车甚至可以将AI技术到门店选址这样的环节,因为它在数据、算法、和场景等方面已经形成独特的AI生态:1、数据优势。 瓜子手车自主构建了“CARS Brain(车好多大脑)”,智能定价等AI正是由它完成,其计算和决策的参考维度超过2000个,数据超过40亿条,远超人定价的数据考量范围,瓜子手车拥有超过2000 一方面,国内手车在定价、售后等环节并没有严格的标准,比如手车产品很难标准化,方对于手车的定价了解有限,因此就分依赖手车商,而车商定价的手艺也是通过“老带新”的方式,新人一旦积累足够经验后就会自立门户 难以标准化,就很难规化发展。另一方面,手车方相对分散,中间环节多,效率低。

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    11 | 正是一年好风光,AI特惠心不慌

    主会场AI特惠:9.9 & 抽奖 & 赢大礼 在主会场 还有AI爆品秒杀24小时不间断 活动价最低9.9(新户超值推荐) 并有三重优惠享不停 企专区抽奖 户购专区的AI产品即可参与 企户下单抽奖 from=15239 一特惠OCR:限时1元购 推出通印刷体、手写体、身份证、营执照 车牌识别等8大爆款子能力(限新户) 特惠1元购,持续整个11月 OCR 1元购地址 https:cloud.tencent.comactproocr61 从100亿级的小目标到1000亿+的倍增 每一年的一都在创造成交额神话 背后离不开各路朋友的“倾囊相助” 还离不开人智能给电商带来的便捷 捋一捋一背后的黑科技 人智能已经介入电商的各个环节 365天*24小时式的智能客服 是海量客服咨询量的得力支撑 给广泛的传统服务行带来质的改变 NLP平台 大数据机器学习 让机器自我学习,越来越懂你 推荐自然更精准! 当然 人智能的远不止于此 经过多年的历练 无论是物流体系、支付体系,还是广告营销 不仅扛起了“一山还比一山高”的重任 还衍生出新的富有想象力的多元化产与产品 更多腾讯AI产品免费体验与合作联系

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    逃离 AI 赛道的投资人:做局失利、破局无力

    怕是一个小便池。杜尚经典作品《泉》AI纵使有着无比巨大的市场。可寻找AI宝藏的路径,没有人知道。每走错一步,都要绕不少弯路。投资人寻宝的方式依旧沿了互联网的方法论,形成“低成本复制的规化”效。 “虽然AI公司体量都不大,但如果家公司都这么玩,而且有资本势力撑着,说不准行能烧出来个滴滴、美团这样的公司。当时我们确实有担忧,也在思考要不要顺着他们的套路一起下水。” 而活着的公司,投资人眼看做了五六年的局,不见开花结果,不得不揠苗助长,把企推向了似乎更为艰难的IPO之路。走在字路口的投资人和创者,到底该如何达成共识,破局? 在《AI式的脱靶、崩塌、救赎》一文中,我们深入分析了未来商式的三种范式:范式一:重定制集成项目实施→ 数字化咨询 → 咨询务反哺重定制实施 → 与大客户建立高粘性和系统不可替代性范式:重定制集成项目实施 第种则是数据服务,式最轻且营收可观,通过联合多个三方数据机构,做脱敏数据服务的卖,以兜售户信评分卡、户标签等形式,获得ROI远高于技术实施带来的收益。

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    当直播电商AI 实时翻译,歪果仁也能听懂李佳琦

    直播中,即使环境嘈杂、店家普通话不标准、带有方言或口语化,AI 实时翻译仍然能够做到精准翻译。?阿透露,该技术将于今年天猫「一」之前大规此前,语言问题一直是商家做海外直播路上的拦路虎。 此外,平台上的绝大部分中小企,都没有小语种翻译能力,而他们的直播间户通常就覆盖了多个语种。? 据悉,这是全球首个启 AI 实时翻译的电商直播,中国商家只需中文一键开播,就能同时覆盖全球英语、西班牙语、俄语区的逾亿人口。而且,评论区也将实现 18 种语言的实时翻译。 店家在直播过程中很容易出现一些口语化表达给实时翻译带来挑战 为解决「听不清、听不懂」的问题,阿界通方案的基础上,进行了以下升级:自研了更智能的语音,可在嘈杂的环境中「听清」直播内容;在 AI 翻译任务过程中创新性集成了视觉信息的识别结果,可将口语化句子改写成正式表达句子;达摩院将多领域的知识融入翻译,能举一反三,无需重新训练便能快速学习不同场景不断更迭的专名词。

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    你真的了解机器学习、人智能、统计建吗?

    【推荐阅读】未来已来:AI时代就指南AI时代就指南:数据挖掘程师成长之路AI时代就指南:数学专,你看不见的前尘似锦、深度学习当一个机器学习系统不是去通过编程是实现某一项功能,而是通过编程去学习一项能力 深度学习被频繁于各种弱人智能,在这些领域,机器会去做人类的作。 目的在于分析计算海量的数据,从雷达监测的海量历史信号中分析异常信号(外星文明),淘宝一实时计算各地区的消费习惯等。 【推荐阅读】分布式机器学习的故事分布计算 | 大数据机器学习系统研究进展 分布式深度学习算法产品及在蚂蚁金服中的(附33页PDF下载) 四、统计建 统计建其实就是解决“一种概率可以产生我所观察到的数据 举例来说,如果要在三个可能的医疗设备中,决定个对病人最有益,你就会对这样的感兴趣:它能捕捉病人使什么样的途径治疗是明显有效果的。

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    剑指无界零售,周伯文挂帅京东AI三大主力部门曝光

    2月的第天,在刘强东的见证下,京东与冯氏零售集团签署战略合作协议,方将共同搭建AI无界零售中心,并在人智能平台、智能零售两个方向深入合作。 利平台可重复的、再的能力,捕捉新的技术趋势、新的态的变化,去探索新的场景,帮助京东拓展零售边界,加速器和孵化器的方式孵化新技术。 另外,京东专注智慧物流的X事部和专注智慧供链的Y事部并不属于AI平台与研究部,不过,周伯文还作为京东AI委员会的负责人,协调京东内部各团队之间的技术输出与作。 场景有些?周伯文:我们讨论的场景是如何利AI户的线上线下体验做的更好。据了解,线下店的痛点聚焦在两点,一是线下店的空间有限,这就会局限信息展示的丰富度;是SKU数量不足。 新智元:京东人智能这个团队,务着重在个方面,物流、供链还是很多块,想做什么。还有无界零售最理想的状态能描述一下是什么样的,希望得到一些具体的理解。

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    安全专家谈|零售电商如何做好营销风控?

    详细问答之前,这还有一份110秒的精华版指南,凝聚了腾讯安全20年的黑灰产对抗经验,总结出的三条防护之道,戳视频了解!1.针对“一”“”以及各类电商大促时节,黑产会什么特别的准备作吗? 第一种,不论平台有没有漏洞,只要平台被黑灰产盯上,在一之前,黑产都会新手机号注册海量账号,领取平台的活动优惠券,集中购某种产品,再寻找优惠券的规则漏洞,比如满减活动中“满100-20”,黑灰产到后批量退货 ,因为产生了退款,平台只能返给他一个不需要满减的 20 元优惠券,黑产又 20 元优惠券去一块钱的商品,因此,实际上黑产只要花一块钱就可以到原本 20 块钱的东西,或者他会批量把这些券卖掉,赚取利益 第,利 AI 的手段分析账户的历史行为,比较周边户的行为,购的商品是否出现在历史购中。 像“一”这种全年访问量达峰值的购物节场景,腾讯安全推出重大节点定制化全程重保防护服务,通过渗透测试、资产核查、风险评估、修复指导以及7x24小时安全专家驻场值守与急响,帮助客户提升抵御流量巅峰时期密集网络攻击的能力

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    李开复:人智能威胁论目前就当小说看看吧

    excel的公式是人写的,深度学习面的公式是自我学习的,当你看了很多棋谱,你就学会了怎么下会赢怎么下会输。你给他看了很多股票,他就会预测些会跌些会涨。 其实人智能并不是那么的遥远,已经在你的手机面,BAT都的非常好,在淘宝上东西的推荐,现在淘宝比你还知道你想什么,美团比你更知道你想吃什么,以后的婚恋网站会比你知道你该嫁给谁,这都是必然的作, 当AI进入医疗领域,帮忙解决癌症的识别、癌症也是图像、核磁共振的图像,是CT扫描的图像,还有医学看片、诊断、精准医疗、基因排序,这些都是很好的AI,当然还有无人驾驶等方面。   这是逼迫人类从事最简单的作到复杂的作。未来的领袖、综合、专、创意都是作机会。  世界上最伟大的三个科技朝代分别是什么? AI往下怎么走,接下来进入科幻世界,第一个阶段把已有的数据起来创造价值赚钱省钱;第个阶段新数据就会进来,数据经过智能家电、智能硬件、4.0,更多厂的4.0数据,数据来源于家echo、智能音箱

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    创新场汪华:移动支付与人智能助推,中国互联网进入OMO时代

    首先,线上线下的流量将向交织。O2O式是单向的从线上到线下,OMO式下,线上与线下将向交织,互相导流。盒马鲜生、超级物种等新零售概念商超,是典的流量向交织流动的商。 利传感器、电子屏等交互设备,线下店可以调线上线下数据,包括户以前的购习惯、购物历史、线上库存、销售状况等,给户精准推荐或动态折扣,还能让户快速知道,个是最热门的商品,个是朋友购的商品, 在中国,不管你是在街边水,还是在商场家电,还是在旅游景点票,还是给手机充值,购水煤气电,都可以移动支付付款,户也可以互相之间轻松转账。和信卡相比,移动支付是强大倍以上的支付手段。 此外,教育、医疗、农、能源、娱乐等行也会因为线上和线下务的衔接以及AI技术的,而获得巨大的提升。? 未来,随着人智能更多的走进实体世界,AI算法将在全面打通线上线下的过程中展现更大的价值。OMO是中国经济转升级的重要力量。

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    一后,细数电商行的黑科技

    一刚刚过去,电商的从者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行的狂欢节。早几年一刚流行的时候,零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。 虽然国内人智能在电商行最多的还在大公司,但从谷歌这张AI营销趋势图中可以看出,从2012年2017年,人智能在电商的营销比重在逐年上升。 让户知道,你懂他了解户的需求,并在户购过程中传达你很了解他,这样的方式首先在心理层面就增加了户的满意度。电商的个性化服务最原始的几年前邮箱中写有我们名字的邮件。 而当下人智能在电商行最广泛的功能就是个性化推荐和搜索。一刷淘宝时,那些“你可能喜欢”的推荐,常常让我们忍不住再去多看两眼。 通过人智能和机器学习,可以实现市场营销预测的有:客户将购什么客户不想看到什么他们典的价格门槛他们可能性产生购行为的时间段根据上述的条件和大量的数据,企则可以预估将采取些营销计划。

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    李开复-中国人智能行的发展现状(附视频中字)

    在这我不具体说是些厂商,但大部分都在这么做。当中许多都选择旷视科技的技术,他们没有iPhone高大上的3D技术,但是对于身份验证并不需要这项技术。这个例子说明面部识别技术已经被中国企大量、市场数据集的大小对于 AI 算法分重要,大多数 AI 算法是开源的。在中会发生这样的良性循环。首先如果你有许多数据,通过 AI 升级的产品会让你获得更多户,带来更多的收入。 中国人使手机支付的次数是美国人的50倍,意味着支付时是拿出手机,而不是使卡或现金。这就是手机支付。这些数据都会再于训练 AI 。中国外卖次数是美国的10倍。 说的更清楚一些,当你浏览器浏览Amazon时,Amazon会知道你在看个网页、点击了什么、了什么、没有什么、你是谁、你过去了什么。 这的山寨,并不是指盗知识产权,而是指仿产品的外观、质感以及功能。但是通过这一过程这些创者学会了,如何创造适合户的产品,随后他们会成为了好的产品经理。

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    关于AI的7个误解 | 人智能核心概念对比

    所以,如果你是关心你的企发展的高管,这些有关AI的媒体报道可能会引出两个恼人的问题:第一, AI的商潜力是真是假?第AI如何于我的产品?第一个问题的答案是肯定的,AI具有商潜力。 今天,企已经能AI改变需要人类智能的自动作流程。AI能让人力密集处理的作量增加100倍,同时把单位经济效益降低90%。回答第个问题需要多一点时间。 AI于这些分类支持ticket的挑战,或于理解推文情绪。所以,AI不仅能亿美元级别的令人兴奋的新问题,例如自动驾驶汽车。 汽车和汽油的类比虽然不够恰当,因为如果你给机器学习补给越多的训练数据,就能变得越好。这就像汽车每完一箱汽油,积累的程数越大。所以训练数据甚至比汽油更重要。 你需要人去推翻机器学习低置信度的预测。 ?所以,如果你是想把AI于你的务的企高管,那么你想在该有一个框架了。

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    漆远:小数据学习和压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

    我们当时做这个项目,11实时预测的户产品推荐上,后来变成了阿巴巴第一个大规机器学习平台。所以一开始你要找到一个商价值的落地点,如果我们做参数服务器,同样的技术,就是死路一条。 在公司,在商环境中,这肯定是没有前途的。”?“又比如深度学习技术的。它带来了图像识别、语音识别、NLP 等领域的长足进步,但是它的落地点在?这就要问你的核心价值在。 PPT上显示的是三个简单的真实APP展示,展示了机器人本身是怎么来回答问题的;第,在你没有问问题之前,不靠语音信号或者NLP输入信息,而是通过户的行为轨迹自动判断当前可能的问题在,系统会根据户的行为轨迹做出时间训练进行分析 数据和的压缩“从界来讲,更实的是数据和的压缩。刚才有人问我说深度学习能不能于量化交易,尤其是高频。我说高频的话,如果深度学习有好几层的,比如做图像有 100 多层。 很多非常在乎实时性,不能有大量 delay。怎么能做得快呢?这就需要的压缩,要 hashing 等技术,这也是非常好的方向。”

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    如何评测语音技能的智能程度(1)——意图理解

    平日研究各种各样的语音助手,输出各种类的调研分析报告,以培养自己的务敏锐度,同时也研究各种框架知识以丰富自己的知识库。 注意此时至少存在两处糊歧义表述, 一是户并没有指定交通具。是明天下午4点,指的是4点出发,还是4点到那。例子:(假设现在是周一)帮我定下周三去上海的机票。 户第一句话:我想火车票?AI回复,好的,你想从户第句话:从北京到上海。AI回复,您想什么时候出发?户第三句话:明天下午出发。AI回复,为你找到如下车次,请问你想要第几个。 例子:户第一句话:我想一张明天从北京到上海的火车票,我要下午四点出发的,我想要一等座。我们可以根据结果,着AI提取槽位,以及反馈的能力。户第句话:再帮我看看,后天上午点出发的,等座也行。 此时AI需要展示几个场次可以选择,然后追问要几张票如果填充了ABC,该追问D的例子:我想看《魔童咤》,附近找个最近的电影院,8点钟左右开场的。此时AI只需要追问要几张票即可。

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    未来年,产变革的核心是什么?

    因为人口众多的因素,中国和印度在过去的一直是整个世界的“代厂”,但随着科技的进步,经济的发展对劳动力的依赖越来越低,而未来的无人厂所依赖的是智能的技术、大数据和人智能的结合,以及对于更多智能机器人所需要资源需求 ,成本优势和技术优势将决定未来的无人厂在。? 这是一个数字的时代,在国家政策和技术的重推动下,以大数据和人智能技术推动的智能革命正在改变企的运营式,加速企的转步伐。 在接下来的产变革中,融合大数据与人智能技术,基于动态知识图谱和行,具备自优化和自适能力,支持复杂务问题的自动识别、判断并做出前瞻或实时决策的智能化产品才会是整个市场所需求的产品。? 这套辅助系统主要提供大数据的软件具,技术方法论,结合行专家行的经验,比如说零售行,王府井百货等行年的经验,共同碰撞出每个行的大数据和人智能的解决方案,因此可以成为最实、最领先的决策方案之一

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    郭律: 论机器学习平台与人智能的关系

    9.png同时AI人才和计算能力又是有层次的,AI从理论研究到能够程中需要经历4个层面,最贴近务的一层是,然后是算法,务问题提出后在算法层面调试获得不不能直接使,如何打造数据闭环 第类是AI者,AI者需要自己建,对算法做少量改动。另外他们关心建好以后,如何与务系统集成,数据闭环如何实现。 而且这个训练完以后,它可以一键部署,这也解决了训练完以后怎样可以务场景,怎样做预测的问题。 16.png这个图是自更新的框架图,自建AI很难,所以很多企愿意直接购AI,但当出现以下几种情况的时候,就必须自建。 那么如果你需要一个AI,而这个需要厂商来帮你训练,那你至少得把相的数据给他。但是有一些你自己公司内部的数据,别人不着,你又不愿意拿出去,这个时候就得自己建

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    【技术分享】郭律: 论机器学习平台与人智能的关系

    同时AI人才和计算能力又是有层次的,AI从理论研究到能够程中需要经历4个层面,最贴近务的一层是,然后是算法,务问题提出后在算法层面调试获得不不能直接使,如何打造数据闭环,需要在程层面或者产品层面去实现 第类是AI者,AI者需要自己建,对算法做少量改动。另外他们关心建好以后,如何与务系统集成,数据闭环如何实现。 而且这个训练完以后,它可以一键部署,这也解决了训练完以后怎样可以务场景,怎样做预测的问题。 这个图是自更新的框架图,自建AI很难,所以很多企愿意直接购AI,但当出现以下几种情况的时候,就必须自建。 那么如果你需要一个AI,而这个需要厂商来帮你训练,那你至少得把相的数据给他。但是有一些你自己公司内部的数据,别人不着,你又不愿意拿出去,这个时候就得自己建

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    创新场南京国际人智能研究院冯霁:我们要解决当前AI系统的安全性问题

    “交易行为是市场中方和卖方一系列交易行为的结果,但金融市场的噪声比较大,如何从交易数据和行为中挖掘相式并作出预测,相当于AI+金融领域的圣杯问题。” 冯霁认为,当前的AI解决方案已经从低风险转为高风险,比如年前的垃圾邮件分类,逐渐深入到自动驾驶系统、安防领域的人脸识别,一旦AI系发生错误或者被人恶意攻击,后果不堪设想。 另一方面, AI安全除了研究AI系统安全之外,还囊括数据隐私保护相关的技术。比如现在由杨强教授等人推动的“联邦学习”,力图在不共享数据以及合法合规的前提下,利方的数据进行机器学习,实现增长。 如果标准制定顺利的话,联邦学习对于互联网公司以及金融机构都是非常利好的消息,“金融机构在做一些信评级的时候,如果方数据能够共享、共同训练一个大的,银行的务都会有所提升。” 就像几年前被提出的卷积神经网络,当后期的硬件条件跟上,才有了今天大规的技术商市场。而以现在的时间点去看未来,如果学术界停止研发那些“没”的东西,年后的我们又要何去何从?

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    【云+社区年度征文】成功交付20+NLP技能后,AI产品经理总结的实战方法论

    最后被户批评或者被定性为“人智障”、“就是个能对话的玩具”往往很让人沮丧。核心考量点:当户使糊歧义表述的时候,AI的处理方式。例子:我明天下午4点要去上海出差。 注意此时至少存在两处糊歧义表述,一是户并没有指定交通具。是明天下午4点,指的是4点出发,还是4点到那。例子:(假设现在是周一)帮我定下周三去上海的机票。 户第一句话:我想火车票?AI回复,好的,你想从户第句话:从北京到上海。AI回复,您想什么时候出发?户第三句话:明天下午出发。AI回复,为你找到如下车次,请问你想要第几个。 例子:户第一句话:我想一张明天从北京到上海的火车票,我要下午四点出发的,我想要一等座。我们可以根据结果,着AI提取槽位,以及反馈的能力。户第句话:再帮我看看,后天上午点出发的,等座也行。 此时AI需要展示几个场次可以选择,然后追问要几张票如果填充了ABC,该追问D的例子:我想看《魔童咤》,附近找个最近的电影院,8点钟左右开场的。此时AI只需要追问要几张票即可。

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