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    智能存储 :一站式AI内容识别加速内容生产

    导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术,与对象存储 COS 深度融合,底层直接调用COS的数据,实现数据存储、流动、处理、识别一体化,提供综合性的云原生 AI 智能识别服务,包含图像理解(解析视频、图像中的场景、物品、动物等)、图像处理(一键抠图、图像修复)、图像质量评估(分析图像视觉质量)、图像搜索(在指定图库中搜索出相同或相似的图片)、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程,大幅减少人力成本,缩短产出时间的同

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    今日头条整改首先扩招审核团队,靠机器学习推荐内容已是伪命题?

    今日头条整改行动从本月正式开始。 “今日头条将强化总编辑责任制,全面纠正算法和机器审核的缺陷,不断强化人工运营和审核,将现有6000人的运营审核队伍,扩大到10000人。”4月11日早4时33分,今日头条创始人&CEO张一鸣在其《致歉和反思》信中说。 作为国内最大的智能内容平台,今日头条一直以机器学习推荐技术引以为傲。此次大幅度扩充运营审核团队,或许是认为,以机器学习为主导的机制,已无法负荷庞大的内容审核工作,需要加大人工辅助力度了。 指控、处罚、责令关闭内涵段子 今日头条整改行动从本月正式开始 早从今年

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    腾讯杰出科学家刘威:多媒体AI技术如何让广告系统更“智能”?

    点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语|秉承“技术提效”理念,探寻多媒体AI技术于广告业务的最佳应用实践。 本文由腾讯广告多媒体AI中心总监、杰出科学家刘威撰写,他和他的团队打造了以混元AI大模型为代表的广告多媒体AI技术矩阵,并应用于腾讯广告系统升级中。这一创举提升了广告系统的理解能力,让系统更加智能,从而提高用户体验以及广告转化效果与广告制作效率。 腾讯广告秉承“技术提效”理念,基于太极机器学习平台,凭借混元AI大模型和广告大模型,充分提升了广告系统的理解能力和运算能力,助力广告主达成起量、成本和稳定

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    "万能"的腾讯云小微智能题库

    2021年9月,国家各项“双减”细则也正式开始实施,而双减政策一系列的举措都指向了同一个目标:充分发挥学校教书育人的主体功能,将义务教育重新拉回到一个应有的平衡局面。对于学校面临的作业“减量不减质”的困局,腾讯作业君精准教学方案,通过分析学生“学情”,智能助力老师规划学生合理学习路径,让学生从无效的“题海”作业中解放出来;腾讯英语君口语考试方案,打通GBC三端,通过定制不同教学频段的练习资源,智能化支持教学、评测和训练,有效支持学生提高听说能力。 腾讯智能题库作为作业君和英语君最重要的中台,为了应对其多场景、多终端的业务特性,主动进行了底层的抽象,设计出一套高兼容性的“万能模板”,支持业务实现差异化的场景和交互,并且降低了题的生产成本。随着作业君软硬一体方案的持续交付落地,区域的无纸化作业占比提升,也实现了“碳中和”这样的社会价值。

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    人民网三评智能算法,矛头直指今日头条,技术又一次为平台背了锅

    智能算法有其该担的责,但用户也该反思自己。 从9月18日到20日,连着三天,人民网每天一文,三评智能算法,矛头直指今日头条——一个依靠数据挖掘推荐引擎的内容分发平台。 显然,人民网此次是“怒”了。而做为矛盾中心,今日头条到底做了什么,才会引来如此“关注”? 人民网认为,智能算法作为新技术,在加入内容分发平台后,犯下了“三罪”: 1.垃圾新闻过多; 2.私人订制信息易造成用户自我封闭; 3.促使内容生产者媚俗化并削弱其创造力。 但镁客君想说,在这连番的指责中,智能算法并没有原罪。 从技术本身来说 算法并没有原

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    中台整合零售:腾讯电商业务中台的 Serverless 架构升级

    零售领域变革不是一个新话题,从电商到 O2O ,从无人售货柜到机器人导购,腾讯云的尝试一直未曾止步。对于传统零售企业来说,通过数据中台可以让顾客与需求更好地匹配,同时实现平台上多触点获取流量。而技术中台,则可以帮助零售企业提升整体运营效率,在提高安全性的基础上,还能享受 AI 时代带来的智能化红利。 谈及腾讯电商业务中台,腾讯云应用与服务编排工作流 ASW 的项目负责人王子一认为,“以消费者为中心,实现上下游的产业协同,赋能商家,商家一次接入后,可应用于如下全部业务场景:检索业务、广告业务、智能广告投放、

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    安全智能分析系列(一) | 智能突围,绿盟科技推出SecXOps技术体系

    随着网络空间的攻击面的延伸和拓展,网络空间攻防双方信息不对称的现象愈发明显。伴随着攻防对抗态势的升级,自动化技术、智能化技术与安全分析技术融合的安全智能分析技术已成为网络安全技术发展的必然趋势之一。绿盟科技于近日推出安全智能分析技术白皮书《智能基座,开启安全分析新时代》,旨在对SecXOps概念内涵、技术优势、核心能力、关键技术和应用实践进行全面地总结与介绍,期望为读者带来全新的技术思考,助力网络安全智能分析实现自动化、智能化进阶。本文为安全智能分析白皮书精华解读第一篇,将重点介绍安全智能分析的发展背景、关键技术挑战以及SecXOps技术体系。

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    AISecOps:打造可信任安全智能

    随着数据的积累,算力的提升,人工智能技术的演进,语音、图像、文本处理等应用场景自动化程度大幅提升,也让我们看到安全能力向着更高水平的自动化演进的曙光。技术平台的自动化、智能化水平,也逐渐成为网络安全攻防双方角力的重点。学术界和工业界纷纷尝试基于人工智能技术的安全分析方法,包括深度学习、机器学习、知识图谱等人工智能技术,已经逐渐应用到恶意软件检测、入侵检测、欺诈检测、行为分析等安全业务和应用中。不过,几轮炒作和试错下来,火热的期盼逐渐归于平静,安全技术发展归于辛苦的爬坡过程,实践上的不尽人意倒逼参与者思考,到底什么样的智能化方案才能够与安全场景契合?安全智能如何才能赢得人的信任,融入到自动化的大潮中去?本文从实践经验出发,总结了AISecOps(智能安全运营)的技术内涵、指标层次及能力分级,进而介绍AISecOps技术发展中的关键趋势——打造可信任的安全智能。

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