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详解阿海报设计AI“鲁班”,没错,人类设计师危险了

李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI你的11。阿海报设计师的11,在一个名为“资源位小组”的小黑屋连续通宵加班。 鲁班这个海报设计AI“鲁班”,诞生也与11有关。每年11,都是阿设计师的大考:海量的设计需求,需要保证所有人都统一规范,遇到紧急设计需求,还要快速出稿,对每一个设计师都是脑力、体力重考验。? 实际上,你该也看出来了,与AlphaGo最初设计一样,鲁班从0到P6,也是设计师+算法程师的合作成果。这背后,阿的设计师和算法程师做了三大功课。三大功课第一,领域研究。 定义数据后,抓取和标注数据,并对数据集进行分类和管理。在这个过程汇总,如果处理数据给算法训练的更新频次,什么数据去验证,如何评估效果,离线与在线数据在产品端如何打通? 可控,指的是根据商的需求、务的需求,智能地进行控制;视觉生成,则表明鲁班解决的是视觉从无到有的问题。牛刀小试那么海报设计AI鲁班,效果怎么样?在2016年11,鲁班首次登场。

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当直播电商AI 实时翻译,歪果仁也能听懂李佳琦

11 」,不仅来得越来越早了,而且,还走得越来越远,正从国内走出海外,让全球消费者一起加入「」的队伍中来。 AI 实时翻译:消除跨境直播的语言鸿沟为了帮助中国跨境商家更地触达全球消费者,让歪果仁也听懂「噢尬」、「我的妈呀」、「所有女生,它!」 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「十一」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。 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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    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。 “在蚂蚁金服,一个标准化的机器人就是客服。客服项目在蚂蚁金服可以说是第一个标杆性的人智能落地项目,它一开始是典的人力服务作,在成都客服中心有几千人,每年11接电话非常繁忙。 有一些算法——我就不说个算法了,有的还是我朋友写的——很难上,为什么呢?因为它基本上不能达到需要的准确性。无监督学习“另外,无监督学习也喊得比较响。这是跟小数据学习相关的。 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,这也是非常的方向。”

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    “剁手”的第十年,AI加持下的快递速度你还满意吗?

    这个“11”,你的购物车清空了吗?经过了紧张刺激的“抢购”环节,想必现在已经到了抓耳挠腮的“等快递”环节了吧!2017年,我国全年快递务量已突破400亿件。 而初步预计今年“11”期间,全行处理的邮(快)件务量将超过18.7亿件。 现在,你能想到的和你想不到的在网上都能到,大到冰箱彩电,小到香葱大蒜,快递小哥都能给你送到门口。 英特尔® Analytics Zoo平台内置的图像识别,让首先提取出待测量的快件轮廓,进而通过平台提供的Tensorflow 等深度学习框架,结合英特尔® 至强® 可扩展处理器提供的强劲算力,完成从训练 、重定义到推理的全流程AI处理流程,最终获得准确的大小件测量数据。 AI“二重门”之资源调配的件量预测在“11”等购物节期间,快递最怕的就是“爆仓”,而避免爆仓的重要手段就是预测件量,匹配相运力。

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    11”走过十年,看韵达让其AI物流“头脑”更智慧

    而初步预计今年“11”期间,全行处理的邮(快)件务量将超过18.7亿件。现在,你能想到的和你想不到的在网上都能到,大到冰箱彩电,小到香葱大蒜,快递小哥都能给你送到门口。 因此,在英特尔的帮助下,韵达围绕着快递物流中最重要的三个环节,攻克人智能的“三重门”,率先解决劳动密集的“头脑”问题。? 英特尔® Analytics Zoo平台内置的图像识别,让首先提取出待测量的快件轮廓,进而通过平台提供的TensorFlow等深度学习框架,结合英特尔® 至强® 可扩展处理器提供的强劲算力,完成从训练 、重定义到推理的全流程AI处理流程,最终获得准确的大小件测量数据。 AI“二重门”之资源调配的件量预测在“11”等购物节期间,快递最怕的就是“爆仓”,而避免爆仓的重要手段就是预测件量,匹配相运力。

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    AI引入时尚界,消费者会对程序员的审美账吗?

    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 本次 Fashion AI 大赛的两个赛题分别是:服饰关键点定位和服饰属性标签识别。据阿巴巴“图像和美”团队负责人雷音介绍,这两个问题是构建 AI 在服饰的两个基础问题。 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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    星图数据CEO谷熠:与场景结合是大数据公司的立根之本

    11当天,互联网大数据服务提供商星图数据对16个平台、1562个品类、39487个品牌和834万中商品进行了数据监测,其在11之后发布的《十一大数据分析报告》备受界关注,其中许多数据分析结果一度被多家媒体在报道 11时引,而这些数据也让我们对11的线上零售全景有了更进一步的认识。 对于我们来说,这些可能只是冷冰冰的数据,但在星图数据创始人兼CEO谷熠看来,这些数据却能反映出许多商问题,他认为许多前卫的供商正在依靠大数据分析来根据户的偏去选择产品投放的平台和渠道,毕竟每个渠道覆盖的消费群体不一样 星图的核心优势在和算法层面,未来的数据市场会走向越来越开放的形态,未来获取数据的难度将会越来越低,所以如何对这些数据进行挖掘和加就成为大数据公司的立身之本。 同时还要对客户的场景有深入的了解,通过多产品集成性策略快速构建市场壁垒,积累更多的技术和

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    九年11让中国快递世界领先,下一个九年会发生什么?

    翻了下朋友圈,发现关于包裹延迟到达的吐槽也比往年少了许多,11物流这个老大难问题似乎已经得到顺利解决。快递终于不再是11的瓶颈今年11快递行比往年“过”,有些出人意料。 物流已经不再是11的瓶颈,快递公司们对世界上最大的物流洪峰已游刃有余,最重要的原因还是因为这些年的长足进步。 面向高端商品和商务等场景,出现了顺丰这个品牌,其通过及早布局航空和高铁货运网络,引入最新技术,采取直营式确保了服务的高效率和高品质,成为中国户心目中“快递”的唯一代表,11,小米等大品牌不论是自营还是天猫都会选择顺丰 可以说,今天中国快递行的服务能力已是九年前不可同日而语,快递运力、速度、效率和成本都做到了全球领先,什么都可以送、都可以去,成为中国经济发展中与互联网、电商并列的一道奇迹,能够支持交易额大幅攀升的 ;再比如顺丰利图像识别技术来识别面单,提高录入效率;除了大数据和AI技术外,今年11期间不少物流公司在仓库引入了机器人和物联网技术,智能分拣,提高效率降低分拣员的劳动强度。

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    万字长文复盘浪潮AI战略:五个关键抉择,立于浪潮之巅

    在刚刚结束的11上,阿实现了2684亿交易额,全程没有卡顿、宕机等情形,这一成就的基础是基于阿云构建的强大IT基础设施。 这一套基础设施中,成千上万台服务器在飞天系统调度下提供大规并发计算能力,服务器上的AI算法被在商品海报、智能推荐、视频生成、物流调度、支付安全等所有相关环节,银行、物流、商家、营销和厂诸多 11相关角色的系统社会化协作,阿、供商和合作伙伴数以万计的运维程师彻夜不眠在后台提供保障……狂欢剁手的11,是新零售的奥运会,是智能技术的大练兵。 浪潮JDM式浪潮的JDM式一点都不难理解:这跟马云2016年提出的“新制造”出奇一致,基于消费大数据洞察,利智能制造来实现柔性定制,再通过智能物流实现零库存的终极目标,2019年11,阿基于聚划算大力推行厂直供式 ,聚划算下面的天天特卖厂直接向品牌或厂定制专供款,专供款设计研发制造周期大幅缩短,厂生产出来的商品直接放到菜鸟仓,直接响11订单,这是现在日益流行的C2M式。

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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

    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。 我们希望接下来可以更的赋能线下零售,携手合作伙伴更的服务消费者。新智元:京东和冯氏之间的合作愿景是线上线下打通,规划的覆盖范围怎么样的?场景有些? 如果我们线上的数据,通过对线上行为挖掘和商品关系图,我们发现根据户的偏户的行为,99%的了这款商品且反馈良,我们可以通过与便利店系统打通,将信息反馈给店员,进行店内的精准推送,帮助顾客到中意的商品 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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    狂破11项记录,谷歌年度最强NLP论文到底强在

    ---- 新智元专栏 作者:邓侃【新智元导读】近日,谷歌AI团队新发布的BERT,在NLP内引起巨大反响。 三天前,2018年10月11日,谷歌人智能语言研究组发表了一篇论文,立刻引起界巨大反响。 这篇论文介绍了一种,BERT,它至少能解决 NLP 诸多任务中的 11 种,包括:* 淘宝上有很多户评论,能否把每一条户转换成评分?-2、-1、0、1、2,其中 -2 是极差,+2 是极。 如果全部人力标注的办法,来制作训练数据,人力成本太大。从收集这些海量的训练数据? 对外套进行精加时,不同具体问题,需要不同的训练数据。这篇论文,尝试了 11 种不同问题的多种公开的,经过人标注的训练数据集。

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    京东祭出种种AI杀招,618之后再次霸气取胜

    时不我待,AI发力在户数量日渐增加,户信息与交易数据量爆炸式增长的今天,电商系统如何改进现有平台架构,如何使AI、大数据等新的技术进行战略转,让公司始终走在行领先位置,是电商需要格外关注的。 2016年11月成立京东Y事部,利智能打造智慧供链。2016年11月成立京东X事部,致力于实现智慧物流。2017年JIMI智能客服与咚咚系统开始融合,旨在实现无人客服。 京东在全国有几百个大仓,怎么智能去将这一简单的逻辑设计,其实是个复杂的问题。选择出些商品?放到个仓?放多少?这整个预测过程涉及到非常复杂的算法、巨大的计算量,同时这也是人智能的理论基础。 这一切,都是京东在人智能上的建设,11的备战,AI成了主角。2016年,人智能AlphaGo打败了近十年来世界围棋界最优秀的棋手李世石,拿下“人类智慧保卫战”的胜利,震惊世人。 这是人智能能带来的一系列变革的一小部分。11大战在即,为给系统的各个环节助力,京东祭出的种种AI杀招,到底能否让其在成功拿下618之后,再次霸气取胜,让我们拭目以待。

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    瓜子严选店遍地开花,背后是庞大的二手车AI生态

    11月23日,瓜子二手车严选直卖店在重庆正式开,罗超频道(微信ID:luochaotmt)受邀到现场参加开典礼。 1、线下线上融合体验更车跟鞋子不同,户一定需要线下看车,瓜子二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。 可以看到,瓜子严选店每一个环节的逻辑,都是基于瓜子二手车完整的AI生态,瓜子二手车甚至可以将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。 瓜子二手车自主构建了“CARS Brain(车多大脑)”,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,瓜子二手车拥有超过2000 难以标准化,就很难规化发展。另一方面,二手车方相对分散,中间环节多,效率低。

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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 再往上一个层级就是AI者,AI者需要自动训练、自动数据分析、自动特征程,训练完成后自动布署为服务。最还能够对微调,就是加一些数据,可以适新的场景。 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。 ,有比较灵活的调度和调参方式;在管理方面,智能钛平台可以帮助户搭建数据闭环,数据闭环只有在自己搭建的算法训练出的上才能实现,直接购AI通常不支持数据闭环;协作方面,智能钛平台支持团队的分享 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

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    数据科学,机器学习和人智能有什么区别?

    ,而且这也不是确定某人的角色或职位的方法,比如“我是数据科学家吗?”之类的问题(写作是我作的一部分,但我不是专作家)。 例如,逻辑回归可以来获取有关相关性的洞察(如“户越有钱,他们购产品的可能性越大,因此我们该改变我们的营销策略”)并做出预测(如“这个户有53 %购我们的产品的机会,所以我们该向他们建议“) 如果你的目标是获取洞察而不是做出预测,很显然不适合机器学习。由此我们可以这样区分:数据科学产生可解释的,而机器学习的更多是“黑盒子”,或者说是不可解释的。 我在作中就同时使机器学习和数据科学:我会使Stack Overflow的流量数据来确定户可能正在寻找作(属于机器学习),但也会通过摘要数据和可视化图来验证为什么会有效(属于数据科学), 2)在这,“Bots”指意图理解人类语言并进行响的自动化技术(属于机器学习)。这和文本挖掘是不同的,文本挖掘的目标是获取洞察(属于数据科学)或文本分类(属于机器学习)。

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    女朋友问阿十一实时大屏如何实现,我惊呆一会,马上手把手教她背后的大数据技术

    2、数据分析基础概念3、人智能基础概念4、人智能+大数据分析场景案例5、相亲场景户画像分析场景案例二、十一面临的技术挑战11---世界级互联网技术超级程! 阿11实时务量和数据量每年都在大幅增长,去年11的实时计算峰值达到了创纪录的每秒 40 亿条记录,数据体量也达到了惊人的7 TB 每秒,相当于一秒钟需要读完 500 万本《新华字典》。 可以实事求是的说:阿 11 是一次全球商、科技、数据、智能的大协同,是一个商社会的大协同,更是一个技术的大协同,是名副其实的世界级互联网技术的超级程! 7TB,基于Flink的流批一体数据开始在阿巴巴最核心的数据务场景崭露头角,并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。 1、新基建和数字化转助力大数据+AI多场景落地新基础建设场景分析各行数字化转场景分析发展新机遇,产新高度 2、多行场景大数据占比 3、从传统物流到智慧物流演变之旅 赋能新零售:这种收集物流数据

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    4.14 VR扫描:传iPhone 12“刘海”变小,重点增强AI、AR能力

    苹果将为其配备三颗后置主摄像头,还将把上个月与新iPad Pro一起首次亮相的3D LiDAR系统添加到两款高端iPhone机中,从而为AR奠定基础。 3谷歌ARVRGoogle Arts & Culture居家欣赏世界文化遗产日前,谷歌为沉浸式Google Arts & Culture增加了新的具,支持户足不出户就在家中欣赏,80个国家与地区 据悉,QUEEN PRO通过智能算法,可进行专肌肤检测、专形象管理;通过AR试妆,能帮户找到最合适的妆容并通过语音购。 此外,其还可链接智能美妆设备,比如通过物联网牙刷,更了解口腔健康并得到专护理建议。为了保护户隐私,该美妆镜还特意设置了摄像头物理关闭键。 VRPinea独家点评:该体验中,玩家可以自己的手将月球砸向地球。

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    机器学习&人智能:数据赋能背后的黑科技

    我们将之前平台沉淀的数据和算法的能力转过来赋能我们为商家提供的具和平台,这其中包括客户运营平台、千牛、服务市场等等。很多技术在今年的11也起到了非常显著的作,为商家带来实实在在的收益。 2016年11,超过23万商家通过客户运营平台实现了店铺的个性化运营和粉丝会员的精准营销,显著提升了成交转化。下面以访客运营为例,介绍AI分群引擎的。 对比于静态的人口统计学分群方法,AI分群具有实时性高、精准性、店铺自适等特点,商家实际使的效果提升也更加显著。阿巴巴作为一个新零售平台,平台上的商家具有很高的多样性。 客户运营平台基于增强学习技术的自适技术,能够使得AI分群自动适每个店铺的策略特点。通过该方法的,在一级类目偏分群的场景下,成交转化率提升超过10%,同时个性化的渗透率大幅提升40%。 11大促店铺承接页个性化技术今年11巴巴首次实现了全面的全站个性化,包括从会场到大促承接页到店铺再到详情,而大促店铺承接页是连接会场与店铺的桥梁,大促承接页的整体活动氛围和布局由平台确定,商家可以通过页面装修具来装修商品

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    2018苏州GTC会议笔记主题演讲可解释性、鲁棒性和公平性:THUIR 个性化推荐研究进展 机器学习的发展和行前景 TensorFlow 加速 AI [CH

    这个报告将介绍我们清华大学信息检索课题组在个性化推荐中基于深度学习开展的一些最新研究作进展,包括推荐的可解释性、户满意度研究、以及面向冷启动问题的融合协同过滤和内容推荐的统一等。 讲者将给大家分享微软亚洲研究院在神经机器翻译上的最新研究成果:1)利无标注单语数据提高神经机器翻译的精确度,提高样本学习效率;2)基于非自回归解码,提高神经机器翻译的在线响速度。 把一个任务学的到别的,对偶监督学习,加入正则构建并将 AI 研究扩展到生产流程 Facebook 在 AI 创新方面的优势来自于其通过强大,先进的基础设施和平台将最先进的研究引入大规生产的能力 产学转化速度快, 什么是级的机器学习框架? 硬件,规化,夸平台。增加了些功能? 1,调conda 2,张量优化 3,图级别优化tensorflow 4,把性能,转化调rt 5,分布式训练 6,各种网络格式,c10d 7,deployment in c++,吧python转化为

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      智能钛工业 AI 平台

      智能钛工业 AI 平台(TI-Insight)是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案,包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。

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