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重磅：腾讯云发布多脸融合新功能，免费体验

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。

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多业务融合推荐策略实践与思考

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。

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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。

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    首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

    从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。

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    多模型融合推荐算法在达观数据的运用

    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。

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    CIKM2023 | 序列推荐中的自适应多模态融合

    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。

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    KDD 2020 | 融合多视图行为信息的多任务查询补全推荐方法

    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

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    推荐融合GNN，图谱、多模态竟取得了如此惊艳的效果

    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。 ?

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    ACM MM24 | DCAFuse：用于多模态图像融合的双分支扩散 - CNN 互补特征聚合网络

    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。

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    广告行业中那些趣事系列12：推荐系统中融合注意力机制的DIN模型

    DIN模型在整个框架中负责生成用户推荐商品列表，也就是进行商品推荐。...1.2 DIN模型推荐效果显著提升 对于阿里这样大厂来说，推荐系统的好坏直接关乎真金白银，所以阿里推出的DIN模型推荐效果非常优秀。...2.2 阿里基础版本深度推荐网络BaseModel 下图是DIN模型之前阿里的深度推荐网络结构图，后文统称为BaseModel。...如果不添加任何正则的方法，模型在一个epoch后效果会如下图所示快速下降： 图12 不添加正则化模型效果迅速下降 针对这个问题通常做法是使用L1、L2或者Dropout等方法防止过拟合。...首先讲了下为啥要学习DIN模型，作为阿里最新(2018年时)的推荐系统模型，相比于上一代模型BaseModel推荐效果有显著提升，同样适用于我们团队广告推荐的场景；然后讲了下深度学习中的CTR模型常规操作和阿里基础版本深度推荐网络

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    KDD24 | MMBee：多模态融合和行为兴趣扩展在快手直播礼物推荐中的应用

    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。

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    推荐系统遇上深度学习(九十六)-考虑域内信息和多模块非线性融合的NON模型

    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。...： 最终的loss形式为： 最后简单总结一下，模型的三部分分别对应第一节中提出的三个问题： 1）使用Field-wise network来提取域内信息 2）使用Across field network融合不同的计算模块...，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

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    KDD2020 | 基于互信息最大化的多知识图谱语义融合的会话推荐系统

    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。

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    【KDD 2020】会话推荐系统新进展：基于互信息最大化的多知识图谱语义融合

    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。

    2.2K40

    会话推荐系统新进展：基于互信息最大化的多知识图谱语义融合 | KDD 2020

    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。

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    为什么你的推荐系统越智能，越容易踩版权坑？聊聊内容平台的去重与多源融合

    为什么你的推荐系统越智能，越容易踩版权坑？聊聊内容平台的去重与多源融合作者：Echo_Wish很多人以为，做一个内容推荐系统很简单。用户喜欢什么，就推荐什么。...如果平台没有做好：版权识别；内容去重；多源合并；内容质量判断；最后的结果可能是：用户看到几十篇一样的新闻。原创作者觉得自己的内容被搬运。平台推荐质量下降。甚至引发版权纠纷。...所以今天我们聊聊一个看似简单，但实际上非常复杂的问题：媒体与内容推荐系统，如何解决版权、去重和多源内容融合？...一、内容推荐最大的敌人，不是没内容，而是内容太多以前做新闻网站，最大的问题是：“哪里找内容？”现在完全相反：“这么多内容，哪些是真的有价值？”...写在最后做媒体推荐系统，真正难的从来不是：“推荐算法够不够复杂”。而是：面对海量、多源、重复、真假混杂的信息，系统能不能理解：什么是同一个内容。什么是原创价值。什么值得被用户看到。

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    疲劳驾驶自动识别摄像头 基于边缘视觉的DMS实践

    本文介绍一种面向商用车队部署的边缘DMS方案，通过轻量化多模态感知，在保障隐私前提下，对典型疲劳与分心行为进行实时提醒，并客观分析其在真实道路环境中的有效性与局限。...2025年Q4在某物流车队10辆车实测中，因强逆光、墨镜、侧脸等因素，有效预警率约为76%，误报率约5次/百小时（主要源于揉眼、调整后视镜）。...三、部署优势与现实约束专为商用车设计：支持12V/24V电源，宽温工作（-20℃～70℃）；低侵入性：无需驾驶员佩戴设备；局限性：戴墨镜或大幅侧脸时性能下降；无法识别认知性分心（如走神但姿势正常）；不适用于双驾车辆的副驾监控...含摄像头+边缘主机）约2000～3500元（2025年市场估算）；所有生物特征数据在设备端处理，不出车机，符合GDPR及国内个人信息保护法规；系统仅为辅助提醒工具，不控制车辆，不替代驾驶员责任；本文不推荐特定厂商...五、未来演进方向融合方向盘握力、车道偏离等多源信号提升鲁棒性；构建驾驶员个性化基线，减少个体差异误报；与ADAS联动，实现分级预警（如“建议休息”→“限速提示”）。

    1.1K10

    Sora时代来了：企业如何识别AI生成视频？腾讯云AI鉴伪方案深度解析

    克隆他人形象、声音制作视频内容 平台治理 AI批量生成低质内容占用平台资源，稀释真实UGC价值 信任崩塌 当人们无法辨别真假，所有视频内容的可信度都会下降 二、腾讯云AI鉴伪方案技术解析 2.1 核心技术：多模态特征融合...腾讯云视频AI生成识别服务利用多模态特征融合技术，从多个维度分析视频内容是否存在AI生成痕迹： 分析维度 技术要点 像素级分析 检测AI生成图像特有的像素模式和伪影 频域分析 分析频率域中AI模型留下的频谱特征...AI克隆原创内容的侵权行为 四、企业应用最佳实践 4.1 接入流程 登录 生成识别页面 点击"初始化配置，立即体验" 勾选同意开通后付费模式 通过API提交视频进行AI生成检测 4.2 结合内容审核的双引擎方案...生成识别与内容安全审核结合使用： 视频上传 → AI生成识别（判断是否为AI生成）→ 内容安全审核（判断内容是否违规）→ 综合处置 AI生成 + 内容违规 → 立即拦截 AI生成 + 内容正常 → 标记为AI内容，限制推荐...腾讯云视频AI生成识别服务，覆盖20+主流AI模型，利用多模态特征融合技术精准鉴伪，是企业在AIGC时代守住真实底线的必备利器。 今天不部署AI鉴伪能力，明天就可能成为AI虚假内容的受害者。

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