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文档先审后发,内容安全再加码!9个你用得上的新特性来啦

写在前面 写在前面:上周,乐乐为所有的管理员推送了《3月运营活动保姆级攻略》(点击可查看),内含详细教程的活动攻略、可取用的应景首页设计素材,是不是非常及时呢? 之后,乐乐每个月将会在月底为大家带来下个月的攻略合集和可取用的现成素材,记得关注乐享的推送哦! 今天,乐乐带来了开工一个月来,精选的腾讯乐享10个功能新特性,涉及敏感词的文档支持先审后发、电脑端直播可管理抽奖、乐课商场免费内容可一键续期……来一看究竟! 命中敏感词,先审后发 很多公司的知识库需要员工共创,内容安全需要进行精细化管控。现在,命中敏感

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基于流量的敏感数据异常访问行为识别方法 | CIS 2020大会议题前瞻

今年,多位明星被曝航空里程遭盗刷,众所周知,会员账户需要密码和账号等会员信息进行登录,如果没有这些会员信息,是无法盗刷的。这意味着航司会员里程积分被盗与个人信息泄露难脱干系。此外,信息泄露也常常让企业陷入困境。 数据显示,77.7%的被调查网民都遭遇过信息安全事件,并且不同程度地遭受了一定损失,总额大约为194亿元。不仅是航空业,各行各业的个人信息泄露问题依然严重,而且很多时候往往是“暗箭难防”,无意中的信息泄露为之后财产安全甚至生命安全留下巨大隐患。当今时代的个人信息泄露之殇该何去何从? 12月29日,中

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文化和旅游部2019年文化和旅游发展统计公报

2019年,在党中央、国务院坚强领导下,全国文化和旅游系统坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,不断增强“四个意识”,坚定“四个自信”,做到“两个维护”,坚持新发展理念,坚持以人民为中心的工作导向,坚持稳中求进的工作总基调,坚持和完善繁荣发展社会主义先进文化的制度,不断推进文化和旅游领域治理体系和治理能力现代化,以高质量发展为目标,以文化和旅游融合发展为主线,以改革创新为动力,着力提供优秀文化产品和优质旅游产品,我国文化建设和旅游发展再上新的

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从WPS到百度网盘,我们真的“活在监控之下”?

移动互联网的发展让人们的生活更加便捷,但与此同时也让每个人,都被动地变成了一个个可量化的数据,储存在互联网上,并且很可能一直在互联网上流转,永不消逝。当我们举着手机自由地享受互联网,也必将深陷于这张看不见的网中,越来越没有自由。 2022年秋,全国迎来了一波破纪录的热潮,而互联网大厂也曝出了两个大瓜,引得一众网友群情激奋,其热度和这极端炎热的天气相比都毫不逊色。它们一个是“WPS被指删除本地文档”事件,一个是“百度网盘人工审核照片”事件。 两大事件的接连爆发彻底点燃了网友的愤怒,作为方便人们生活的工具,竟

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高效、灵活、可自定义,腾讯云即时通信IM本地审核功能上线

随着互联网、智能设备及各种新生业务的快速发展,互联网数据呈指数式增长,其中也充斥着诸如低俗内容、垃圾广告等各种不可控的风险因素。尤其是在即时通信场景,海量聊天、弹幕、评论等即时通信消息中更是潜藏着大量不安全、不适宜的内容,需要平台去识别处理。对于集成了即时通信系统的应用来说,稳定、可靠、高效的内容审核能力已经成为保障产品体验及业务安全的基石。因此,腾讯云即时通信IM进一步优化升级了自身内容审核能力,在服务端内容回调的基础上补齐客户端能力,为广大用户提供客户端本地文本检测即本地审核功能,为您的产品体验及业务安

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性感与色情有多远——你不知道的图片鉴黄那些事儿

图片鉴黄服务市场容量巨大,作为移动互联网行业最为热门的创业领域,移动社交类App每天生产大量图片,并有无数色情图片混杂其中,所以高效准确地鉴别和剔除淫秽色情信息成为一项十分艰巨的任务。 此外,移动直播的大热也导致图片鉴黄需求大增,尤其对于中小开发团队而言,直播平台很可能因为人力监管问题而在涉黄审核方面出现风险。而自主研发鉴黄功能或增加审核人员又会增加产品和服务外的支出,给前期开发造成额外压力。利用人工智能图像识别技术进行高效准确的自动化鉴黄服务,能降低企业使用鉴黄服务的技术门槛,帮助企业有效减少相关人力成

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李飞飞等人论文登上Nature子刊:人工智能为ICU病人带来福音

早期频繁的患者移动大大降低了 ICU 后综合征(post-intensive care syndrome)和长期功能障碍的风险。来自斯坦福大学的研究者开发和测试了计算机视觉算法来检测成人 ICU 病房中的患者移动活动。移动活动被定义为将患者移上或移下床、移上椅子或移下椅子。研究者从 Intermountain LDS 医院的 ICU 病房中收集了一组具备隐私安全性的深度视频图像,包含 563 个移动活动实例和 98,801 帧视频数据,这些数据来自 7 个安装在病房墙上的深度传感器。总的来说,67% 的移动活动实例用于训练算法来检测移动活动的发生时间和持续时长以及参与每次移动的医护人员数量。剩下的 33% 实例用来评估算法性能。检测移动活动的算法在四种活动中达到了 89.2% 的平均特异性(specificity)、87.2% 的敏感度(sensitivity)。量化移动活动中医护人员数量的算法达到了 68.8% 的平均准确率。

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