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iFeedback智能分类

作者:perryprli  腾讯WXG工程师 |导语 iFeedback智能分类系统,提供了基于BERT模型分类和基于规则分类两种模式,通过对海量用户反馈进行快速自动化分类/打标签,提高了问题跟进和反馈分析处理的效率 因此,我们提供了反馈智能分类功能,用户可以采用基于BERT模型或者基于规则的方法,对反馈进行快速分类,提高反馈分类和问题跟进的效率。 2 原理 iFeedback智能分类主要采用基于模型分类和基于规则分类两种模式,分别适用于不同的业务场景。用户可以根据自身的业务需求选择合适的分类模式。下面首先介绍基于模型分类的方法。 1. 但是,其优点也是显而易见的: 高效,配置完规则立即生效; 直观,可解释性强 适用于业务相关、定制化的场景 用户学习成本较低 3 总结与展望 我们构建了iFeedback智能分类系统,并提供了基于BERT 视频号多模态学习应用初探 ? 小商店从0到1的系统能力构建之路 ? 让我知道你在看 ?

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智能垃圾分类策略

基于上述问题,本推文提供智能化垃圾分类机器人(初步方案),辅助人们进行垃圾分类,从而提高资源利用率。 ——垃圾分类的囧境 智能垃圾分类策略 2 中国从上世纪就开始实施垃圾分类策略,2000年住建部也确定了北京、上海、厦门、广州等作为全国第一批垃圾分类试点城市,但是将近20年过去,由于多种原因试点城市的垃圾分类成效仍然不尽人意 随着技术的发展,近些年来人工智能的兴起,具有视觉以及听觉的智能机器人在生活中具有越来越广泛的应用,本部分提供智能机器人在垃圾分类中的应用方案。 垃圾分类具有多种策略,其中基本的方法有:1、利用材料基本性质进行分类(类似于高中化学课中杂质去除方式)(风吹法、沉降法等);2、利用人工智能的方式,使机器模仿人类垃圾分类的方式,通过自学习提高垃圾分类的准确率 现有技术积累 3 智能化垃圾分类机器人的研发需要多方面的技术支撑,灵感来源于建筑垃圾分类的基本方法(郑州大学),近些年来在相关方向具有相关经验积累,主要为: 1、机构、结构设计方案:相关项目有并联机构设计

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    人工智能分类体系

    参考链接: 人工智能的类型 前言: 刚上大学的时候,每每学习一个新的课程,总觉得学习“概论”、“分类”这种东西很无聊。后来发现,学习具体的实现细节才是最无聊的……因为永远 记 不 住。 所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的:  强人工智能 & 弱人工智能:  >> 强人工智能:指能制造出真正地推理和解决问题的智能机器。 >> 非结构化数据:像一幅图像、一段语音、一段视频,这些都称为非结构化数据。  那么我们怎么让电脑处理非结构化数据的呢?说白了,只有华山一条山——先把非结构化数据转化成结构化数据。 回归预测 & 分类预测  再再说白了,现在人工智能所完成的很多工作,就是通过数据分析做出最合理的预测,由预测的输出类型,可以分为: 回归预测、分类预测、聚类预测  >> 回归预测:预测数据为连续性数据。 比如:预测第二天的股价是多少(契合国情,可能应该预测跌多少)  >> 分类预测:预测数据为类别型数据,并且类别已知。定性输出,定性输出。

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    深度学习视频理解之图像分类

    随着近年来人们拍摄视频的需求更多、传输视频的速度更快、存储视频的空间更大,多种场景下积累了大量的视频数据,需要一种有效地对视频进行管理、分析和处理的工具。 视频理解旨在通过智能分析技术,自动化地对视频中的内容进行识别和解析。视频理解算法顺应了这个时代的需求。因此,近年来受到了广泛关注,取得了快速发展。 图像分类(Image Classification)是视频理解的基础,视频可以看作是由一组图像帧(Frame)按时间顺序排列而成的数据结构,RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络 动作识别是视频理解的核心领域,虽然动作识别主要是识别视频中人的动作,但是该领域发展出来的算法大多数不特定针对人,也可以用于其他视频分类场景; 时序动作定位也称为时序动作检测(Temporal Action 动作识别可以看作是一个纯分类问题,其中要识别的视频基本已经经过剪辑(Trimmed),即每个视频包含一段明确的动作,视频时长较短,且有唯一确定的动作类别。

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    人工智能的研究方向分类

    自从人脱离了动物,产生智能以来,人就不断地试图理解我们的智能本身。以我有限的认识来看,以目前的科技我们还远远未能理解自身的智能的行为和产生的原理。 但是,这不妨碍我们发展人工智能(AI)。 人工智能不仅这门学科试图理解智能本身,更试图制造智能体(Agent)。 即使不理解智能本身,也可以制造表现的像有智能智能体,就好像人创造了飞机一样,飞机不按鸟的方式飞行,但是却按照空气动力学的原理也能达到飞行的效果。 根据《人工智能:一种现代方法》作者的定义,目前的关于人工智能研究可分为四类。 合理的思考:尝试运用逻辑学的严格定义来定义万物对象和对象之间的关系,进而创建智能系统,属于人工智能的逻辑主义流派。缺点就是,有些知识难以用逻辑表示,如“爱”之类的。

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    人工智能的基础--知识分类

    在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。 人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统,自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。 ◆ ◆ ◆ 知识的分类 布鲁姆在学习目标分类学方面进行了开创性工作,他将学习目标分为认知、情感和动作技能三大领域。 以加涅的学习结果分类理论和安德森的产生式理论以及以安德森为首的团队进行的布鲁姆认知分类修订版最为著名。 认知目标分类二维模型 在总结以上专家对于知识的分类方式后,这里将最具权威的修订布鲁姆教育目标分类学作为本文的主要研究分类,并以此作为元知识的分类方式。

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    BVS智能视频应用分析

    智能视频分析的技术原理是接入各种摄像机以及DVR、DVS及流媒体服务器等各种视频设备,并且通过智能化图像识别处理技术,对各种安全事件主动预警,通过实时分析,将报警信息传导综合监控平台及客户端。 具体来讲,智能视频分析系统通过摄像机实时“发现敌情”并“看到”视野中的监视目标,同时通过自身的智能化识别算法判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁,对已经出现或将要出现的威胁,及时向综合监控平台或后台管理人员通过声音 可引入智能视频分析事件综合管理系统,可以协助管理人员对视频监控画面实时监控预警,及时发现安全隐患触发报警。在人员安防检测、机器运行监测、烟火识别监测等方面有重要作用。 高速公路视频分析报警系统是基于智能视频分析和深度学习神经网络技术,实现对高速公路人员进行识别、实时分析报警,复杂的场景识别率高达95%以上。直接对视频监控区域的画面实时监测预警。 本系统以摄像机代替人眼,用智能分析模块代替人脑的思维分析,在不需人为操作的情况下对视频序列自动地进行前景提取和目标跟踪,异常发生时自动报警,在减轻保安工作量的同时也使得监控系统更加智能、主动,预警更加及时

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    Facebook的慢速视频分类器AI

    这种生物学上的二分法激发了Facebook人工智能研究的科学家们去追求他们所说的“慢速AI”。 这是一种用于视频识别的机器学习架构,他们声称,在动作分类和镜头检测方面都拥有“强大的性能”。 这两条通路的信息被融合后,用快速通路的数据,通过网络的横向连接进入慢速通路,可以使慢速路径能够感知来自快速路径的结果,并将其送到一个分类层中。 前者包括成千上万个YouTube上的10秒短视频,其中至少400个视频中包含了不同类别的人类行为。AVA则拥有430个带注释的15分钟YouTube视频和80个带注释的视觉动作。 ,快速通道可以变得非常轻,同时还可以学习有用的视频识别时间信息。

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    智能视频分析技术让安防更加智慧【人工智能-视频分析】

    本文从技术角度,说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况,尽量将理论结合到实际。 计算机视觉技术,属于人工智能领域。 基本层次的元数据(基本属性信息)无需经过智能视觉分析算法的输出即可得到,如录像时间、地点信息、摄像机的参数等;描述场景内容的信息元数据(场景内容信息)来自于对场景视频进行实时分析的结果,按照其描述的范围分类 ,主要有局部场景内的元数据(来自于智能前端设备的分析输出)和全局场景内的元数据(由分布式视频监控中心的上下文感知算法产生)。 3、智能分析与识别:对于大量非结构化的数据,需要接近甚至超越人类能力的智能分析与识别技术,将采集到的非结构化数据转换为计算机能处理的半结构化和结构化数据。 如前所述,视频分析算法将消耗大量的计算资源,计算机的性能瓶颈将严重制约,而如果检索对象是海量视频数据经过智能算法分析后输出的智能元数据(Meta Data),检索及后期智能挖掘速度将大大提高,视频元数据的产生如图所示

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    山东算法赛网格事件智能分类topline

    基于网格事件数据,对网格中的事件内容进行提取分析,对事件的类别进行划分,具体为根据提供的事件描述,对事件所属政务类型进行划分。

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    ai智能视频审核的机制 人工智能审核视频有哪些特点

    由此可见,ai智能技术在各行各业中都发挥着重要的作用,发展前景不可小觑。今天给各位讲讲ai智能视频审核机制。 ai智能视频审核机制 现在是短视频盛行的时代,短视频平台也越来越多,每天都有大量的内容创造者发布大量的短视频。 为了不让非法分子从中作梗,就会使用ai智能视频审核机制,再结合工作人员的审核,这就避免了不良视频的出现。现在很多视频都有重复,而ai技术是会做去重的处理,这样大家看到的视频就不会重重复复。 最后再将审核通过的视频进行分类打标签,这样就形成了大家日常休闲看到的视频。 人工智能审核视频的特点 人工智能审核视频主要突出了两个特点:低成本以及高效率。 其次就是高效率,毕竟人工智能是基于互联网的高新技术完成,因此能大量且有效率的去处理这些视频,还不用担心审核出错等问题产生。 上面就是关于ai智能视频审核的相关内容介绍。

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    人工智能视频审核的好处 人工智能审核视频的工作原理

    因此平台为了杜绝这些负面视频的产生,就会进行各种审核,其中就包括人工智能视频审核。 人工智能视频审核有什么好处 人工智能视频审核有什么好处? 因此人工智能审核视频的最大好处就是能提高工作效率,即使面对大量的视频审核也不会感觉到疲惫,减少出错率,审核精准度高。 人工智能审核视频的工作原理是什么 人工智能视频的审核原理其实很简单,利用互联网的视觉技术,对视频的内容进行一帧一帧审核以及识别。 首先会对视频的图像进行识别,通过之后再进行音频识别,别看识别的内容比较多,所花费的时间都是几秒钟的事情。因此面对大量的视频审核,人工智能都能很精确很迅速的处理完成。 上面就是关于人工智能视频审核的相关内容分享。现在人工智能技术越来越成熟,面对一些违规视频也能快速识别出来,这给很多公司降低了很大的人工成本,以前审核视频需要上百个工作人员,如今只需要几个即可。

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