随着云计算、5G和AI技术的兴起，视频内容呈爆发式增长，带动整个视频产业链的蓬勃发展。视频内容的生产产能将决定谁在云时代可以获得领先地位。在云端实现导播能力，为云端制作中心的搭建创造基本条件；而在云端实现剪辑能力，则可以节省下载上传等时间，结合ai视频理解技术，实现在云端高效智能生产视频内容的工具。此次我们整理了腾讯云大学大咖直播课“云时代下的视频制作域”，帮助大家了解视频制作域的功能以及落地场景。
第六届中国网络视听大会12月1日在成都谢幕。 中国网络视听大会素有“年度风向标”之誉，为了此次视频产业盛会，腾讯云特意准备重磅新品 ▽ 腾讯明眸-极速高清解决方案 视频智能分析解决方案 月光魔方-AI视频广告暨流量变现方案 腾讯云数字版权保护方案 UGSV短视频SDK及美颜动效 五大解决方案华丽亮相！ 腾讯云的五大解决方案一经展出便受到了行业各界和媒体客户的关注，纷纷前来咨询了解。 究竟这五大解决方案有什么样的魔力？如何能成为腾讯云参会的杀手锏呢，且让小编给您介绍： 腾讯明眸-极速高清解
中国网络视听大会素有“年度风向标”之誉，为了此次视频产业盛会，腾讯云特意准备重磅新品
“这是你的同款日常吗？老是在赶deadline，苦练PS还未出师，premiere、达芬奇真的好难，学python脑容量确实不够~打工人太难了~~”
引言 AIGC正从效率、质量、创意、多样性各方面革新内容生产流程，伴随firely、midjourney等现象级的产品出现，AIGC将逐步广泛服务于内容生产的各类场景与内容生产者，随着AIGC在内容生产的需求场景不断增加，多媒体实验室也在AIGC领域持续发力，并通过数据万象将能力成功应用到传媒、社交、文娱等多个行业，逐步夯实全场景内容生产力。 足球精彩集锦 数据万象泛互与传媒客户拥有不小体量的体育视频数据处理需求，尤其是赛事期间，足球赛事作为最受欢迎的体育赛事内容消费量一直居高不下，球迷对其内容的可观
引言 AIGC正从效率、质量、创意、多样性各方面革新内容生产流程，伴随firely、midjourney等现象级的产品出现，AIGC将逐步广泛服务于内容生产的各类场景与内容生产者，随着AIGC在内容生产的需求场景不断增加，腾讯多媒体实验室也在AIGC领域持续发力，并通过数据万象将能力成功应用到传媒、社交、文娱等多个行业，逐步夯实全场景内容生产力。 足球精彩集锦 数据万象泛互与传媒客户拥有不小体量的体育视频数据处理需求，尤其是赛事期间，足球赛事作为最受欢迎的体育赛事内容消费量一直居高不下，球迷对其内容的
智媒-多模态与内容生产 ---- 12月19日至20日，由腾讯主办的年度技术盛会2020Techo Park开发者大会于北京顺利召开。本次大会邀请了200多位海内外专家和和数千位参会者就人工智能、多媒体等前沿技术话题展开交流。在视频通信云分论坛上，腾讯多媒体实验室总监李松南进行了《智媒-多模态与内容生产》的主题分享。 腾讯多媒体实验室总监 李松南 智慧媒体是指用人工智能技术重构新闻信息生产与传播全流程的媒体，由智能媒体、智慧媒体和智库媒体三部分构成。近年来，以主流媒体机构为代表的各媒体、企业等积极寻求
主要对视频进行结构化分析，对视频中出现的人像，图像，物体，声音，文字，动作等进行识别，并对客户提供符合客户场景需求的结果输出。其中支持主流指定人物识别（如政要，明星，指定人物识别等），并提供基础人像，物体识别库供用户选择。
首届“腾讯云+社区开发者大会” 2018 年 12 月 15 日在北京举行。腾讯云围绕“新趋势·新技术·新应用”的主题，打造了这场独属于开发者的云端技术盛典。 过去一年，微信小程序音视频 在保险、新零售、在线医疗以及政务警务方面都有了不错的落地案例。大会上，腾讯云邀请了视频的技术专家对小程序音视频功能的原理及应用进行了分享。 分享主要介绍这些案例背后的故事，内容包括小程序音视频的工程案例、设计成本和落地成本、内部结束原理解析以及微信小程序音视频的未来规划。以及其内部的技术原理和落地方案，腾讯云致力于让
上周举行的腾讯云存储知识小课堂——数据万象应用书塾直播第六期已经圆满结束。 腾讯云存储团队高级产品经理“王靓”，跟我们分享了媒体处理相关内容。数据万象媒体处理解决方案提供高效、便捷的媒体处理能力，涵盖上传、转码、加密、水印等各环节功能，并结合AI为广电媒体、教育、金融、安防等各行业用户进行智能媒体赋能。 数据万象 CI 是依托腾讯云对象存储的数据处理平台，它提供了大大小小上百种的数据处理和数据分析能力。如何通过数据万象为您的业务数据赋能并盘活您的云上数据，我们将通过一系列数据万象应用书塾直播为您解答。 本
今天，北京天安门城楼前庆祝新中国成立70周年的盛大阅兵活动如期隆重举行。让我们再来领略一下阅兵中的精彩片段： 守候在电视机或者电脑前观看阅兵直播的你，可能不知道的是，在直播的同时，由中央广播电视总台央视频、腾讯视频剪辑团队和腾讯多媒体实验室联合研发的基于AI能力的智能剪辑平台也正在实时对阅兵活动进行剪辑，力求第一时间为大家带来精彩的国庆阅兵视频片段，而以上片段正是出于我们多媒体实验室的AI智能云剪辑技术。 此前 ，央视频和腾讯多媒体实验室达成一致：致力于研发推出“智能云剪辑”能力，利用AI
您的视频是否也像这样有明显的颗粒感、模糊、色彩灰暗，充满了怀旧色彩，别说这是氛围感，也不要怪罪拍摄设备不够高端，也不要怀疑自己手残摄像技术不行，更不必担心被时光杀猪刀蹂躏过的素材不堪入目？
近年来，优质视频内容呈井喷式爆发，如何提高视频内容的产出效率，成为行业加速发展的关键。为助力视频制作方提高产出效能，腾讯视频云在视频制作领域，一次性打包推出了云导播台、腾讯云剪、腾讯智眸三款产品，全程参与视频制作过程，助力视频制作方加速内容产出。 1 线下导播移至线上，云导播台节省视频制作成本 为了满足视频行业追求高效、低成本的节目制作需求，腾讯视频云推出云导播台产品，将线下导播转移至线上，省去切换台、录机等笨重且繁琐的硬件，降低视频制作成本。 借助云导播台，用户可以对多路直播流进行编辑处理。通过简单的页
尽管对于中国网民来说，英文的域名相对来说比较难记忆和理解，但是投资域名的话，好的域名还是非常吃香的，不管在于海内外。近日，在海外的一些平台就结拍了几枚不错的英文米。
内容作为媒介传播的主体，无论是在传统纸媒时代、PC互联网、移动互联网还是以后的物联网、视联网，它依然具有强悍的生命力，内容为王永不过时。而文章、图片、视频、音乐等内容的生产，是个极其庞大的产业。过去内容生产一直被认为需要很强的创造性，因此主要由人来完成。 然而近两年飞速发展的人工智能（AI）已经逐渐渗透进了内容生产的各个环节，人工智能从事内容生产似乎已经没那么遥远。随着移动互联网时代的发展，信息传播的无限畅通使内容创作的诉求不断提高而门槛不断降低。人人皆可创作的新环境，同时也意味着内容创作的竞争空前加剧。
元宇宙正在从科幻走向现实，存储作为元宇宙和现实世界的重要支柱之一，它同时拥有虚拟世界与现实世界大量数据沉淀，使元宇宙这个概念落地的重大突破口便在于盘活存储中的海量数据，让4K、8K、VR、AR、XR等等内容具备更高普及度，渗透到各领域与阶层。随着元宇宙逐渐成型，视频流量将只增不减，因此，凭借AI技术辅助存储业务加速各大厂商对内容生态的构建是存储的重要课题，各类型视频内容的处理能力高低将成为吸引用户的决定性因素。 在这样的强需求下，腾讯云对象存储 COS 依托 数据万象（Cloud Infinite，C
在这样的强需求下，腾讯云对象存储 COS 依托 数据万象（Cloud Infinite，CI）集成了一套完整的端到云到端的数据存储、智能处理、发布等“一站式”云上智能存储解决方案---“数据工作流”，其中包含一系列针对音视频方面质量提升、降本增效的智能处理能力，开启智能存储全链路升级。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用 AWS S3 SDK 访问 COS介绍如何使用 S3 SDK 的接口访问 COS 上的文件。Web 端直传实践介绍如何不依赖 SDK，仅使用简单的代码，实现在 Web 端直传文件到 COS 的存储桶。将 COS 作为本地磁盘挂载到 Windows 服务器介绍如何将 COS 挂载到 Windows 服务器上，映射为本地磁盘。第三方云存储数据迁移至 COS介绍如何将第三方云平台的存储数据快速迁移至 COS。使用 COS 静态网站功能搭建
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用 Windows GPU 云服务器搭建深度学习环境介绍如何使用 Windows GPU 云服务器，通过云服务器控制台从零开始手动搭建基于 PyTorch 和 TensorFlow 的深度学习环境。使用 Docker 安装 TensorFlow 并设置 GPU/CPU 支持介绍如何使用 Docker 安装 TensorFlow，并在容器中下载及运行支持 GPU/CPU 的 TensorFlow 镜像。使用 GPU 云服务器训练 ViT
这家刚刚创下AI领域融资新纪录的公司，对这场活动有多重视？看看百度搜索广告和现场标语就知道了。
📷 腾讯云音视频围绕在线视频生产和终端播放能力推出新工具。 6 月 28 日，在“TechoDay 腾讯技术开放日”活动现场，腾讯云音视频发布“腾讯云视立方 · 播放器 SDK”和腾讯云创平台 2.0
限制于兔小巢的评论区只让评论200字，故单作测评文章 原文链接：https://support.qq.com/products/380847?clientInfo=ownerUin%3D1000152
“你看，我家主子伸懒腰的姿势多优雅。” 资深猫奴老王骄傲的向大家展示着他家主子奶茶的视频画面。 随着“空巢青年”数量的逐步增加，猫猫狗狗成为了越来越多打工年轻人的家庭伴侣与精神寄托。而伴随着家居摄像头的逐步平价化与精巧化，越来越多的宠物主选择购买家居摄像头甚至智能喂食器等设备观察并记录自己宠物的点点滴滴。 如何服务好这些数量庞大的“铲屎官”群体，拿下这一广阔的市场，成为众多硬件厂商甚至内容生产工具厂商的重要关注点。 腾讯云明瞳智控作为一款公有云产品，提供智能存储及数据分析一体化解决方案。针对视图数据，
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
本周的技术解码，为您带来 《Rival Peak》技术剖析与腾讯视频云方案分享 关键词：元宇宙 互动直播 云游戏 媒体处理 视频AI 从“互动直播”、“云游戏”到“元宇宙”，所有人都在畅想互动娱乐的下一个时代。很多尝试已取得亮眼成绩，元宇宙概念股Roblox(RBLX.US)市值一年暴涨10倍多；弹幕互动游戏《互动派对》测试当天弹幕量冲至全网第一；Facebook上线的《Rival Peak》最多超过60万人同时在线；腾讯、网易相继投资Genvid、Imvu等相关公司；一切似乎都在预示着新
6月29日，音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题，针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析，为大家带来纯干货的技术分享。下面是孙祥学老师关于AI技术在视频智能识别和分析中的应用，以及实际落地过程中遇到的挑战以及解决办法的分享。
12月20日，在Techo Park开发者大会视频通信云分论坛上，腾讯技术专家及在线教育、电商、地产经纪、to B技术服务等行业领军人物分享了音视频领域前沿技术、行业应用实践等内容。与此同时，现场还发布了腾讯云音视频通信技术产品。 会上，上海交通大学教授、腾讯云TVP宋利分享了音视频领域技术干货，从高新媒体服务、视频图像编码、网络传送协议、基础赋能技术四个方面介绍了媒体服务技术进展与趋势。 “媒体服务的最终形态应该是高效且智能的。”宋利在分享中指出，媒体服务应该以降低服务成本、维持业务流畅、平衡系
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ [cpyrrbu5tu.png] 案例名称 案例简介 实现直播群功能 介绍如何使用即时通信 IM 实现直播群的功能。 实现小程序直播带货 介绍如何使用即时通信 IM 搭建直播带货平台。 Web 直播互动组件 介绍如何使用即时通信 IM 与实时音视频 TRTC 联动集成 WebRTC 直播互动功能。 实现群组成员禁言/取消禁言 介绍如何使用即时通信 IM（Web &小程序端）对群成员禁言及取消禁言的功能。 实现微信订阅号客服系统 介绍如何在微信订阅号客服系统
定义视频工业化生产链路，以视频生产流水线化，规模化为目标，打造了一套集版权资源素材库，模版制作，在线协同管理，全类型在线剪辑，企业活动直播以及创编工具库为一体的云端内容生产平台。官网地址：v.tencent.com
最近，各大视频平台实时更新着冬奥赛场上的精彩瞬间集锦，谷爱凌、武大靖、苏翊鸣等运动健儿们勇闯佳绩，可喜可贺！在为中国体育的强大实力感动、欣喜的同时，我们也关注到了体育竞技背后的一些AI产业应用，比如通过动作识别技术辅助运动员日常训练和比赛打分，利用智能分类与自动化剪辑等AI技术大幅降低体育视频内容处理的人力和时间成本等。
11月27日，NBA与字节跳动共同宣布,双方将开启一段长期全球合作伙伴关系，即日起,NBA短视频内容可通过字节跳动旗下的移动平台,呈现给全球用户。
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作，以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂，什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点，但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性，这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
五一来了，放松下来的你，是不是偶尔会打开直播，与长发锥子脸的主播来一场亲密的互动秀聊？ 在直播这块娱乐大市场，人工智能到底有何用武之地？ 面对每天在直播间诞生的超大量级的数据，人工智能到底能帮上哪些忙？ 直播的背后，初创科技公司到底有哪些创业机会？ 今天，我们会介绍两家公司，他们分别在直播的链条上，做着自己的布局，运用人工智能以及相关技术，让人们在直播间玩得爽的同时，分食这块600亿的大蛋糕。 第一家公司，竹筏科技，它是如何以强悍的数据处理能力，游走在直播间，嗅觉灵敏地提炼着其中最优质地内容。而第二家公
国内，各大平台在为用户带来欧洲杯全程直播的同时，推出了元宇宙观赛、裸眼3D观赛、VR互动观赛、AI互动观赛等诸多新场景、新玩法。跟随苹果VisionPro上市掀起的XR热潮，不少平台还依托空间音视频能力，打造了新颖的沉浸式空间观赛。空间视频、AI等新技术爆发的今天，赛事直播用户观赛体验的升级也已经开始卷向新赛道，从单纯的比拼分辨率，转向了互动、玩法、内容等更丰富多元的新方向。
四年一度的世界杯马上就要到了，18年法兰西难求一败的场景是不是还历历在目，深夜里啤酒烤串看比赛的情景是否还记忆犹新。 大家在开心兴奋之余是否有回想到关于观看比赛的一些不愉快的体验，例如，为什么我看的比赛总是要比别人慢一些，当隔壁都开始欢呼了我还不知道发生了什么；我中间离开一会结果错过了本场比赛的最佳进球，无奈只能等到比赛结束之后看回放了；关键的进球时刻，播放却出现了卡顿等等。 腾讯云基于多年来在大型体育赛事直播、演唱会直播以及英雄联盟等大型游戏电竞赛事项目上积累的丰富经验，融合极致的编码内核、稳定高效的媒体
下面是一组广电行业相关的数据和词条，首先是423%，这是当前全国广电行业与10年前的增长规模对比；之后是900万和800万，这组数据是北京冬奥会开幕式当天，央视频App和咪咕视频App的日活跃用户规模，相较前一天分别增长了3.5倍和1.5倍；最后是8K，北京冬奥会在奥运史上首次使用了8K视频技术进行直播，实现了技术的突破。
唐旭、问耕 发自 凹非寺 量子位·QbitAI 报道 一场有着多重意义的比赛昨晚结束，国足坐镇长沙击败韩国队。 “天亮了”，赛后李毅大帝在朋友圈和微博上说。而朋友圈和微博也被国足刷爆。 赛后里皮说：“
在上一篇《在云服务器上部署傅利叶机器人仿真环境》博客中，我详述了如何在腾讯云云服务器CVM中部署傅利叶机器人GR-1仿真环境。本文则回归传统方式，详述在Ubuntu 22.04上部署傅利叶机器人GR-1仿真环境。
WTM 快速开发框架，设计的核心理念就是”尽一切可能提高开发效率“。WTM框架把常规编码结构化，重复编码自动化，它不仅是一个框架，它是强有力的生产力工具！目前 WTM 快速开发框架已深度集成 Blazor 欢迎大家使用 传送门
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本来吧，这事儿是一个广告。 可是吧，一堆国外搞人工智能、机器学习的大牛，都按捺不住纷纷跟着起哄了。 事情是样的。 日本一个糖果厂，搞出一个“4D眼镜”。其实就是一个VR眼镜，加上一个塑料材质的机械臂。
7月28日，腾讯云云+社区在北京举办了主题为《AI技术全面场景化落地实践》的沙龙活动，来自腾讯和四川云检科技的五位AI技术专家分享了各自在专业领域的AI开发经验，现场干货满满，吸引了400多位开发者参与，表现出对AI技术的热情。
2019 腾讯云开发者社区最新沙龙资料： BigData & Alluxio-腾讯云开发者社区技术沙龙成都站（20190427） AI计算机视觉技术及落地实战-晏栋.pdf 海量数据背后的大数据管控系统架构和最佳实践-彭健.pdf 开源大数据存储系统Alluxio的新特性介绍-顾荣.pdf 智能运维：腾讯云数据库Cloud DBA-鲁越.pdf 互联网架构（20190525） 从技术演变的角度看互联网后台架构-张力柯.pdf 基于Kebernetes 构建NET Core技术中台-张善友.pdf 企业微服务
近日，IDC发布《中国人工智能公有云服务市场份额2022》报告。腾讯云凭借其2022年在计算机视觉、对话式AI等领域的领先优势，营收增速达到124.6%，成为国内收入增速最快的公有云厂商！
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引言：随着计算机视觉领域中视频动作识别技术的发展，体育动作识别研究在统计运动动作特点、运动学研究、体育教学展示等方面的应用越来越广泛。对于各种球类比赛，依据比赛类型, 可以将它们的结构特征分为时间和比分两种类型。时间类型的体育项目如篮球、足球和橄榄球等，在比赛过程中没有属于某一方球员专门的区域，双方球员在位置上处于混合交错状态，在一定时间间隔内通过团队合作来取得比赛的胜利。比分类型的项目包括网球、羽毛球、乒乓球等，比赛时双方球员始终在属于自己的区域内运动，和对手在位置上处于对峙状态，这种类型通常是球员经过自身水平的发挥来赢取比赛。观看该类比赛时，观众往往会关注球员的动作特点。
2、哥，有没有详细点的，来个给力的！ 3、数据挖掘在商业上的理解是？ 4、数据在统计意义上有哪些类型？ 5、他们的含义是什么呢？ 6、基本的探测指标有哪些？ 7、数据挖掘的算法有哪些呢？ 8、需要掌握
腾讯优图实验室提出一种新的视频动作检测算法DBG已经开源,该算法在全球两大权威视频动作数据集ActivityNet-1.3和THUMOS14上均取得了第一。 任务介绍 视频动作检测技术是精彩视频集锦、视频字幕生成、动作识别等任务的基础，随着互联网的飞速发展，在产业界中得到越来越广泛地应用。视频动作检测算法需要在给出视频中找到动作发生的位置（起点和终点）和置信度。如下图所示，我们需要在一段体育视频场景中，找到“跳高”这个动作发生的起点时刻和终点时刻。 算法设计 与现有的视频动作检测算法相比，DBG算法有
给各位小伙伴们推出几个深度学习框架的资料集锦，统一命名为：XXX-From-Zero-To-One。下面po一幅深度学习框架发展的重要历史点：
未来几年，计算机视觉处理、语言理解和运动决策将成为机器人行业关注的重点。 也不知从什么时候开始，行业内的人都喜欢在闲暇时去网上搜索以“人工智障”为关键词的视频片段集锦，让自己在忙碌的工作之余放松的笑一会。但在笑声的背后，我们却能很清晰的感受到，现在的机器人太过初级，不仅没有达到“智能”的程度，还特别的“智障”。 在视频集锦中，“机器人”们或是打翻东西，或是走到墙角之后一直撞墙，又或是直接“暴打”测试人员，仿如运动障碍者。 “除让机器人在视觉、语义理解等方面‘智能化’之外，我们还需要让它们拥有一个‘会运动的脑
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