早先在录制视频的时候一直使用的是 obs-auto-subtitle 作为实时字幕展示功能。不过这个是以 OBS 插件的形式存在，不管是语言和功能上都有一定的限制。...总体思路 实时字幕自然需要语音转文字的功能。考察了一些服务之后，发现同时具备有一定免费额度和有 C# SDK 两个条件的，就只有 Azure Cognitive Service 了。故而选择了它。...要将实时转换的内容展示到界面上需要进行一定的算法转换。...region and key 最后，你可以使用浏览器打开http://localhost:5000，并对着你的话筒说话，这样便可以实时产生字幕了。...add browser 对着你的话筒话说，字幕就出来了。
直播功能已扩充至40余项 我们陆续更新了10多个功能点，包括直播签到、实时字幕、直播点赞、关联购物小程序等功能，总体功能现已拓宽至四十多项~ ? ?...实时双语字幕，打造AI翻译助手 大家在直播时可能会遇到各种状况，比如很吵、听不清，或是在有双语需求时多方交流上存在障碍。...依托微信AI翻译能力，乐享直播创新性打造实时中英文双语翻译字幕，给各组织提供在线同声传译服务，收听英文演讲不再费劲。...如青腾汇通过乐享直播发起公益联播，请到来自外国的嘉宾直播，通过乐享实时字幕就可以做到快速转换中英文。 ? 中文直播同样可以很便捷的实时同声翻译为中英文字幕： ?...PS：三种实时翻译功能将于下周一陆续上线，敬请期待哦~ ?
实时推荐模块 基于模型的实时推荐模块 推荐优先级计算 基于内容的推荐 混合推荐-分区混合
所以，PPT能自己生成字幕就好了，拍PPT就可以顺便拍下“解说词”。 今天，微软终于宣布，要给PowerPoint增加这项人文关怀的功能了。 ?...△ 演讲原声为英文 演讲的时候，系统收集语音，AI会实时生成字幕，也能实时翻译成你想要的语言。 预计明年1月，就能用上了。...会断句，还会很多种语言 官方视频很短，但依然可以分辨，PowerPoint的字幕生成过程不只识别单字，还会断句： ? △ 一句结束，就点个句号 对比一下，油管自动生成的视频字幕，是没有标点的： ?...另外，刚才的海洋主题演讲，是从英文转换成西语字幕。 当然，微软提供的实时翻译远不止西语。官方介绍，明年发布的初版会有12种语言支持。 后面，会陆续增加到60种语言。 ?...以后，像Jeff Dean这样的老师再来国内演讲，就可以看PPT自带的实时字幕了吧。 只是希望到那时候，AI翻译可以智能一些： ? △ 我做菜很好吃的 — 完 —
谷歌正在为其谷歌幻灯片演示程序添加一个新的自动隐藏式字幕功能，该程序可以通过口语创建实时字幕。 该功能从今天开始全球推出，它最初只以美国英语提供。新功能的设计主要是为了帮助那些耳聋或有听力障碍的人。...如何运行 在开始演示之前，点击导航框中的小“CC”（隐藏式字幕）按钮（在Windows和Chrome操作系统中使用键盘快捷键“Ctrl-Shift-C”或Mac上用“⌘-Shift-C”）。...例如，礼堂可能会很嘈杂，或者主持人可能没有足够好地表达自己的声音，自动隐藏式字幕应该在某种程度上帮助每个人了解主持人的言论。...Startup AISense最近更新了其录音应用程序，其中包含一项自动转录实时事件的新功能，而Zoom现在还使用AI自动转录视频会议。
,为后面的基于Item的协同过滤做准备 实时的记录用户的评分到Hbase中,为后续离线处理做准备....通过Flink时间窗口机制,统计当前时间的实时热度,并将数据缓存在Redis中....通过Flink的窗口机制计算实时热度,使用ListState保存一次热度榜 数据存储在redis中,按照时间戳存储list 日志导入 从Kafka接收的数据直接导入进Hbase事实表,保存完整的日志log...前台推荐页面 当前推荐结果分为3列,分别是热度榜推荐,协同过滤推荐和产品画像推荐 ? 4....后台数据大屏 在后台上显示推荐系统的实时数据,数据来自其他Flink计算模块的结果.目前包含热度榜和1小时日志接入量两个指标. 真实数据位置在resource/database.sql ? 5.
今天是一年一度的11.11 突然觉得抢不到最心水的便宜货了 还有发现自己的solo魔咒也打不破了 放弃治疗，保持围笑 也许还是有up自己英文段位 和技术大拿一起play的机会 今天带大家来一发 专供深度学习圈内人的好奇...Top5连问 11.11 限时优惠问 11.11 买1问送1答 他们比马爸爸的拼手气红包靠谱 比在上幼儿园的男/女朋友真实 希望你看完全文，轻轻为他们打个call 以下： ／1／ ?...Q：你是怎么加入雷锋字幕组的？...A：大概两个多月前，偶然在朋友圈看到字幕组翻译的一篇文章，觉得选材和排版都很好，又正好看到文章最后在招人，就果断入了，在此特别感谢囧囧的姐姐，负责字幕组的组织协调工作。...当然这种可能不大适合大人练习了， 如果已经过了那个年纪 ，我就只能推荐一次只做一件事情 ，或者一小部分， 做完了就有点小奖励 ，基本和训狗一个原理。 Q：你是怎么加入雷锋字幕组的？
CIKM2022应用研究方向最佳论文-来自于快手团队的《Real-time Short Video Recommendation on Mobile Devices》，主要研究在移动端如何做到更好的短视频实时推荐...因此，对于短视频应用来说，其推荐系统如何针对用户的实时反馈做出更敏感准确的推荐，是十分重要的。 传统的推荐系统通常部署在服务端，并包含多个阶段：召回，精排和重排阶段。...对于这样的架构，主要存在两方面的问题： 1）敏感性：服务端只有在接收客户端发起的分页请求时才有机会调整推荐内容，无法基于用户的实时反馈作出实时的内容决策； 2）准确性：用户的实时反馈信息无法被及时利用。...通过在移动端部署轻量级的模型，提供实时的推荐排序能力，来解决上述两方面的问题，为用户提供更为实时准确的推荐结果。...本文重点针对短视频场景下的端上实时推荐，重点分享两方面的经验：一方面如何有效利用端上的用户实时反馈特征进行模型预估；另一方面是如何通过自适应确定搜索步数的 beam search 来对短视频进行重排，生成整体效果更好的排序
图文版教程，建议看视频更加详细一些 MAC直播/会议/电影实时生成字幕需要用到的工具 1.设置虚拟麦克风 2.需要一个1到两个小时的静音视频 3.使用https://www.nandongni.com/...加载视频—选择语言—点击开始 这个时候打开播放视频的软件或者在线直播视频等等，就可以在右方有字幕，如果不现实再点击一下开始。建议看视频。
无论使用什么方式训练 KERNEL，离线的模型存储和在线的 PS 之间的实时更新部分还是在的。...下图中列出了本团队这些年做的一些版本，方便大家理解我们业务中各个技术点的贡献度，首先是用基于 FM 的模型解决大规模实时推荐问题，后面依次做了基于深度的复杂结构。...从结果来看，前面使用非深度模型解决在线实时问题带来的收益也很大。 信息流推荐与商品的推荐不同，信息流推荐基本都是大规模实时深度结构。...这块也有一些难点和分歧点，比如：特征实时并不是模型实时的替代方案，对推荐系统来讲，模型学到的才是比较重要的；另外在线学习确实会带来一些迭代上的问题，但在绝对收益前，都是可以花时间克服的。...无论是不是实时、在线学习，都达不到强一致性。
下面是推荐系统离线模式和实时模式的推荐架构。两种架构经常是相互辅助使用。 ?...可视化显示 根据业务数据库的推荐信息，前端显示推荐结果。 2.2 实时模式过程 热门事件，爆款。需要实时推荐。...一部分数据发送给storm实时处理，另一部分发送给hdfs做离线处理。 实时处理 通过storm和sparkStreaming读取kafka的消息进行数据实时处理，统计当前的最新动态到推荐原料。...网站个性化 允许以实时区分和定位用户的个性化消息与提醒来增加销量和转化。 及时通知 这样的引擎帮助品牌建立与用户之间的信任，并在顾客访问网站时通过及时展示通知构造一种存在感和紧迫感。...这样的引擎基于与用户的实时交互能够定制推荐内容。数据分析算法运用不同的购买行为并整合上下文信息来关注不同的产品策略，这也提升了推荐的质量。
Emotion-recognition - Real time emotion recognition Emotion-recognition 实时表情识别 Github项目地址：https://github.com
3.1个性化推荐 个性化推荐分为离线模块和实时模块两部分，离线部分每天更新一次，为全量用户生成推荐结果，而实时部分基于用户实时的行为实时更新推荐列表。...离线推荐和实时推荐相互配合，”交替进行“(严格不是交替进行，在离线任务运行过程中，只要有用户在用产品，实时推荐也是在运行的，只不过离线一般在凌晨跑，跑的时间也不会很长，这时用户比较少，其他时间都是实时推荐在起作用...插入HBase的这份相似推荐，会用于实时个性化推荐，根据用户实时行为更新用户推荐列表，具体怎么用会在下一节实时更新策略中讲解。 ?...4.3电视猫个性化实时更新策略 下面我们对电视猫短视频实时个性化推荐的排序方案进行简单描述，供大家参考。我们的推荐分为离线推荐和实时推荐两部分。...图17：电视猫实时个性化推荐实时更新架构 下面我们来说说具体怎么根据用户最近的行为更新推荐列表的。
由于是定期更新，推荐模型无法保持实时性，对用户当前的行为推荐结果可能不会非常精准。...实时个性化推荐实时分析用户产生的数据，可以更准确地为用户进行推荐，同时根据实时的推荐结果进行反馈，更好地改进推荐模型。...研究工作侧重解决实际应用中存在的问题，针对大数据实时推荐在精准、实时、海量等方面的挑战，提出了分布式可扩展的实时增量更新推荐算法，使推荐效果得到了明显的提升。...推荐算法实时化 基于Storm的实时计算能够针对海量流式数据进行有效的统计处理，然而流式计算在机器学习算法方面有着天然的劣势，而要完成大数据实时推荐，只是实时统计显然是不够的，我们希望能实现推荐算法的实时化更新计算...Hot算法：通过接收所有用户的实时行为数据，实时更新物品的热度，分析得到当前的热点物品，如实时热点新闻等，以对用户进行实时的推荐。
机器之心编辑部 获奖论文《Real-time Short Video Recommendation on Mobile Devices》针对短视频推荐场景，传统服务端部署的推荐系统在决策时机和实时特征利用方面的不足问题...，通过在移动客户端部署推荐系统来实时响应用户反馈，提高推荐结果的精准度，从而提升用户体验。...快手应用界面：沉浸式观看，丰富的显式 / 隐式反馈 为了给用户推荐其感兴趣的内容，推荐系统必需通过用户的显式或者隐式反馈来感知用户的实时兴趣。...由于短视频时长较短，内容主题也多种多样，用户在短时间内会观看很多不同主题的内容，实时兴趣会发生快速变化，这给推荐系统带来了很大的挑战。...这个例子证明用户实时反馈对感知其当前的兴趣至关重要。 总结 端上重排系统大大提升推荐系统的实时性，带给用户更极致的推荐体验。
三、2018全球硬科技创新暨“一带一路”创新合作大会 时间：11.8-11.11 地点：西安 官网链接：http://www.ghctc.com.cn/#m001 大会简介：回望历史长河，从盛世大唐到13...四、OFweek2018（第三届）高科技产业大会（CHIC2018） 时间：11.11-11.13 地点：深圳 官网链接：https://www.ofweek.com/seminar/2018/high_tech
上线了一个百台规模的ES集群，还设计开发了一套实时推荐系统。 标题有点长，其实是为了突出该推荐系统的三个亮点，一个是实时，一个是基于用户画像去做的，一个是异步化。...*** 实时主要体现在三个层面：*** 用户画像中的的短期兴趣模型实时构建。 也就是你看完一个视频，这个视频几秒内就影响了你的短期兴趣模型，并且反应到你下次的推荐中。 候选集实时变更。...候选集的更新周期直接影响用户能够看到的视频的实时性。候选集可以有很多，通过不同的候选集解决不同的推荐场景问题。比如结合最新候选集和最近N小时最热候选集，我们可以做到类似今日头条的推荐效果。...这点非常重要，我完全可以放弃一定的实时性来节省资源或者在闲暇时让出更多资源给离线任务。当然这些都益于Spark 的支持。 推荐系统的体系结构 整个推荐系统的结构如图： ?...个性化推荐示 ? Snip20161201_10.png 所有候选集都是实时更新的。 这里我们说下参数配置服务器的概念。
,为后面的基于Item的协同过滤做准备 实时的记录用户的评分到Hbase中,为后续离线处理做准备....通过Flink时间窗口机制,统计当前时间的实时热度,并将数据缓存在Redis中....通过Flink的窗口机制计算实时热度,使用ListState保存一次热度榜 数据存储在redis中,按照时间戳存储list 日志导入 从Kafka接收的数据直接导入进Hbase事实表,保存完整的日志log...后台数据大屏 在后台上显示推荐系统的实时数据,数据来自其他Flink计算模块的结果.目前包含热度榜和1小时日志接入量两个指标. 真实数据位置在resource/database.sql ? 5....，等有了一定的历史数据之后，就能实现实时推荐的效果了 6.
为了实现这项功能，推荐系统需要智能地认知到用户当前的实时偏好，并且显式而实时地把高质量的相关文章展示给用户。...另外，受限于推荐系统多样性和兴趣试探的要求，推荐系统在进行实时显式的相关推荐时也会投鼠忌器，担心扰乱原始主推荐流中的推荐结果。...图1：相关推荐系统示意图。右屏展示了实时相关推荐的产品形态和效果。相关文章都被组织在relevant box中，实时插入至紧靠主推荐流里刚点击的文章的后面。...为了解决这些挑战，我们提出一种新颖的实时相关推荐框架（Real-time relevant recommendation suggestion (R3S)），希望能够通过实时插入的方式提供相关推荐功能。...图4：文章层级的CTR预估结果 图5：相关box层级的CTR预估结果 图6：线上实验结果 四、总结 我们在这个工作中探索了实时相关推荐这个新的推荐任务场景，提出了一套R3S框架解决了实时相关推荐任务，在离线和线上实验中均取得显著提升效果
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