从今往后,微信要改变什么?又要将我们带向何方? 今天,一年一度“年会”上,微信给出如下答案: 不,没有,未完成…… 然而别被这些“示弱”骗了。毕竟社会你龙哥,怎么可能承认自己不行。 有显示购买比例,数据化购买行为。既是给超市供给提供参考,也能让用户“随大流”,知道哪些东西更多人买。 也有屏幕用来显示货架商品剩余数据,方便补给。 但更大的变革是支付和收银。 ? 第一步,刷脸识别会员;然后开始AR虚拟试妆,中间再也不用涂和卸,中意就加入购物车;最后刷脸支付,取货带走。 短短三步,一次美妆购物就完成了。 同样还能用于衣服搭配和购买上。 好懂我餐厅 然后可以去吃个饭,不如就这家好懂我餐厅。 怎么算懂你呢? ? 第一点,有智慧菜单,刷脸核身后知道你往常口味,选择起来更简单; 第二是支付,同样刷脸支付。 办公上学:有码有脸 除了生活日常要告别排队,工作学习也被刷脸和扫码改变。 先说写字楼方案。 ? 刷脸闸机替代写字楼门禁,算不上稀奇。 但跟微信结合,却不是每家AI公司都能想能做。 ?
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“ 数字经济时代,现代商业环境悄然变革,从传统营销到数字化营销再到如今的预测营销,营销手段正在发生天翻地覆的变化。 通过AI预测复购人群,进而及时精细化触达,能在最短时间有效保留大部分老用户。 运用AI预测模型,品牌在做用户留存时能够更加精细化地触达潜在复购用户,节省营销成本,交易转化率也能提高。 宋碧莲举例到,在帮助平安保险做预测营销时,搭建整个基础架构,全渠道采集用户数据,得出拥有高级标签的人群画像,如交易情况、潜在购物情况以及与平安保险的交互情况等;在通过预测模型,形成数百个AI算法;最后进入营销智能化环节 (图片说明:Sizmek中国区总裁郑家强接受DT数据侠专访) “人脸识别能够让数据颗粒度变得更细。 虽然可以预见,预测营销的入局,将会给行业带来巨大变革,但是诸如人才、数据安全问题也随之而来,对从业者也提出新的要求,带来新的挑战。 当然,营销的核心是“人”,AI预测营销也应以“人”为本。
” 今年,腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇,与全年真低价相遇! 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠:6折起 AI专场推出的特惠购产品包括: 人像变换 7折、人脸试妆 7折、人体分析 7折 人脸识别 7折、人脸核身 7折、文字识别 6折 语音识别 6折、语音合成 6折 活动时间 即日起至2021年11月30日 除了实实在在的产品折扣 双十一活动订单享10%满返 双十一AI专场 https 整个购物流程“如丝般顺滑” 语音技术 自动识别,将语音转换为可识别机器语言 使机器做到“能听、会说” 并且加上大数据加持,做到“真正懂你! | 《失控玩家》:AI自我觉醒与程序员的浪漫情书 | 黑产肆虐的背后,人工智能如何剥开“面具”伪装?
▌拥有 50 万淘宝红人搭配经验 Fashion AI 概念店和传统服装店有何不同? 从外观上看来,这家 Fashion AI 概念店和普通零售门店一般无异,但是进入这家 Fashion AI 概念店,消费者需要通过人脸扫描将身份信息与淘宝 ID 绑定。 想要试穿衣服只需要在镜屏上,选择尺码、选择型号,点击“试衣”,售货员将会把衣服放进试衣间内;在试衣间内,也有一块镜屏,以方便消费者更改颜色、尺码、扫码购买,之后消费者可选择在店提货或快递到家。 也只有在将服装的标签变得更加精细化和专业化的基础上,才能将这些数据投放给人工智能模型,进而让人工智能做到精准的预测和推荐。 数据集的标注基于阿里“图像和美”团队通过与中国香港理工大学 ITC 联合研发推出的机器认知时尚角度的知识架构,据雷音透露,未来 AI 在时尚领域实现更复杂高阶的应用,比如服饰搭配、辅助设计、商品导购等。
; 纸上谈兵没意思,效果如何? 试想专辑封面上的俊俏佳人们只剩下半张脸,又或是变身无脸男,简直不堪设想。 这样应用主页看起来就舒服多了 当然在相关的场景,例如头像的上传中,可以结合AI 人脸特征分析与检测的能力,在头像中进行预选中,用户微调后即可直接裁剪上传,体验,尽享丝滑。 服务器,不需要购买、备案、写http接口逻辑,那么选择【云开发 】 懒惰的人想能不能连云函数逻辑、云函数上传、调试都不要做啊,可以,选择云开发扩展方案! 体验官招募 云开发扩展方案将云开发基础能力和AI巧妙的融合在一起 通过一键部署功能,达到了奇妙的开发体验! 那么如何报名体验这种美妙的体验呢?!
你长了一张VIP脸? 智慧门店通过大数据让你进店的那一刻,VIP会员识别就能帮助更好地服务顾客,实现更好的购物体验,真的可以做到刷脸购好物。 这些商品 是AI替你万中选一? 无论是来自挪威的鲑鱼,还是新鲜欲滴的鲜果,超级物种里的商品总是很诱人。而你不知道的是,这些都是AI在海量商品中为你优选的。 【优品】 基于永辉超级物种的数据与腾讯海量大数据的全面融合,通过AI机器学习建模,全方位学习消费者购买行为背后的复杂动因,精准预测销售情况及消费者商品偏好,通过双方数据的融合帮助零售商优化选品,降本增效 如果阿猿走入超级物种深圳创投店,他不需要与热情洋溢的导购发生对话,而是通过VIP身份识别,看到超级物种通过大数据分析得出的最受欢迎商品,扫码选购自己心仪的产品,直接通过刷脸完成支付,AI让购物变得更智能 如果你也想体验一下VIP刷脸购物,可以来扫描二维码,看一下腾讯云智慧零售还有哪些超厉害的操作。 ? 扫一扫,了解更多腾讯云智慧零售解决方案
如今,Google、Facebook、微软、亚马逊以及中国的百度等互联网巨头正在探索各种可以推动AI发展的芯片技术,他们作出的选择将改变英特尔和英伟达这样的芯片制造商的命运。 他们都在寻找一种可以加速智能手机以及其它设备的AI的新型芯片。 这些公司的任何选择都会产生很大的影响,因为他们的在线业务是如此巨大。 他们比地球上任何其它公司购买或运营的计算机硬件都要多,而且随着云计算的重要性持续增加,这个差距也只会越来越大。如果Google选择某一种处理器而不是另一种,将会从根本上改变芯片行业。 与此同时,英特尔已经通过收购Altera(该公司向微软销售FPGA)将自己融入其中。这场价值167亿美元的收购是英特尔最大的收购案,突显了芯片市场的激烈变化。 第一个是训练阶段,这个阶段中Google之类的公司训练神经网络来执行特定的任务,例如识别照片中的人脸,或把一种语言翻译成另一种语言。
选好商品之后买单,收银台上的屏幕立即捕捉到人脸并自动为你渲染酷炫的AR特效,同时手机收到优惠券,点开优惠券即可减免费用。 如今,在某些线下零售店中,以上获得AI加持的“未来”场景已经成为了现实。 “无人店”模式尚未成熟 另类“AI+零售”新模式异军突起 说起“AI+零售”,想必多数人想到的都是无人店,实现一种自主结账的购物体验。在国内,我们也能够看到一些与此类似模式的线下零售店。 正因为如此,“无人店”的热情渐渐平息,反之各大商场、零售店开始越来越青睐AI+零售这种模式。 随之而来的,是出现了新的疑惑。 机器视觉+商业智能 如何助力传统零售店智能化升级? 作为升级过程中的三大主体,机器视觉企业、商业智能企业和传统零售商该如何进行配合? 用了机器视觉+商业智能 最终的成效究竟如何? 究竟,在采用机器视觉+商业智能之后,传统零售店发生了什么变化?在“提收降本”方面,有没有什么数据能够明确向我们展示,AI加持后传统零售店的最终成效?
AIMatter创建了一个基于神经网络的AI平台和SDK,可在设备上快速检测和处理图像。 它的核心产品是视频和照片编辑应用Fabby。 Fabby功能丰富,比如图像视频分割、识别性别、改变发色、图片降噪、自动上妆、脸部追踪、脸部贴图、图像风格迁移、调整脸部线条等。 ? ? ? 今年1月,AIMatter完成了AI风投机构Haxus的200万美元种子轮融资,目前公司尚未公布被收购后办公地点是否会发生变化。 有趣的是,Haxus也投资过已被Facebook收购的视频滤镜应用MSQRD、已被Mail.ru收购的Maps.me和图像风格迁移应用Prisma。 目前,我们尚不清楚谷歌打算用AIMatter的技术做些什么,但谷歌一直在关注如何更多参与到下一代社交应用中来。
百度 AI「刷脸」生成春联 在 1 月 28 日小年夜的晚会上,百度推出了智能春联工具。基于人脸识别、自然语言处理等人工智能技术,这项技术可以凭借用户的人脸特性,为你生成充满创意的个性化春联。 当然,用户也可在这个小工具中输入名字、甚至任何一段话,获取属于自己的专属春联。 在智能春联的背后,是计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 百度春晚 AI 红包互动 如果你看过去年的春晚,就能注意到百度曾经展示了港珠澳无人车技术。 而支付宝在实名制的基础上,加上「刷脸」认证技术和金融级的安全技术能力,可以确保乘客为本人购票。 乘车前,乘客打开支付宝 APP,搜索「广深城际扫码通」,按照系统提示刷脸完成身份认证即可开通相关功能。出行当天就能直接使用支付宝刷码进站,无需到窗口和自动售票机排队购票或提前在网上购票。
如果你不能看清“随机暗网购物者”在做的究竟是什么事情,那么判定其是否有害就变得几乎不可能了。 问题之三:结构 “不管包括在内的硬件、软件和数据如何混合在一起,对于公平性、透明度、可解释性和责任承担方面的关切都是平等的,它们起源相同,也应该被一起解决。”研究者们说。 我们更倾向于将机器人和AI视为不同的实体,但随着人脸识别这类软件越来越多地被机器人警察所应用,二者之间的界限正变得不再清晰。 如果人脸识别软件带有种族主义偏见,我们就能创造出种族主义机器人警察,这意味着,我们将不得不对应用AI的机器人进行监管。 而如果AI也能建造AI——如同谷歌在今年I/O大会上展示的一样——事情将变得更为困难。 最后,要解决这一问题,需要极其精确的管控措施,以及能够对黑箱系统进行解释的方法,而这些我们目前都还未能做到。
即便如此,AI在这些领域的尝试有些还在初级阶段。如何在具体业务场景中提供匹配的能力,利用AI把问题简单化,释放生产力,依然非常具有挑战性。 相比于学术角度对计算机视觉的定义——如何让计算机从图像和视频中获取高级、抽象的信息,从工程角度来看,「使机器模仿人类的视觉能力变得自动化」的定义则更明了。 那么,基于这些科学实验基础,腾讯云是如何支持AI应用的呢?以五四青年活动为例,它是解决图像匹配的一个活动。 image.png 最后,如何让AI落地到具体场景中,除了技术层面,开发者们如何打磨产品让用户可以简单的使用复杂的技术?通常来说,从有想法到落地是一个非常漫长的过程,它分非常多的环节。 吴琛介绍说,通过用腾讯云的AI技术,增加的云端功能非常重要。比如,在施工现场普遍存在人员变更的情况,人员变更以前需要业主或者项目部自行变更,现在有了AI技术,变更的信息可自动识别出来。
看上去都是在刷脸,但iPhoneX在“牛海”中引入新的传感器,比如可投射3000个光点的点阵投影器和红外镜头形成“3D结构光”技术,进而规避了过去的人脸鉴权的主要问题:既不用担心用户换发型、戴眼镜等不可避免的面部变化 然而现在女性用户购买护肤和美妆产品却时却不了解自己的皮肤,不知道如何采取针对性的产品和方案,只能靠导购员或者朋友推荐产品再进行试错。 早前,一些专业美容机构、美妆实体店已经推出了专门的皮肤检测机器,但使用成本高昂,且到店检测也不方便——毕竟每个用户每次购买美妆可能都想检测一下变化。 整容技术越来越发达,网红们长得越来越像,FaeeID如何应对越来越相似的脸,以及如何应对同一个用户今天与明天长得截然不同? ? 当然,就跟任何具有革命性意义的新技术一样,刚出现自然会有这样那样的问题,但都瑕不掩瑜。FaceID彻底改变了我们与手机的交互体验,还将继续改变支付、零售、日常生活乃至社会管理方式。
如今,被动等待已经转变成主动式地查询、分析。 目前,相关厂商在前端IPC这块大都采用卷积神经网络构建深度学习模型,采用几何特征点、脸像模板、神经网络以及后期的智能补偿等技术算法,实现对于微秒级别眼、口、鼻轮廓等人脸百余个关键点的定位。 何某和女友都是周杰伦十几年的歌迷,为了观看2018周杰伦福州站的演出,他早早购买了门票,和女友从广州赶到福州,没想到刚入住宾馆就被抓了。 各大厂商认领AI神捕 如果说AI神捕大显神威让人惊叹,高效背后各大安防厂商相竞认领也引发一波涟漪。 截至目前,已经有不下十家安防厂商对外发声:张学友演唱会相关产品、解决方案由自家提供。 可以预见的是,未来不只是演唱会现场,AI技术会逐步渗透任何一个角落,任何公共场合,只要嫌疑犯“敢于”现身,十有八九都将无处遁形。 长按二维码,关注雷锋网旗下「AI掘金志」
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