喜欢在YouTube上看视频的朋友也许会有一个苦恼：YouTube的算法会推荐一些“垃圾”视频，或者“标题党”链接。
(https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/45530.pdf)，
Camtasia Studio是TechSmith旗下一款专门录制屏幕动作的工具，它能在任何颜色模式下轻松地记录屏幕动作，包括影像、音效、鼠标移动轨迹、解说声音等等。
有时我们需要 API 来快速完成工作或提高工作效率。在本文将分享 10 个 API 来自动化你的日常问题。
智能分析网关系列是基于边缘AI计算技术，可对前端摄像头采集的视频流进行实时检测分析，能对监控画面中的人、车、物进行识别。我们的AI边缘计算网关硬件——智能分析网关目前有5个版本：V1、V2、V3、V4、V5，每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。硬件可实现的AI检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。
随着互联网行业的高速发展，人们获取信息的方式越来越多。人们对信息获取的有效性和针对性的需求随之出现，推荐系统也应运而生。推荐系统就是互联网时代的一种信息检索工具，推荐系统的任务就是连接用户和信息，创造价值。
昨天ChatGPT免费用户也能用上语音功能，与此同时Google宣布对 Bard 进行升级，使用Bard的Youtube插件（内置的Bard Extensions，非Chrome插件）就能针对某个Youtube视频进行提问回答。
虽然国内必须翻墙才能登录YouTube，但想必大家都知道这个网站。基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了，坐拥10亿量级的用户，网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能。本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法，文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节，还给了不少practical lessons and insights，很值得精读一番。下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子。
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder （一个简单的UI工具）和 CLI ，使用自动机器学习（AutoML）构建自定义机器学习（ML）模型变得非常容易。
短视频（比如快手、抖音和视频号等）日益成为人们日常生活中最重要娱乐方式。短视频推荐需要解决的一个基础问题是，如何准确地预估用户对某个视频的观看时长。观看时长建模的精准度一定程度反映了推荐的质量，对提升用户粘性意义重大。
谷歌表示，仅仅在发布的第一年里，TensorFlow 就帮助研究人员、工程师、艺术家、学生以及其他行业人员取得了巨大研究进展。这包括机器翻译、早期皮肤癌检测、防止糖尿病失明并发症等诸多领域。如今，TensorFlow 被用于逾 6000 个开源资源库，谷歌研究人员对此感到十分欣喜。 昨晚谷歌在山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会。作为大会的一部分，TensorFlow 1.0 的正式版本被发布出来。一起来看看它都有哪些新特性： 更快 它运算更快——TensorFlow 1.0 有十分
机器之心专栏 快手社科推荐团队 短视频（比如快手、抖音和视频号等）日益成为人们日常生活中最重要娱乐方式。短视频推荐需要解决的一个基础问题是，如何准确地预估用户对某个视频的观看时长。观看时长建模的精准度一定程度反映了推荐的质量，对提升用户粘性意义重大。 业界普遍使用的方法是由 YouTube 在 RecSys 于 2016 年提出来的方法或其变种 [1]，然而该方法最开始的提出是基于「点击 - 观看」的长视频场景，在目前无显式点击 Label 的沉浸式浏览模式下并不适用， 同时短视频场景视频本身长度跨度很大，
一旦获得了查询嵌入q ，只需要在嵌入空间搜索距离接近的项目——这是最近邻问题（nearest neighbor problem）。例如，可以根据相似度得分返回前k个项目。
本文介绍了YouTube推荐算法从2008年到2016年的变迁，从基本的协同过滤到基于内容的推荐，再到混合推荐，最后到基于深度学习的内容推荐。作者通过对比实验，展示了深度学习模型在推荐效果上的优势。同时，文章也介绍了YouTube在推荐系统方面的技术架构和实现方法。
作者简介 郝俊禹：达观数据高级工程师，曾获美国大学生数学建模竞赛二等奖，目前参与达观数据推荐系统研发，负责酷6，wifi万能钥匙和视频看看等项目。 众所周知，YouTube是世界上最大的视频网站，网站
本人最近系统的看了youtube推荐相关的论文，觉得非常有收获，所以整理小文以飨读者；“它山之石可以攻玉” ，希望可以给大家带来帮助和启发。 作者 | 赖博先 Youtube是全球最大的视频分享平台，用户量高达10亿+，每天上传的UGC和PGC都是百万级别。那么问题就来了，他们是如何让用户在这么多的视频中快速的发现自己感兴趣的内容呢？大家可能会想到搜索，确实搜索是一个必不可少的工具，但有一个前提条件是用户必须知道视频的关键词，通过搜索关键词才能找到对应的视频，并且用户很多时候其实并不是很知道自己需要什么
Youtube是全球最大的视频分享平台，用户量高达10亿+，每天上传的UGC和PGC都是百万级别。那么问题就来了，他们是如何让用户在这么多的视频中快速的发现自己感兴趣的内容呢？大家可能会想到搜索，确实搜索是一个必不可少的工具，但有一个前提条件是用户必须知道视频的关键词，通过搜索关键词才能找到对应的视频，并且用户很多时候其实并不是很知道自己需要什么样的内容，逛youtube纯粹为了打发时间。为了很好的解决用户快速发现可能感兴趣的视频这个问题，推荐系统绝对是搜索的一个很好的补充。
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 📷 谷歌表示，仅仅在发布的第一年里，TensorFlow就帮助研究人员、工程师、艺术家、学生以及其他行业人员取得了巨大研究进展。这包括机器翻译、早期皮肤癌检测、防止糖尿病失明并发症等诸多领域。如今，TensorFlow 被用于逾 6000 个开源资源库，谷歌研究人员对此感到十分欣喜。 昨晚谷歌在山景城举办了第一届 TensorFlow 开
训练 YouTube 搜索算法的员工表示，他们用来评估这个世界上最大的互联网视频平台的准则，有些难以理解并且不够充分。 编译 | 王宇欣 Rik 来源 | BuzzFeed NEWS 本月早些时候，在公众对 YouTube 可能引起不安的潜在不良内容表达强烈不满后，YouTube CEO Susan Wojcicki 表示，2018 年公司将把人类审查员的数量增至 10,000 名，以遏制不良内容。 但是，我们从获得的 YouTube 准则和截图，以及对 10 位现任及前任「评级员（训练 YouTube 搜
谷歌限制了YouTube api v3的请求量，一天10000配额，这里不是10000次请求，每次请求根据不同参数消耗不同配额。为了摆脱这种限制而获得更多的新发布视频，做了以下内容的方案。
在刚刚过去的一年里，从语言翻译到对皮肤癌的早期检测和对糖尿病患者失明的防护，TensorFlow 对研究人员，工程师，艺术家，学生和其他各界人士在各领域的进步都有所帮助。我们惊喜的看到，TensorFlow 被应用在超过6000个在线开源库中。 今天，在加州湾区山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会，在这次全球直播中，TensorFlow 1.0 版本正式发布。 更快：TensorFlow 1.0 令人难以置信的快！XLA 为它未来更多的性能改进奠定了基础，在如何调整现有模型来实现最大速度的
雷锋网 AI 科技评论按：本文作者 Priyanka Kochhar 从事数据科学十多年，现在在运营一家深度学习咨询公司，她曾帮助多家创业公司完成人工智能解决方案的计划和部署，如果有兴趣与她合作，请联系 priya.toronto3@gmail.com。
雷锋网 AI 科技评论按：本文作者 Priyanka Kochhar 从事数据科学十多年，现在在运营一家深度学习咨询公司，她曾帮助多家创业公司完成人工智能解决方案的计划和部署，如果有兴趣与她合作，请联系 priya.toronto3@gmail.com。 最近，TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。 使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物
随着城市车辆保有量呈现高速增长趋势，交通拥堵、违章行为也日益泛滥。因为车辆未停放在指定区域导致的车位浪费、占用/堵塞交通要道、车辆剐蹭等问题层出不穷。通过人工进行违法停车的监控，不仅让监控人员工作负荷越来越大，而且存在发现不及时、监管效率低和人工成本高等各种问题。
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框（YouTube-BoundingBoxes），含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框，精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集，希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof，使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状（tensor shape），了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在，tfprof 已经支持P
要想了解YouTube的召回模型，需要依次掌握召回算法、召回模型网络结构，以及召回特征和样本设计。
AI World 2016世界人工智能大会 ❶ 业界领袖回溯60年AI历史，全球对话人工智能未来挑战，权威发布2016世界人工智能名人堂及中国人工智能产业发展报告；❷ 国际大咖“视频”远程参会， Bengio 和李飞飞联袂寄语中国人工智能；❸ 探秘讯飞超脑及华为诺亚方舟实验室，最强CTO与7大研究院院长交锋；❹ 滴滴CTO与百度首席架构师坐镇智能驾驶论坛，新智元三大圆桌阵容史无前例；❺ 中国“大狗”与"X-Dog"震撼亮相，龙泉寺机器僧“贤二”卖萌。 【新智元导读】继前天发布800万视频数据集之后，今天，谷
TSINGSEE的边缘计算硬件智能分析网关V3内置多种AI算法模型，包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、入侵、聚集、安全帽、反光衣等等，可应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等场景中。将网关硬件结合TSINGSEE青犀的视频汇聚/安防监控/视频融合平台EasyCVR一起使用，可以实现多现场的前端摄像头等设备统一集中接入与视频汇聚管理，并能进行视频高清监控、录像、存储、检索与回放、AI智能分析、级联共享等视频能力与智能化服务。
机器之心专栏 QQ 浏览器搜索技术中心、腾讯 PCG ARC Lab 近年来，互联网短小视频内容的爆发式增长，对视频 - 文本检索（Video-Text Retrieval）的能力提出了更高的要求。在 QQ 浏览器搜索中，视频通常包含标题、封面图、视频帧、音频等多种模态信息，因此视频检索模型引入了多模态特征，以刻画 query 与视频在多个模态上的相关程度，并进行综合排序，提升视频搜索结果的整体满意度。此外，QQ 浏览器还能根据用户正在观看的视频内容，推荐用户可能感兴趣的搜索词，推词的挖掘、排序同样需要模型
代码和预训练权重已经在Github开源：https://github.com/MCG-NJU/VideoMAE
当涉及抓取和分析在线视频平台数据时，Python爬虫是一个强大而有用的工具。下面我将为您提供一些步骤和代码示例，来帮助您进行这样的实战操作。
随着互联网的快速发展，视频时代已经到来。据统计，目前互联网内容中，视频内容占据高达82%的流量，未来仍将持续增长。今天我们就来聊一聊关于视频技术的发展，以及现在的大热门–人工智能技术与视频技术的结合。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Amy McDonald Sandjideh 编译团队 | 姜范波，Aileen 首次年度TensorFlow开发者峰会今天在山景城召开。全球直播向全世界宣布
视频大数据的发展趋势是多样化和个性化的。随着科技的不断进步，人们对于视频内容的需求也在不断变化。从传统的电视节目到现在的短视频、直播、VR等多种形式，视频内容已经不再是单一的娱乐方式，更是涉及到教育、医疗、商业等各个领域。
网络爬虫是一种程序或脚本，用于自动从网页中提取数据。网络爬虫的应用场景非常广泛，例如搜索引擎、数据挖掘、舆情分析等。本文将介绍如何使用JavaScript和Axios这两个工具，实现一个网络爬虫的实战项目，即从Reddit这个社交媒体平台上爬取视频，并进行数据分析。本文的目的是帮助读者了解网络爬虫的基本原理和步骤，以及如何使用代理IP技术，避免被目标网站封禁。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 18 个在推荐系统任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：DSSM、Youtube_DNN、SASRec、PinSAGE、TDM
【新智元导读】搜索是最先一批被人工智能深刻改变的行业，这不仅仅是因为搜索公司（谷歌、百度、微软）跑在了AI 革命的前面。本文从搜索结果、视频搜索和精准营销/SEO这三方面，为你展现被机器学习和深度学习改变的搜索行业。只有拥有 AI 能力的企业才能在不远的未来获得巨大收益。 谷歌搜索已经能直接告诉你答案 试试向谷歌的搜索 App 询问：“地球上飞得最快的鸟是什么鸟？”，它会回答你：“游隼”。根据 YouTube，游隼的最快速度达到 389 公里/小时。 回答正确，但这个答案不是从谷歌内部的主要数据库中来的。
人体姿态分析/行为分析/动作识别AI算法，是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术，可以实现对人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。
Clicker for YouTube 是一款功能强大且易于使用的 Mac 平台上的 YouTube 播放器，它能够让用户更加方便、快捷地观看和管理 YouTube 视频，省去广告、节省资源、支持快捷键等特点，使得用户的观看体验更加舒适和高效。
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo La
9月28日，谷歌在官方博客上宣布，将含有800万个Youtube 视频URL 的视频数据库开源，视频总时长达到了50万个小时。一并发布的还有从包含了4800个知识图谱分类数据集中提取的视频级别标签。
YouTube 等在线视频共享平台需要了解感知视频质量（即用户对视频质量的主观感知），以便更好地优化和改善用户体验。视频质量评估（VQA）试图通过使用客观的数学模型来模拟用户的主观意见，建立视频信号和感知质量之间的联系。传统的视频质量指标，例如峰值信噪比 (PSNR) 和视频多方法评估融合 (VMAF)，都是基于参考的，重点关注的是目标视频和参考视频之间的相对差异。这些指标很适合专业生成的内容（PGC），例如电影等。它们假设参考视频具有原始质量，并从相对差异中推断出目标视频的绝对质量。
来源：trendintech，insidebigdata 等 转载来源：新智元 译者：李静怡， 刘小芹 校对：徐颢 编辑：胡蝶 本文共3162字，建议阅读10分钟 本文从搜索结果、视频搜索和精准营销/SEO这三方面，为你展现被机器学习和深度学习改变的搜索行业。 ［导读］搜索是最先一批被人工智能深刻改变的行业，这不仅仅是因为搜索公司（谷歌、百度、微软）跑在了AI 革命的前面。本文从搜索结果、视频搜索和精准营销/SEO这三方面，为你展现被机器学习和深度学习改变的搜索行业。只有拥有 AI 能力的企业才能在不
📷 大数据文摘出品 入坑深度学习的同学肯定都听过中国台湾大学的李宏毅教授，或者是他那本非常受欢迎的课程——《1天搞懂深度学习》。这门课程的讲义PPT总共有286页，深入浅出的介绍了深度学习的概念、框架及展望。 课程内容通俗易懂，适合深度学习初学者及相关从业人员，在大数据文摘后台回复“深度学习”可下载课程讲义。 文摘菌今天要给大家推荐的是李老师最近更新的课程：深度强化学习（deep reinforcement learning），目前这门课程在youtobe上更新了4个视频，分别是策略梯度算
最近很少用 deepin 在线或者使用客户段听音乐了，喜欢下载到本地听那些熟悉的歌曲。
通过观察原始数据形式，可以发现，视频可以有多个所属分类，每个所属分类用&符号分割，且分割的两边有空格字符，同时相关视频也是可以有多个元素，多个相关视频又用“\t”进行分割。为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行操作，我们首先进行数据重组清洗操作。即：将所有的类别用“&”分割，同时去掉两边空格，多个相关视频id也使用“&”进行分割。
本文介绍的文章是：《Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System》
不知道大家有没有这种感受，在学习推荐系统算法模型时，少不了embedding的应用，有的推荐算法模型甚至可以说就是在做embedding的过程，可见embedding在推荐系统中的重要性。
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