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模型应用于数字人

模型包含了数字人形象、动作、表情、口型、声音等要素,每个用户可以结合个人数据对数字人进行训练。 模型对 2D 数字人的提效显著。AI 的生成能力天然适配 2D 数字人。...过去3D建模依赖传统CG技术,动作捕捉需要采集真人大量数据,现在依托于视频模型的数字人工具平台上,算法可以高效生成3D模型,处理面部细节也更加逼真,提升了面部表情以及唇形同步的质量。...更重要的是, 模型在很大程度上解决了数字人的自然语言理解能力,多模态模型是数字人真正的灵魂。...6.1 B端应用 目前,数字人产品大多应用于B端场景,例如帮助互联网商家实现全天候轮播的虚拟主播、 办事大厅内自助办理业务的虚拟前台、自动处理诉求的虚拟客服等,B端消费者仍是市场的主要组成部分。...某种智能算法支撑下的数字人,在深度学习、大数据浸染之下,可能具备某种价值倾向、伦理倾向,甚至可能带有某种“邪恶”倾向。

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深度学习已成功应用于这三领域

动态结构计算是一种基础的计算机科学方法,广泛应用于软件工程项目。应用于神经网络的最简单的动态结构基于决定神经网络(或者其他机器学习模型) 中的哪些子集需要应用于特定的输入。...其他种类的预处理需要同时应用于训练集和测试集,其目的是将每个样本置于更规范的形式,以便减少模型需要考虑的变化量。减少数据中的变化量既能够减少泛化误差,也能够减小拟合训练集所需模型的大小。...从2009年开始,语音识别的研究者们将一种无监督学习的深度学习方法应用于语音识别。这种深度学习方法基于训练一个被称作是受限玻尔兹曼机的无向概率模型,从而对输入数据建模。...对于词汇表,由于词汇量很大,在词的选择上表示输出分布的计算成本可能非常高。在许多应用中,V 包含数十万词。...因为其输出维数为|V|,描述该仿射变换线性分量的权重矩阵非常。这造成了表示该矩阵的高存储成本,以及与之相乘的高计算成本。

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深度学习已成功应用于这三领域

动态结构计算是一种基础的计算机科学方法,广泛应用于软件工程项目。应用于神经网络的最简单的动态结构基于决定神经网络(或者其他机器学习模型) 中的哪些子集需要应用于特定的输入。...其他种类的预处理需要同时应用于训练集和测试集,其目的是将每个样本置于更规范的形式,以便减少模型需要考虑的变化量。减少数据中的变化量既能够减少泛化误差,也能够减小拟合训练集所需模型的大小。...从2009年开始,语音识别的研究者们将一种无监督学习的深度学习方法应用于语音识别。这种深度学习方法基于训练一个被称作是受限玻尔兹曼机的无向概率模型,从而对输入数据建模。...对于词汇表,由于词汇量很大,在词的选择上表示输出分布的计算成本可能非常高。在许多应用中,V 包含数十万词。...因为其输出维数为|V|,描述该仿射变换线性分量的权重矩阵非常。这造成了表示该矩阵的高存储成本,以及与之相乘的高计算成本。

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RPA应用于IT服务的十场景

RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化)的本质是一种软件机器人,通过直接部署在计算机上,模拟人工对于计算机的操作,实现数据的跨系统、跨平台转移与录入,有效降低人工错误...RPA应用于IT服务环节的优势 1、标准化IT流程以减少人为错误; 2、自动化工作流,使新员工更轻松地实现同样的结果; 3、帮助集成来自不同供应商的不同产品以有效管理IT问题; 4、通过快速响应,可将解决时间缩短...RPA应用于IT服务的十场景 ●服务器和应用程序监控 对每个IT部门来说,服务器崩溃、停机都是噩梦般的存在。任何一次意外停机或崩溃,都可导致数据丢失、作业停止,从而给企业带来重大收入损失。

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深度学习已成功应用于这三领域

动态结构计算是一种基础的计算机科学方法,广泛应用于软件工程项目。应用于神经网络的最简单的动态结构基于决定神经网络(或者其他机器学习模型) 中的哪些子集需要应用于特定的输入。...其他种类的预处理需要同时应用于训练集和测试集,其目的是将每个样本置于更规范的形式,以便减少模型需要考虑的变化量。减少数据中的变化量既能够减少泛化误差,也能够减小拟合训练集所需模型的大小。...从2009年开始,语音识别的研究者们将一种无监督学习的深度学习方法应用于语音识别。这种深度学习方法基于训练一个被称作是受限玻尔兹曼机的无向概率模型,从而对输入数据建模。...对于词汇表,由于词汇量很大,在词的选择上表示输出分布的计算成本可能非常高。在许多应用中,V 包含数十万词。...因为其输出维数为|V|,描述该仿射变换线性分量的权重矩阵非常。这造成了表示该矩阵的高存储成本,以及与之相乘的高计算成本。

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将文本特征应用于客户流失数据

在今天的博客中,我将向你介绍如何使用额外的客户服务说明,在一个小型的客户流失数据集上提高4%的准确率。...然后用XGBoost和Random Forests(流行的研究算法)对数据进行拟合。 业务问题和数据 一家电话公司从2070个客户那里收集了原始数据集,并标记了服务状态(保留/取消)。...由于这个项目的主要重点是演示如何将文本特征合并到我们的分析中,所以我没有对数据进行任何额外的特征工程。...评价与特征分析 由于我只有一个相当小的数据集(2070个观测值),很可能发生过拟合。因此,我使用交叉验证技术,而不是简单地将其拆分为训练和测试数据集。...摘要 在这个博客中,我演示了如何通过从文档级、句子级和词汇级提取信息来将文本数据合并到分类问题中。 这个项目展示了小数据集如何为小企业实现理想的性能。

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应用 | 大数据应用于市场与用户研究

一、大数据用于品牌研究 品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究是品牌研究的三重要部分。...区别于传统的市场细分,大数据应用于市场细分在以下方面起到更为重要的作用: 数据采集的维度更为全面,数据采集更为实时,尤其是在行为数据的采集更为及时、细腻和全方位; 用大数据算法进行细分模型建模,可以吸纳更多的细分维度...基于商圈的地理信息和数据挖掘可以应用于商铺选址、销售区域分配、物流配送路径优化、潜在消费者空间分布、线下广告投放优化、城市规划等数据可以通过大数据的手段进行获取。...在这些应用中,商铺选址应用最多,尤其是应用于银行、快消、电信、医药、家具等行业。 传统的商圈相关信息获取是通过市场调查的手段获得。...总之,大数据应用于市场和用户研究仍仍处于探索阶段,依然面临着诸多的挑战,尤其是数据采集的不全面的问题、数据质量的问题以及数据处理和分析技术有待加强尤其是非结构化数据的处理和分析技术。

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专栏:大数据应用于市场与用户研究

一、大数据用于品牌研究 品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究是品牌研究的三重要部分。...区别于传统的市场细分,大数据应用于市场细分在以下方面起到更为重要的作用: 1)数据采集的维度更为全面,数据采集更为实时,尤其是在行为数据的采集更为及时、细腻和全方位; 2)用大数据算法进行细分模型建模,...基于商圈的地理信息和数据挖掘可以应用于商铺选址、销售区域分配、物流配送路径优化、潜在消费者空间分布、线下广告投放优化、城市规划等数据可以通过大数据的手段进行获取。...在这些应用中,商铺选址应用最多,尤其是应用于银行、快消、电信、医药、家具等行业。 传统的商圈相关信息获取是通过市场调查的手段获得。...总之,大数据应用于市场和用户研究仍仍处于探索阶段,依然面临着诸多的挑战,尤其是数据采集的不全面的问题、数据质量的问题以及数据处理和分析技术有待加强尤其是非结构化数据的处理和分析技术。

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AI 应用于垂直领域,如何改善这八行业?

行业的潜在价值 健康 最具潜力的三个领域: 1、对患者健康数据进行基线对比,或与类似患者进行对比,观察对比过程中的细微变化,从而诊断患者的病情。...时间节点:短期,医疗保险和更智能的调度(例如预约和操作);中期,以数据驱动诊断和虚拟药物开发;长期,机器人医生进行诊断和治疗。...高潜力的用例:以数据为驱动,通过将患者的病史作为基准,调查偏差数据或标识,这样的诊断方式在初始阶段将是人类医生的助手,并不能替代人类医生。...需要克服的障碍:按需销售,需要设计、生产都能适应这种灵活的,量身定做的方法,另外,企业在使用数据时,需要加强对数据的保护。 高潜力的用例:个性化设计和生产不需要统一生产,服装和耗材可根据需求量身定制。...需要克服的障碍:数据太多,特别是大量非结构化数据,需要消除噪音数据

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如何将Python应用于数据科学工作

数据科学,这里包括机器学习,数据分析和数据可视化。 假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1,你希望程序识别这是一只狗。 01 机器学习是什么 ?...我们可以将相同的想法应用于: 推荐系统 (比如YouTube,亚马逊和Netflix) 人脸识别 语音识别 以及其他应用。...03 数据分析和数据可视化 假设你在一家在线销售产品的公司工作。作为数据分析师,你会绘制这样的条形图。 形图1 - 用Python生成 ?...04 使用Python进行数据分析/可视化 进行数据可视化时,Matplotlib是非常热门的库。...05 如何用Python学习数据分析/可视化 你首先应该了解数据分析和可视化的基础知识。在学习了数据分析和可视化的基础知识之后,学习统计学基础知识也将会很有帮助。

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Java基本数据类型

自动转换 具体地讲,当一个较”小”数据与一个较””的数据一起运算时,系统将自动将”小”数据转换成”数据,再进行运算。...而在方法调用时,实际参数较”小”,而被调用的方法的形式参数数据又较””时(若有匹配的,当然会直接调用匹配的方法),系统也将自动将”小”数据转换成”数据,再进行方法的调用,自然,对于多个同名的重载方法...,会转换成最”接近”的”数据并进行调用。...short i=99 ; char c=(char)i; System.out.println(“output:”+c);输出:output:c; 强制转换 将”数据转换为”小”数据时,你可以使用强制类型转换...(1).自动类型的转换:a.常数在表数范围内是能够自动类型转换的 b.数据范围小的能够自动数据类型的转换(注意特例) int到float,long到float,long到double 是不会自动转换的

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Java基本数据类型

自动转换  具体地讲,当一个较"小"数据与一个较""的数据一起运算时,系统将自动将"小"数据转换成""数据,再进行运算。...而在方法调用时,实际参数较"小",而被调用的方法的形式参数数据又较""时(若有匹配的,当然会直接调用匹配的方法),系统也将自动将"小"数据转换成""数据,再进行方法的调用,自然,对于多个同名的重载方法...,会转换成最"接近"的""数据并进行调用。...short i=99 ; char c=(char)i; System.out.println("output:"+c);输出:output:c;  强制转换  将""数据转换为"小"数据时,你可以使用强制类型转换...  (1).自动类型的转换:a.常数在表数范围内是能够自动类型转换的  b.数据范围小的能够自动数据类型的转换(注意特例)  int到float,long到float,long到double 是不会自动转换的

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JAVA自学-8基础数据类型详解

本篇文章中,我们也将依据此思想,去更加深入地认识JAVA中最基础的八数据类型,看看它们在JAVA世界中都存在哪些用途。...在JAVA中,一种数据类型变成另外一种数据类型被称之为转换,转换过程中也会涉及到数据转换。   ...当我们将低精度的数据类型赋值给高精度的数据类型时,系统会自动完成数据类型的转换(类比思想:将小容量的物体存放到容量的容器中,当然是没有问题的),如:   但如果需要将高精度的类型转换成低精度的类型,...那么就会出现精度的丢失,所以必须显示指定类型转换,格式如下:(需要转换的类型)要转换的值 小结 ----   本篇文章通过类比的方式介绍了JAVA中自带的8基础数据类型的特点和使用场景,这8基础类型将伴随着我们整个编程生涯...下一篇我们将介绍如何通过这8基础数据类型进行相应的算术运算,设计实现一个简单的计算器案例。

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【热点】大数据应用于企业运营-傅志华

数据在企业运营的不同层次有着不同的作用,也对应了不同的应用方法论。本文抽象出大数据应用于企业运营的不同层次以及相应的应用方法——大数据企业运营应用金字塔模型。...数据基础平台层是大数据企业运营应用金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层,如果基础层搭建不好,上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果。没有数据或者没有高质量的数据,所有的分析和数据挖掘都是误导。...数据基础平台层的搭建有三关键: (1)确定用户唯一ID。企业需要确定打通用户(客户)数据的唯一ID,可以考虑用会员注册号,或手机号或者身份证号等。...解决数据孤岛的问题,需要高层重视并授权给公司级的中立数据部门,企业从上往下,有意识强有力的去整合不同业务部门的数据,解决数据孤岛,打通数据; (3)解决数据有效管理和计算的问题。...因此,业务运营监控层的工作有两大关键: (1)梳理数据体系。数据分析师和业务负责人一起梳理业务的数据体系,尤其是对关键数据如KPI数据进行系统化的拆解和梳理。

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java特征_java特性是什么?

java特性:1、封装,是指隐藏对象的属性和实现细节,仅对外提供公共访问方式;2、继承,从已有的类中派生出新的类,新的类能吸收已有类的数据属性和行为,并能扩展新的能力;3、多态,一个方法可以有多种实现版本...Java特性,算是Java独特的表现,提到Java 的三特性, 我们都会想到封装, 继承和多态 这是我们Java 最重要的特性。...提高对数据访问的安全性。...(3)JVM和Java编译器是不同的,Java编译器编译生成的.class文件是给JVM看的,所以经过编译后的class类打开后会是乱码,我们可以通过反编译来查看。...继承是从已有的类中派生出新的类, 新的类能吸收已有类的数据属性和行为,并能扩展新的能力。

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Java调用SqlLoader将文本导入数据

Java调用SqlLoader将文本导入数据库 业务场景:将一千万条数据,大约500M的文本文档的数据导入到数据库   分析:通过Java的IO流解析txt文本文档,拼接动态sql实现insert入库...,可以实现,缺点如下 第一:IO流解析文本文件对机器性能要求较高,测试大约消耗2G左右的内存 第二:拼接sql语句insert一千万条数据大约需要2小时时间,长时间insert会锁表,如果是核心业务表...; 5 import java.io.FileWriter; 6 import java.io.IOException; 7 import java.io.InputStream; 8 import...java.io.InputStreamReader; 9 import java.nio.charset.Charset; 10 import java.util.Date; 11 12 import...31 bw.newLine(); 32 } 33 bw.close(); 34 } 35 } 前台展示效果 只需要输入:表名和字段名,上传文本文件提交即可

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重温Java基本数据类型

1、介绍 Java语言提供了8种基本数据类型。分别是 byte、short、int、long、float、double、boolean、char。...基本数据类型 "==" 比较都是值。 Boolean 《Java虚拟机规范》给出了4个字节,但还要看虚拟机实现是否按照规范来,所以1个字节、4个字节都是有可能的。...int是java基本数据类型。 Integer默认值null,int默认值 0。 int 可以直接做运算,Integer 不能直接运算,拆箱转化为int才能进行运算。...所以我们在运算高精度的数据的时候,可以使用 java.math.BigDecimal 类 7、字符串与整数拼接问题 String a = "1"; int b = 1; int c = 2; System.out.println...---- 以上就是Java基本数据类型的基本介绍,重温一下,避免踩坑。

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数据应用于P2P风控领域

有人曾把大数据比喻成“新时代的石油;业界也有句话叫,得数据者得天下。现如今,在大数据时代下,数据比以往任何时候都更加根植于生活中的每个角落。试图用数据去解决问题、改善福利,并且促成新的经济繁荣等等。...虽然大数据征信的优点突出,但其劣势也很明显:数据源的真实性、庞大数据的整合难度,短期内信用评价数据精准性较低以及获取数据的合法性等问题。...美国Lending Club和facebook合作获取社交数据,中国宜信也曾费周折的收集借款人的社交数据,最后两者得出的结论都是社交数据根本就不能用。...世界经济论坛(2012)发布的《大数据,影响》报告认为,数据已经成为一种新的经济资产类别。...其二,我国的大数据风控系统还没有实现互通互联,阿里、银联、平安、腾讯以及众多的P2P公司,都是各自为政,P2P公司拿不到央行的数据,几家的互联网平台在相关大数据的分享上彼此也未互通有无。

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java特性_java的三特性是什么?

java的三特性 Java语言的三特性即是:封装、继承、多态 首先先简单的说一下其3特性的定义: 封装: 在面向对象程式设计方法中,封装(英语:Encapsulation)是指一种将抽象性函式接口的实现细节部分包装...封装可以被认为是一个保护屏障,防止该类的代码和数据被外部类定义的代码随机访问。 隐藏对象的属性和实现细节,仅对外公开接口,控制在程序中属性的读和修改的访问级别。...将抽象得到的数据和行为(或功能)相结合,形成一个有机的整体,也就是将数据与操作数据的源代码进行有机的结合,形成“类”,其中数据和函数都是类的成员。...Java中所有的类都是通过直接或间接地继承java.lang.Object类得到的。继承而得到的类称为子类,被继承的类称为父类。子类不能继承父类中访问权限为private的成员变量和方法。...以上就是java特性的基本含义,大家理解一下就行了,千万别背啊!接下来我们通过一个例子来完美的解释一下java的3特性。

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