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- 廣告推薦算法 內(nèi)容精選 換一換
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優(yōu)化向量檢索，支持大規(guī)模指紋庫快速比對 廣告識別 針對廣告投播，構(gòu)建和維護(hù)廣告指紋庫。對待識別廣告視頻，從其中找出廣告庫中廣告片段出現(xiàn)的位置，對廣告進(jìn)行監(jiān)播和高效識別。支撐客戶廣告動態(tài)分成業(yè)務(wù)生態(tài)，對廣告投放的時(shí)間、次數(shù)等進(jìn)行播控管理，保障廣告投放方和投播平臺的利益 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高來自：百科。主要應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中小企業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、金融反欺詐等多種行業(yè)應(yīng)用場景，如互聯(lián)網(wǎng)汽車、日志在線分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、在線圖計(jì)算、在線推薦算法應(yīng)用等。 實(shí)時(shí)流分析場景 提供易用、低時(shí)延、高吞吐的實(shí)時(shí)流分析服務(wù)。支持Stream SQL和用戶自定義作業(yè)做流分析。 場景優(yōu)勢 易用：在線編輯Stream來自：百科
- 廣告推薦算法 相關(guān)內(nèi)容
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在保障準(zhǔn)確性的同時(shí)有效降低審核成本。 廣告識別 針對廣告投播，構(gòu)建和維護(hù)廣告指紋庫。對待識別廣告視頻，從其中找出廣告庫中廣告片段出現(xiàn)的位置，對廣告進(jìn)行監(jiān)播和高效識別。支撐客戶廣告動態(tài)分成業(yè)務(wù)生態(tài)，對廣告投放的時(shí)間、次數(shù)等進(jìn)行播控管理，保障廣告投放方和投播平臺的利益。 數(shù)字版權(quán)管理來自：百科
- 廣告推薦算法 更多內(nèi)容
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基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，快速定位涉政、涉暴旗幟、武裝分子和火災(zāi)、血腥等場景 涉政敏感人物檢測 快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息 廣告檢測 可識別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像 不良場景檢測 準(zhǔn)確識別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感的圖像 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測結(jié)果準(zhǔn) 基于華為海量圖片樣本來自：百科![]()
提供給Learner 重定向廣告推廣 場景概述 重定向廣告（Retargeting）是一種基于應(yīng)用、網(wǎng)頁廣告的定向技術(shù)，即針對廣告受眾（Audience）的瀏覽行為進(jìn)行分析，在同一個(gè)廣告位，推送為該用戶定制的廣告，實(shí)現(xiàn)千人千面。 客戶瓶頸 重定向廣告推廣最終目的是將訪問者轉(zhuǎn)變?yōu)橄?來自：專題![]()
識別文本中包含有辱罵內(nèi)容的垃圾文本 惡意灌水檢測 識別無實(shí)意字符或亂碼等特征的灌水類文本 違禁物品檢測 根據(jù)法律規(guī)定，識別刀槍、毒品等違禁內(nèi)容 垃圾廣告檢測 識別文本中含有推廣或者售賣意向的廣告內(nèi)容 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和海量敏感詞庫，審核準(zhǔn)確率高，幫助企業(yè)客戶減少人工審核工作量，避免違規(guī)風(fēng)險(xiǎn) 智能語義分析來自：百科![]()
②電商鋪貨：針對多商品，多電商平臺，可實(shí)現(xiàn)一鍵鋪貨，跨平臺鋪貨等。 ③廣告復(fù)核：對廣告主而言，對于廣告渠道商執(zhí)行情況是需要復(fù)核的，對于投放渠道廣，物料多的廣告主，人工的通過訪問去核查成本高，通過 云手機(jī) 可高效便捷實(shí)現(xiàn)自動化的廣告復(fù)核。 ④調(diào)查取證：對于獨(dú)立版權(quán)的圖片、照片等資產(chǎn)，可通過MR來自：百科![]()
旗幟、武裝分子和火災(zāi)、血腥等場景； 3. 涉政敏感人物檢測：快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息； 4. 廣告檢測：可識別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像； 5. 不良場景檢測：準(zhǔn)確識別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感的圖像。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字來自：百科![]()
視頻素材、視頻課程都可以提供標(biāo)簽。在社交行業(yè)，廣告的推薦需要理解廣告的標(biāo)簽，配合推薦系統(tǒng)使用。在影視媒體創(chuàng)作行業(yè)，大量空境素材、特效素材的素材管理也可以得到解決。在廣告行業(yè)，對攝影、設(shè)計(jì)素材標(biāo)簽分類，用于用戶網(wǎng)站素材搜索推薦，對廣告成片的標(biāo)簽提取，配合推薦系統(tǒng)使用。 總的來說，華來自：百科![]()
10:35:28 內(nèi)容審核-文本 Moderation(Text)，基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和 內(nèi)容審核 模型，可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶體驗(yàn) 應(yīng)用場景 電商評論篩查 檢測電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論，智能識別有涉黃、涉政、灌水等違規(guī)評論，保證良好用戶體驗(yàn)來自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-15 16:19:33 內(nèi)容審核（ Content Moderation ），是基于圖像、文本、視頻的檢測技術(shù)，可自動檢測涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物等內(nèi)容，對用戶上傳的圖片、文字、視頻進(jìn)行內(nèi)容審核，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息量猛增，大來自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-08 17:06:21 內(nèi)容審核（Content Moderation），基于圖像、文本、視頻檢測技術(shù)，可自動檢測涉黃、廣告、涉暴、涉政等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括內(nèi)容審核服務(wù)介紹和基本操作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，了解來自：百科![]()
合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦，將效率從小時(shí)級別提升到秒級，并在benchmark測試中實(shí)測性能提升了約40倍。 GaussDB 官網(wǎng)精選文章推薦來自：專題![]()
圖像識別 采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 圖像識別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 快速定制來自：專題![]()
和精度，搭配圖像描述，從而使得個(gè)性化推薦、內(nèi)容檢索和分發(fā)更為有效。 媒資內(nèi)容識別和廣告推薦 媒資內(nèi)容識別和廣告推薦 對媒資行業(yè)有豐富經(jīng)驗(yàn)積累，圖像識別服務(wù)能夠識別新聞媒資、影視素材中的主要內(nèi)容或廣告主體，將主體內(nèi)容的標(biāo)簽融入推薦系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化準(zhǔn)確推送。 圖庫管理 圖庫管理 圖像來自：專題![]()
16:28:30 內(nèi)容審核-圖像 Moderation(Image)，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容，識別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 視頻直播 在互動直播場景中，成千上萬個(gè)房間并發(fā)直播，人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能。來自：百科![]()
電商行業(yè)需要獲取多個(gè)途徑的信息做關(guān)聯(lián)分析，以便更好地做精準(zhǔn)營銷，提高轉(zhuǎn)化率。如：關(guān)聯(lián)【頁面廣告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和【用戶注冊數(shù)據(jù)】，獲取不同年齡段喜歡的廣告類型，以便對不同年齡段用戶投放更精準(zhǔn)的廣告 優(yōu)勢 跨源分析 數(shù)據(jù)免搬遷，就可以關(guān)聯(lián)分析存在 OBS 中的【頁面廣告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和RDS中的【用戶注冊數(shù)據(jù)】 純SQL操作來自：百科
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