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图像识别技术在内容审核领域的应用研究

互联网内容发展与图像识别技术 早在2013年,全世界每天会上传超过5亿张图片、上传20万小时长的视频到互联网。但是人们每天在Instagram分享近6000万张照片,在Facebook分享近3亿张——当然,还没算上Snapchat、 Google 、 Twitter等大量产图的应用。据估计,一年后就可达到18亿,所以在三年后的今天,这个数值必然远超乎我们的想象。确实,人们相比过去,互联网的数据每年都在爆炸式增长。IBM 的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中, 有 90%是过去两年内产生的,等到了 2020 年,全世界所产生的数据规模将达到今天的 44 倍。 可以看得出,图片和视频内容已成为用户表达、事件记录分析中 不可或缺的部分,在多方面发挥越来越重要的价值。但随着互联网的发展,内容安全成为互联网不得不面临的严峻挑战。因此,面对互联网的基础需求——内容审核,图像识别技术可以以此为契机,为互联网图像内容稳定高效的发展保驾护航。 图像识别技术与人工智能 说起图像识别,我们知道,人的图像识别能力是非常强大的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变,都会造成图像在视网膜上的大小和形...

聊天机器人需有独立三观 而不仅仅只是预设

10月10日消息,据国外科技媒体VentureBeat报道,聊天机器人其实只是在数月之前才刚刚进入公众的视线,但它们如今已经变得无处不在了。据悉,目前已有超过18000个聊天机器人被部署在了Facebook的Messenger平台上,而它们中的大多数,都像它们在被设计时所预想的那样,正兢兢业业地处于努力工作的状态。 就目前来说,当我们在谈论聊天机器人时,我们所谈论的话题往往是它能做些什么?有些聊天机器人能帮你在网上订一份披萨,有些聊天机器人可以很轻松地帮你设置一连串的提醒,还有一些聊天机器人会帮你规划会议行程,并在你每个醒来的早晨,告诉你当天的天气。 无论你的聊天机器人能帮你做什么,只要它能帮你自动打理你私人生活和工作的细枝末节,它就足以让你兴奋难以了。然而就多数情况来说,我们的私人聊天机器人其实还需要我们留一个心眼,去看守着它,但这对你来说真得就已经足够了?我们是否可以将更多更重要、更敏感的任务,完全交托给我们的聊天机器人呢? 如果我们需要聊天机器人来处理更多的工作的话,我们就需要它们不仅仅只是能忠诚地完成一些简单的任务。但如果只是简简单单地教授一个聊天机器人来完成一些复杂任务的话,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。