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直播内容不合规怎么办?智能AI为您解决审核难题

背景 近些年来,视频直播快速发展,大量的直播平台如雨后春笋一般出现,但是这同样给直播内容的监管带来了巨大的挑战,一方面国家对于直播内容监管的要求日益严格,另一方面相对于文字内容的审核,多媒体内容的审核复杂度更高,资源耗费也更大技术门槛相对也较高,所以这逐渐成为制约直播服务健康发展的一个瓶颈,尤其是对于一些刚刚起步的中小直播平台。 对于内容审核,一些平台还是采用人肉审核的方法,雇佣大量的直播审核员,来从海量的直播视频中寻找那些不合规的视频,但是受限于人的精力,往往不能达到很好的效果,而且审核人员的紧缺薪水也响应的水涨船高。 幸好,人工智能的快速发展,给这个问题的解决带来的转机,人工智能审核+人工复审成为主流。 传统解决方案 有技术积累和人力的公司往往会自己组建自己的AI团队,根据自己的业务场景和海量的资源来训练自己的检测模型,这样优势是,能够

25个深度学习相关公开数据集

作者:磐石 目录 介绍 图像处理相关 自然语言处理相关 语音处理相关 Supplement 一.介绍 通常来说,深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别,每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。 然而,你可以从哪里获得这些数据呢?现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集,这些专有数据集又通常不会公开。那么,想实践那些最新的理论方法往往就成了难题。 如果你也遇到了这样的问题,接下来我们会提供了一系列可用的公开数据集给大家。 在本文中,我们列出了一系列高质量的数据集,每个深度学习爱好者都可以使用这些数据集来提高自己的能力。应用这些数据集将使您成为一名更好的数据科学家,并且您从中获得的东西将在您的职业生涯中具有无可估量的价值。我们还收录了具有当前最好结果(SOTA)的论文,供您浏览并改进您的模型。 如何使用这些数据集? 首先要做的事:这些数据集的规模很大!所以请确保你的网络够快,确保下载没有任何限制。 有很多种方式可以使用这些数据集。比如:你可以使用它们来锻炼你的各种深度学习方法技巧;你可以使用它们来磨练你的技能,了解如何识别和构建每个问题,思考独特的使用案例和公布你的新发...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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