四大维度全景揭秘阿里巴巴智能对话开发平台
在阿里巴巴智能服务事业部的X蜂会上,小蜜北京团队的高级算法专家李永彬(水德)分享了小蜜智能对话开发平台的构建,围绕平台来源、设计理念、核心技术、业务落地情况四大维度讲述了一个较为完整的智能任务型对话开发平台的全景。以下为演讲具体内容。
平台由来
为什么要做一个平台?我觉得还是从一个具体的任务型对话的例子说起,在我们日常工作中,一个很高频的场景就是要约一个会议,看一下我们内部的办公助理是怎么来实现约会议的:我说“帮我约一个会议”,然后它问“你是哪一天开会?”,跟它说是“后天下午三点”,接下来它又会问“你跟谁一起开会啊?”,我会把我想约的人告诉它,这个时候它在后台发起一次服务调用,因为它要去后台拿到所有参会者的日程安排,看一下在我说的这个时间有没有共同的空闲时间,如果没有的话它会给我推荐几个时间段,我看了
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为杜绝假货,阿里共有12项黑科技!从商品到经营者全方位监督
随着新零售产业和互联网的飞速发展,网购似乎已经变成了我们生活中一项必不可少的“仪式”。那日常网购剁手的大家一定能感受到近几年阿里旗下的各大网购平台的在商业规范,商品质量和用户评价等方面的水平都有很大提升,事实上也确实如此。 日前,阿里巴巴官方发布了一则阿里巴巴旗下电商产业在2018年全年的年度报告数据显示,2018年阿里整体在商业规范和假货防治等方面相较往年都有很大提升,综合2018年用户的购买和反馈记录来看,相较于2017年,经消费者举报而被清除的疑似假货链接比例下降了70个百分点,每万份订单中被判定为疑似假货的比例下降了26个百分点,也就是说,2018年每一万份订单中仅有1.11笔订单是疑似假货。能在当前这个线上商家数量日益增多,网购市场越发混杂的大环境中,将商品假货比率控制在万分之一这个概率极低的状态下,阿里在背后所付出的努力不可小觑。 近年来,为尽可能地防止假货出现,阿里研发了生物实人认证,图像识别算法,商品大脑,假货甄别模型等9大“专业打假黑科技”,而后为保护平台知识产权,阿里又相继开发了直播防控体系,商家全景视图,语义情感分析等3项技术,截止到现在,阿里已经拥有了12项黑科...
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基于Android平台实现人脸识别
前言 在深度学习出现后,人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中,难以从图片中取出合适的特征值。轮廓?颜色?眼睛?如此多的面孔,且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同,同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大,凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值,自然也没法对这些特征值进一步分类。 深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重,构造出一个准确率较高的f(x)函数,给定一张照片则可以获取到特征值,进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术,首先概述人脸识别技术,接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数,最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。 如果想详细看本篇文章的视频详解,以及更多系统进阶视频。可以加技术群;701740775免费领取。麻烦备注一下csdn领取人脸识别进阶视频 1.人脸追踪的应用场景 人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿,人脸追踪侦测,自动调整影像放大。 ...
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