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合肥網(wǎng)站建設(shè)如何利用核心詞獲得上風(fēng)排名位置?

發(fā)布時(shí)間:2016-04-24 文章來源:  瀏覽次數(shù):2550


此時(shí)此刻,某人正在直播有趣的事情。多虧了 Twitter 人工智能研發(fā)職員開發(fā)的這一技術(shù),你很快就能找到這些正在直播的有趣視頻。


由于 Twitter 的 Periscope、Meerkat 和最近的泛起的 Facebook Live 這樣的手機(jī) App,直播正在成為當(dāng)下最流行的事情。然而,直播視頻的內(nèi)容通常不能很好的被分類或者打上標(biāo)簽,由于直到開拍的時(shí)候人們才能知道直播內(nèi)容。


Twitter 的人工智能團(tuán)隊(duì) Cortex,已經(jīng)開發(fā)出了一種即刻識別直播視頻內(nèi)容的算法。舉例來說,這種算法能夠分辨出來直播片斷中主播是在玩吉他,仍是在演示電動(dòng)工具,或是一只貓?jiān)谟^眾眼前張牙舞爪。


「在 Periscope 上,內(nèi)容是一直變化的,尤其是直播視頻,」Cortex 的技術(shù)主管 Clement Farabet 說。他向《麻省理工科技評論》示了該視頻識別技術(shù):屏幕上,Periscope 上的二十四個(gè)直播視頻全部被實(shí)時(shí)標(biāo)記。



識別直播視頻內(nèi)容是一種讓人印象深刻的手段。研究職員近些年已經(jīng)用算法取得了令人矚目的進(jìn)展,好比識別圖片中的物體。但在直播視頻畫質(zhì)實(shí)時(shí)變化的情況下,識別起來就頗具難度了。實(shí)時(shí)識別同時(shí)需要可觀的計(jì)算能力。Twitter 及時(shí)定制了一臺完全由 GPU(圖形處理器)組成的超級計(jì)算機(jī),用以解決視頻分類和傳輸計(jì)算結(jié)果的題目。這些芯片組在處理深度學(xué)習(xí)需要的數(shù)學(xué)計(jì)算時(shí)非常高效,而這僅僅是龐大計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的一部門。


「處理靜態(tài)視頻已經(jīng)是個(gè)不小的挑戰(zhàn)了,要處理動(dòng)態(tài)視頻則要求更強(qiáng)盛的處理能力!寡芯總(gè)性化內(nèi)容的匹斯堡大學(xué)教授 Peter Brusilovsky 說。


Brusilovsky 說我們亟需更好的過濾視頻方法。「視頻一般不能快速預(yù)覽,」他說,「因此,推薦就變得很重要。這是視頻現(xiàn)在缺失的部門!


推薦視頻通常是向人展示一個(gè)跟他/她有相似愛好的人看過的視頻(也就是著名的「協(xié)同過濾」collaborative filtering 方法)。這是對真實(shí)愛好的粗略估計(jì),但它對直播視頻的內(nèi)容卻不起作用。


Cortex 團(tuán)隊(duì)擁有創(chuàng)造復(fù)雜推薦系統(tǒng)的雄心;谟脩糁暗男袨椋扑]系統(tǒng)匡助用戶過濾和組織分享在服務(wù)平臺上的各種內(nèi)容。


Cortex 團(tuán)隊(duì)研發(fā)的視頻識別技術(shù)至今仍未應(yīng)用在任何 Twitter產(chǎn)品上。但現(xiàn)在正在 Periscope——一個(gè)用戶利用智能手機(jī)就能視頻直播的 Twitter 應(yīng)用——長進(jìn)行測試。該團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)的方法來識別視頻中的流動(dòng)。深度學(xué)習(xí)通過大量樣例練習(xí)大型模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識別輸入的內(nèi)容。這些樣例由人員觀看視頻、然后添加樞紐詞。打標(biāo)簽的過程為視頻提供了足夠復(fù)雜的語義理解框架。舉例來說,一段視頻中泛起的貓將不僅僅被歸類為「貓」,也會被納入「貓科」、「哺乳動(dòng)物」、「動(dòng)物」等分類中。這提供了一種探索視頻的精致方法。


視頻直播正在快速成為社交媒介廣闊圖景的重要一部門。


Twitter 在 2015 年 1 月以超出 5,000 萬美元的價(jià)格收購了  Periscope,當(dāng)時(shí)這款 App 還未發(fā)布。這起收購發(fā)生在 Meerkat 火爆之后,Meerkat 是另一個(gè)聯(lián)系關(guān)系到 Twitter 賬號的視頻直播應(yīng)用 。而 Facebook 也在 2015 年早期開始運(yùn)營自家的視頻直播業(yè)務(wù)。在今年三月初 , 該公司將直播業(yè)務(wù)放到了每一用戶可見的主頁來凸顯該業(yè)務(wù)對于公司未來的重要性。


Periscope 目前尚無將此視頻識別技術(shù)貿(mào)易化的計(jì)劃,也不打算添加廣告業(yè)務(wù)。但是,不難想象這種技術(shù)將給廣告業(yè)務(wù)帶何等的變化:算法匡助篩選與當(dāng)前播放的片子、直播內(nèi)容相匹配的廣告(這將進(jìn)步內(nèi)容受眾對廣告的接受度)。事實(shí)上,跟著越來越多的視頻屬于在線播放,這一算法能夠匡助 Twitter 更為高效的根據(jù)內(nèi)容匹配廣告。值得一提的是,該公司獲得了直播數(shù)場 NFL 比賽的資格。哈佛大學(xué)伯克曼中央副教授、在線媒體和廣告專家 Ben Edelman 以為 Twitter 開發(fā)的這一技術(shù)在篩選、過濾有版權(quán)的視頻內(nèi)容上和色情、暴力這樣的不想要的內(nèi)容上非常重要。


同時(shí) Farabet 只對找到人們真正想要觀看的內(nèi)容抱有愛好!刚业侥阏嬲袗酆玫膬(nèi)容——與內(nèi)容的創(chuàng)造者或產(chǎn)生時(shí)間無關(guān)——是我們真正想擁有的能力!顾f。

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