Tupu Technology CEO'su Li Mingqiang: Bulut hizmetlerini tanımlamak ve kapalı bir iş döngüsü oluşturmak için görüntüler nasıl kullanılır CCF-GAIR 2018
Son zamanlarda, 2018 Küresel Yapay Zeka ve Robotik Zirvesi (CCF-GAIR) Shenzhen'de düzenlendi.Zirve, Lei Feng.com ve Hong Kong Çin Üniversitesi'nin (Shenzhen) ev sahipliğinde Çin Bilgisayar Federasyonu (CCF) ev sahipliğinde gerçekleştirildi. Yapay zeka ve robotik akademisi, endüstri ve yatırım olmak üzere üç alandaki en büyük değişim etkinliği, Çin'de yapay zeka alanında en güçlü sınır ötesi değişim ve işbirliği platformunu kurmayı hedefliyor.
Konferansın ikinci gününde, CCF-GAIR bilgisayarlı görme oturumu planlandığı gibi görkemli bir şekilde açıldı. Bu özel oturum, ICCV 2011 ve CVPR 2022 Başkanı Profesör Quan Long, Microsoft Research Asia Başkan Yardımcısı Zhang Yizhao, Megvii Teknolojisi Baş Bilim İnsanı Sun Jian, CTO'su Wang Xi de dahil olmak üzere bir dizi endüstri uzmanını giyinmeye davet etti. Philips China'dan, MICCAI 2019 Profesör Shen Dinggang, eş başkan, Tian Jie, Çin Bilimler Akademisi Moleküler Görüntülemenin Anahtar Laboratuvarı yöneticisi, Yao Zhiqiang, Yuncong Technology'nin kurucu ortağı, Ren Peng, Zhenshi Technology CEO'su, Wang Yuntian Lifei'nin baş bilimcisi Xiaoyu ve SenseTime'ın kurucu ortağı Lin Dahua, vb.
Bilgisayarla görme konulu yuvarlak masa toplantısının konuğu olarak Topu Technology CEO'su Li Mingqiang da yuvarlak masa forumuna katılmadan önce harika bir konuşma yaptı.
Tupu Technology, Çin'de bilgisayarla görme teknolojisini İnternet içeriği incelemesine uygulayan ilk AI şirketidir. Bu yılın Mayıs ayında, politikanın ayarlanmasına göre Tupu Technology, kaba içeriğin incelenmesi ve video anlayışı gibi yeni işlevler ekleyen ve içerik inceleme hizmetini daha da iyileştiren içerik inceleme ürünü 2.0'ı hemen piyasaya sürdü. Erken ticari lansmana sahip bir yapay zeka şirketi olarak Tupu Technology, yeni perakende alanında aktif olarak devreye giriyor ve perakende işletmelerinin yüz tanıma teknolojisine dayalı iş zekası ürünleri aracılığıyla akıllı yükseltmeleri tamamlamasına yardımcı oluyor.
Orijinal anlamını değiştirmeden Lei Feng.com tarafından düzenlenen ve düzenlenen tam metin aşağıdadır:
Herkese merhaba, benim adım Tupu Technology'nin kurucusu Li Mingqiang. Tupu Technology, 2014 yılında kurulmuş ve AI tanıma için bir bulut hizmeti şirketidir. Tupu Technology'nin İnternet alanında pek çok müşterisi var ve biz de son yıllarda meslektaşlarımızdan, hükümetten ve medyadan çokça tanınma kazandık. Bugün paylaştığım tema, Topu Technology'nin kapalı bir iş döngüsü oluşturmak için görüntü bulutu tanıma hizmetini nasıl kullandığıdır. İnternet alanında bir ilk ticari kapalı döngüyü zaten tamamladık.Gelecekte, kullanılabilir bir ticari kapalı döngü oluşturmak için yapay zekayı daha fazla alanda uygulamayı umuyoruz.
Tupu Teknolojisinin İnternet alanındaki görüntü tanıma miktarı çok büyük ve şu anda günde 1 milyardan fazla işlem yapıyoruz. Ayrıca, ilgili algoritmalar aracılığıyla farklı endüstrilerde uygulanacak olan bulutta yüzlerce görüntü tanıma arayüzümüz var. Amacımız ve amacımız "gökyüzüne bakmak ve ayaklarımızı yere basmak" dır.Yani bir yandan algoritmaların ve teknik yeteneklerin rezervine dikkat etmeli, bilimsel alanda sürekli atılımlar yapmalıyız. araştırma verimliliği Aynı zamanda, mimarlar grubumuz ve İnternet şirketleri Yöneticisi'nden ürünler, yapmanız gereken, farklı endüstrilerde ve senaryolarda AI uygulamaktır.
Tupu Technology'nin yaptığı, genel AI şirketlerinden farklı olabilir. Güvenlikle ilgili bir proje sunmak olan, çoğunlukla güvenlikle uğraşan birçok AI şirketi var. Ancak AI algoritmalarında iyi bir iş çıkarmanın yanı sıra, müşterilerle uzun süre bağlantı kurmak istediğimiz için iş hizmetlerinin yapısına da daha fazla dikkat etmemiz gerekiyor. Müşterilerden her dakika ve her saniye çok sayıda istek geliyor.Şu anda her gün bir milyardan fazla resmi işliyoruz, bu da İnternet mimarisinin kullanımını gerektiriyor. İnternet hizmetimizin amacı, algoritmalar ve karmaşık mühendislik yetenekleri eşit derecede önemlidir, bu nedenle bu kadar çok verinin, bu kadar büyük miktarda verinin nasıl yönetileceği gibi yalnızca İnternet kitlesel hizmet projesinde fark edilecek birçok sorun vardır. Çağrı sesinin yük dengesi nasıl olmalıdır.
Tupu Technology'nin görüntü tanıma bulut hizmeti, çeşitli yüz tanıma, nesne tanıma, insan davranışı analizi, metin OCR'sinden görüntü aramasına vb. dahil olmak üzere görüntü tanıma için yüzlerce özelleştirilmiş veya açık arabirim sağlar. En büyük bağımsız görüntü tanıma bulut hizmeti sağlayıcısıyız.
Tupu Technology, İnternet alanında içerik incelemesi sağlayan ilk AI şirketidir. Daha önceki hocaların çoğu yapay zekanın tıpta uygulamasından bahsetmişti.Tupu Teknolojisinin uygulama noktası biraz farklı.Önce internete uyguluyoruz. İnternet alanında Meitu, Inke, Huajiao vb. gibi tanınmış canlı yayın ve kısa video platformlarının tümü müşterilerimizdir. Moderatörleri yapay zeka ile değiştiren ilk şirketiz ve bu sektörde içerik denetimi için standartlar ve fiyatlandırma standartları oluşturduk.
Biz de bu yolda sektör lideri olduk. Yüksek hızda, nispeten büyük bir yükle çalışan büyük bir kamyonun tekerleklerini değiştirmek ve durmadan umutsuzca çalışabilmesi için motorunu ve tekerleklerini sürekli olarak güncellemek gibiyiz. İçerik denetiminin kendisi spam göndericilere karşı mücadele etmek olduğundan, sürekli olarak güncelleme ve bakım yapmamız gerekir ve her güncellemenin bir öncekinden daha iyi olacağı garanti edilir. Bu yıl, anti-vulgarity gibi birçok yeni ihtiyaca uyum sağlayacak 2.0 sistemini piyasaya sürdük. Dövmelere izin verilmemesi, garip saç stillerine izin verilmemesi gibi çok detaylı ihtiyaçlar var, beklenmeyen birçok sorun var. İnternet alanında içerik herkes tarafından oluşturuluyor ve yaratıcılık da çok garip.Dolayısıyla işlememiz gereken veri miktarı ve uygulama senaryoları çeşitlilik gösteriyor.Bu belki de başka hiçbir sektörün karşılaşmadığı bir zorluk.
İnternet endüstrisine hizmet etmenin yanı sıra, Tupu Technology'nin görüntü tanıma bulut hizmetlerini diğer endüstrilere de genişletiyoruz. Geçen yıldan beri araştırdığımız yeni perakende işini şimdi yapıyoruz. Bugün tıbbi bakım için özel bir etkinlik.Bazı AI konferanslarının gelecek yıl veya yılın ikinci yarısında yeni perakende için özel bir etkinlik yapacağını düşünüyorum.Yeni perakendenin büyük bir pazar olduğuna inanıyoruz. Yapay zeka teknolojisini perakendenin her yönüne uygulamayı umuyoruz.Bu şekle göre, mağaza dışı müşteri akışı, mağaza içi müşteri akışı, satın alma müşteri akışı ve yeniden satın alma müşteri akışı için ilgili işlevlere sahip olduğumuzu görebiliyoruz. müşteri akışını çekmek, Müşteri akışını analiz etmek, satın alma dönüşüm oranını artırmak vb.
Piyasadaki kameraların yarısı kamu güvenliğinde, yarısı mağazalarda... Geçen yıl yeni perakende pazarına başladık. Bunun nedeni, bulut hizmetleriyle başlayan bir AI şirketi olmamızdır, bu nedenle yeni perakende pazarında yapmak istediğimiz şey yalnızca bir projenin teslimi değil, aynı zamanda bir hizmet platformudur. On milyonlarca çevrimdışı mağaza var ve çeşitli endüstrilerin farklı ihtiyaçları ve zorlukları, bizimki gibi bulut hizmeti şirketlerinin hizmet vermesi için çok uygundur. Bu çok karmaşık ve çok esnek, çok yönlü ve istikrarlı ürünler gerektiriyor ve önden arkaya tüm sorunların acilen çözülmesi gerekiyor.
Perakende segmentinde dikkat edilmesi gereken şey, daha iyi satmasına nasıl yardımcı olunacağıdır. Bir şeyler satmak, kullanıcıları taciz etmek değil, doğru ürünleri doğru insanlarla daha iyi eşleştirmekle ilgilidir. Bu yüzden burada birçok verimlilik verisi görmesine yardımcı olacağız. Örneğin mağaza giriş oranı, kalma oranı, satın alma oranı, yeniden satın alma oranı gibi bilgilerin yanı sıra kat verimliliği, kargo verimliliği, saha verimliliği, para verimliliği gibi çeşitli veriler. Önümdeki öğretmenlerin çoğu hızla tıp uzmanı oluyor ve ben hızla perakende uzmanı oluyorum.
Ayrıca vitrinde akıllı drenaj yapmak için birçok AI teknolojisi kullanıyoruz. Pek çok markanın mağazasını gördük, oralara da gitmemiş olabiliriz. Kapıda akıllı bir öneri makinesi varsa cinsiyet, yaş, kıyafet ve kıyafete göre size ürünler önerebilir ki bu çok zaman kazandıran ve çok çekici bir şey. Trafiği çekmek için birçok sergide ve mağazada akıllı öneri makineleri kullandık ve etkisi çok iyi. Birçok kişi ilgilenirse oynamaya gelecek ve bir de bakmak için mağazaya girmek isteyecektir.
Ek olarak, yolcu akışının görüntü analizine dayanarak, yolcu akışını analiz etmek ve düzenli müşterilerin gelişini belirlemek için perakende tüccarların ve markaların bir portresini yapacağız. Bu bizim kuyumculuk sektöründeki uygulamamızdır. Geçmişte kuyumculuk, otomobil, emlak sektörleri doğrudan sizin tarafınızdan satın alınamadığı için, yerel bir zorba değilseniz, oraya gitmeden önce birkaç kez izlemeniz gerekiyorsa, satış için eski müşterilerin tespiti çok önemlidir. . Tabii ki mahremiyet konusu tüm sektörün dikkate alması gereken bir konu.Bu teknolojiyi sağladığımızda mahremiyet konularına da büyük önem veriyoruz. İyi bir başlangıç noktasından gidiyoruz. Üyelik yönetimi perakende alanında yaygın bir yöntemdir.Yapay zeka teknolojisi ile güçlendirmek sadece daha fazla veri toplayabilmektedir.Bu veri başlangıçta katip gözüyle hatırlanırken şimdi bir kamera haline geldi. Kullanıcı gizliliği çok önemlidir, bu nedenle kuyumculuk sektörüne sunduğumuz yüz tanıma teknolojisinin öncelikle üyelerin onayını alması gerekmektedir.
Ayrıca, kitle tanımlama teknolojisi ile müşterilerin mağazanın alan etkisini analiz etmelerine yardımcı olacağız. Örneğin, süpermarkette hangi yerlerin sıcak nokta olduğunu ve hangi yerlerin müşteriler tarafından ilgilendiğini analiz eder, ancak alışveriş yapmaz veya eşit oranlarda alışveriş yapmaz. Offline olan her metrekare para olarak sayıldığından bu kirayı iyi bir gelire değişmek en iyisidir.İyi bir gelirle takas etmek istediği yer iyi bir gelirle değiştirilmiyorsa, belki de burası uyum sağlamaktır. Bu ayarlama, yeni perakende pazarlamasında da çok önemli bir konudur. Bu, kullanıcıların satın alma veya kafa karıştırma süresini azaltmak içindir, çünkü işin % 85'i çevrimdışı gerçekleşir, bu nedenle çevrimdışı olarak biraz zaman kazansanız ve mal cirosunun verimliliğini biraz artırsanız bile, tüm sektöre iletilebilir. önden arkaya Üretim ve bilimsel araştırma anlamında verimlilikte büyük bir artış var. Mağazaların lokasyon sorunu da dahil olmak üzere bu fonksiyonlarla da çözülebilir.Teknik yöntemlerle analiz edilen lokasyon seçimi sonuçları, insan tecrübesine güvenmekten çok verilerle desteklenecek ve maliyet tasarrufu ve verimliliği artırabilecektir.
Size iki demo göstereyim ve aslında mağazada çözdüğümüz teknik zorluklara bir göz atalım. Bu, çok düşük maliyetli bir donanım ve mağazasındaki mevcut kamera ile analiz edilen OPPO mağazasında uygulanmaktadır. Burada memuru takip edebilir, herkesin davranışını takip edebilir, ne yaptığını görebilir ve kat planını yansıtabilirsiniz. Ayrıca hangilerinin mağaza görevlisi, hangilerinin müşteri olduğunu da analiz edebiliyoruz. Hareket hattının analizi sayesinde, hangi yerlerin sıcak noktalar olduğunu ve müşterilerin oraya nasıl ulaştığını analiz etmesine yardımcı olabilir.
Bir sonraki video biraz daha zor, bu bir mağazada, karakterlerin kapanmasını içeren ve görüntü çok bulanık. Özellikle tıkanıklık durumunda hala tanınabilir ve hangisinin katip, hangisinin müşteri olduğunu analiz etmek daha faydalıdır. Daha sonra müşterilerin yaşını, mağazaya nasıl gidileceğini, erkeklerin nasıl gittiğini, kadınların nasıl gittiğini, yeni müşterilerin nasıl gittiğini ve müşterilerin kaç yaşında gittiğini de analiz edeceğiz. Böyle bir şey kullanım bağlantısına konulduğunda, elde edilmesi çok zor olan maliyet, istikrar ve bulunabilirliği hesaba katmak gerekir.
Bulut + terminal modelini farklı alanlarda kullanarak her sektörde genişlemek, bir sektörün hizmetlerini konsolide etmek ve ardından diğer sektörlere genişletmek için kullanıyoruz. Ayrıca yıldızlara bakacağız, ayaklarımızı yere sağlam basacağız ve her sektöre yardım edeceğiz.Tupu Technology'nin yapmayı umduğu şey bu. Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı
