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诈金花官网:辅助整个电子商务行业的进化。 代码隆科技的核心产品ProductAI是人工智能视觉开放平台,通过对外开放API向电子商务企业获取照片检索商品和商品属性识别服务。 通过照片检索商品功能,ProductAI可以智能地识别图像中的商品,对商品进行分类、规定和检索。

你可以根据电子商务数据库展开个性化的图像搜索引擎. 取得商品属性识别服务,ProductAI解读深度自学多维解析图像信息、商品内容信息,极其智能地提取类别、颜色、材质、价格等多重信息。 借助最先进的商品识别人工智能技术的辅助,客户需要向电商抽象展示市场需求,达成协议转化率特别优化的寻找方法。 提到人工智能与电商行业的融合,黄鼎隆博士认为人工智能的商品识别可以从三个方面构筑价值。 一是减少订单,另一是节约人手,还有老板电商挖掘他们销售的商品中的巨大数据价值。

客户需要应对“通过ProductAI,一天内在我们的网站上打开了照片购物功能”。 “网上照片购物功能2个月后,交易额上升了20%以上! 》报告称,ProductAI自去年10月24日上线以来,已有700多家企业用户提出试用申请,受到各界关注。 人工智能产业的发展,重要的是能否利用人工智能技术增进其他产业的更好发展,目前电子商务行业与人工智能的紧密结合代表着传统行业与新技术碰撞产生了新的火花,这是“互联网” 以下是演说纪实。

你好。 我是字节隆技术的黄鼎隆。 今天有这个机会,很荣幸有机会谈论人工智能。

这几年,特别火的名词被称为“网络”是不好的。 每个行业的企业都在考虑如何用于互联网技术,实质上互联网技术的繁荣已经有20多年了。

这个技术蓬勃发展之初,第一次用于这个技术的企业,他们得到了很大的技术力量,相当顺利。 但是现在,坦率地说,网络技术的红利已经不多了。 现在的企业被用于互联网技术。 因为不用有相当大的技术劣势。

但是即使你用,因为大家都用,所以有太大的好处。 所以,我指出我们应该更多地关心下一代的创新浪潮,提供新的技术红利。 那么,由于最近人工智能技术的各种突破,业界普遍认为人工智能不是下一波技术革新浪潮。 今天考虑闲谈,作为电商如何错过“人工智能”的技术红利,构筑更进一步的进化。

我再问一个问题。 如果你进店的话,客人希望怎么去找商品? 如果对方空手说“我想要这样的东西”,你可能很长时间都不知道对方在想什么,但你可能失去了这次销售的机会。

另一个场景需要客户拿着他想的样品通知他。 销售马上说:“有这个。 马上发送给您”或“对不起”。 我们长得不像,但我可以推荐像产品一样的东西。

”。 这使得整个交易非常不简单,充满著的可能性。 所以,客户需要展示自己想的东西。

这是最有效的“去找商品”方法。 但是,现在EC平台经常不能反对这种交互。

一般来说,您必须用文字描述客户的想法,不需要展示市场需求。 但是,我相信通过创造性的人工智能技术,可以解决问题这个问题。

首先介绍码隆技术。 我们是中美创始人集团,代码特(Matt Scott )和我,黄鼎隆。
我们是家族工智能创业公司,这几年我们获得了很多大会的冠军,包括中国创造创业大会的冠军、中国大数据大会的冠军、微软公司、亚马逊黑客马拉松的冠军,以及世界零售创造峰会的冠军等。 我们用什么获得这么多冠军? 我们用深奥的自学和计算机视觉技术建立了人工智能模型。

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我们使用大量的商品图像数据输出到这个模型中,让人工智能自学了各种商品的特征。 就像阿尔法戈自学了很多棋谱后,学习变快了一样。 这样的模型在看到大量的商品图像后,有必要仔细解读隐藏在一张图像背后的商品信息。

我们还把这个人工智能的大脑放在云端,发售了产品名“ProductAI”。 这是“AI for Your Product”的意思,是向你的产品移植人工智能。

每家企业只要非常简单地插手这个平台,就能获得API。 使用这个API,可以缓慢方便地提供照片寻找商品,自动识别商品的属性。 下面明确说明客户需要在这样的平台上做什么。

第一个场景,拍照搜索商品。 例如,这是面料商品识别的场景。 通过我们的技术,你只要拍电影布料的照片,就能找到合适的布料。

现在国内下一批面料交易平台商用的是我们的技术。 以前服装企业很难向布料商解释他们需要什么样的布料,现在只有照片才能解决问题。 然后,可以一键下单,出售自己想点的布料。

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非常提高了整个交易的效率。 腾讯视频演示更进一步,是服装B2B平台,客人是服装店的店主。 店主们在其他网站上看不到什么风格的销售情况好。 他们只需在其他网站制作图,传递到b2bEC平台,就能找到什么样的电商卖同样的衣服。

这些衣服即使有一些变化,例如模型有不同的姿势,或者画面充分加工时,也能极其识别。 ProductAI商品的人工智能可以像人类一样在意义上解读商品的意思,在某种程度上是寻找一模一样的照片。 另外,如果客户的数据库中没有一模一样的商品,无需寻找风格相似的商品,就可以介绍给用户提高销售。

腾讯视频演示的第三种情况是室内更新和来自家具行业的场景,用户可以通过ProductAI上传室内效果图。 之后,如果想寻找与风格相似的室内设计照片的照片吊灯,只需选择吊灯框,就无需寻找合适风格的吊灯,而是销售。

甚至背景模糊的餐桌椅子,只要你帮我挑个框,我们就可以找了。 也需要上传室内俯瞰设计图纸。 你可以寻找某种程度或类似的户型。

别人是怎么设计过的? 腾讯视频,在过去的全国两会期间,展示《光明日报》在ProductAI制作的场景。 当你看到新闻主席问候的照片时,想告诉你他到底在什么场合问候的时候,只有拍照,我们才能找到相关的视频,再现当时的场景,看到更丰富的新闻内容。 这个案例的出现让我们自己吃惊:第一,像《光明日报》这样权威的传统媒体也强烈地吻着人工智能的新技术。

第二,这项技术在一周多内就启动了。 我们把整个人工智能技术放在云中,所以整个调用变得非常简单。 一些使用ProductAI的用户具有前端开发能力。

不需要理解人工智能技术,一天之内就有在网上调查商品的功能。 另外,用户的使用量在稳步增加,可以看到在2个月内,照片购物的交易额最多增加了20%。
腾讯录像展示第二个场景。

更好的是为了在电子商务的后台使用,开展商品的管理。 图中是国内的大型家电制造商,后台数据库中有一定程度的商品定价和质量管理等商品管理,但是一定程度的商品文字记述不正确,不能检查,但是这些商品的图像是一样的,所以ProductAI是商品以往,这种作业主要是人工采样展开,但现在可以使用机器的全量操作者了。 进而,可以提取商品背后的信息。

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在衣服这样的典型商品中,输出衣服的图像,就能分辨出图中有什么样的上衣、什么样的裤子、颜色分析数字的比例、各种样式。 以前必须是承运人,人为地贴上这个标签,现在机器可以自动做这件事,大大减少了人手。

客户也说:“使用产品老板节约了25名运营人员。” 第三个场景是挖掘商品大数据信息。 只是大量的数据隐藏在照片中,我们与中国纺织信息中心合作推出技术,这项技术可以自动提取一张照片的服装颜色信息。 比如TT表演的照片。

我们先自动分割人,再分割衣服,然后检查衣服上出现的颜色,认识到不受光、材质、角度的影响,有明确的颜色和分析比率。 往年,中国纺织信息中心发布色彩风行趋势报告,告诉中国服装企业明年不流行什么色彩,以前专家看了大量秀场照片得出了感性的理解,现在由于这样的技术,最近纽约的时尚腾讯展示录像的另一家企业被称为POP,是有名的时尚信息公司。

通过调用ProductAI,需要在那个网站上动态表现最近服装的风格颜色,也需要正确的颜色分析数字。 这过去是感性的理解,但现在变成了理想的智能。

理论上,对于今天回到快乐湖国际会议中心的各位,可以说穿什么颜色衣服的人最多,正确的颜色比例,风的风格,都可以动态地得出结论。 此外,这种能力可以与社交平台融合。

一个叫穿衣服助理的app,在调用Productai API后,用户拍摄并上传自己的衣服时,就意识到有一件红大衣,可以在数据库里找到红大衣的照片。 介绍的是各种明星模特穿同样的钱的方式,给用户对话的建议。

这里产生的价值极大,而且相当有潜力。 但是移动互联网发展了多年,很多企业积累了大量的数据,而且很多企业被冰复盖,藏在一个宝库里。

数据的表现形式是图像,但以前图像数据的价值还没有挖掘出来,我们开发的ProductAI是关闭数据宝库取出钱的关键。 因为电脑开始像背诵文字一样背诵照片和视频。 回到我最后的问题,如何用人工智能构建电商的进化? 实质上这个问题现在还没有答案。

为了不让互联网技术的先驱告诉我们互联网对世界没有那么大的影响,我们现在通过这些案例证明人工智能技术可以给电子商务带来10几%、20几、30几甚至50几%的效率提高但是,人工智能的潜力与此相比,作为卓越的技术,我相信这个行业不会实现圆形的10倍、100倍、千倍的高速增长。
那么,这种超出期待的明确实践中的方式是什么呢? 答案还没有确认,我们希望把这种技术向外部开放放入云端,更多的企业,特别是电子商务企业和我们一起去寻找这种可能性。 确实的人工智能不是自己的智能,而是能否让别人看到更多的智能。

这是我今天的内容。 谢谢你。 原创文章,发布许可禁令刊登。

以下,听取刊登的心得。。

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