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自動(dòng)導(dǎo)向車
工業(yè)機(jī)器人
服務(wù)機(jī)器人
特種機(jī)器人
自動(dòng)化系統(tǒng)
零部件運(yùn)營商正在轉(zhuǎn)移重點(diǎn)，同時(shí)也在關(guān)注智能家居服務(wù)、安全與監(jiān)控服務(wù)、智能基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)等領(lǐng)域的商機(jī)。
Buying Trends 調(diào)查顯示，廣播和媒體行業(yè)對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的采用有了巨大的提升，68% 的組織表示他們可能或非常可能在廣播和媒體行業(yè)部署人工智能。
對(duì)大量存儲(chǔ)/存檔的非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)、高效的標(biāo)記和索引是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)；因?yàn)檫@是目前手動(dòng)完成的。與傳統(tǒng)的自動(dòng)化流程（主要基于規(guī)則）不同，AI 算法可以分析大量數(shù)據(jù)、挖掘模式、關(guān)聯(lián)各種來源的數(shù)據(jù)并生成智能洞察。
然而，有效的索引和元數(shù)據(jù)標(biāo)記需要高級(jí)搜索技術(shù)，旨在發(fā)現(xiàn)媒體內(nèi)容片段。傳統(tǒng)上，質(zhì)量檢查、字幕和隱藏式字幕創(chuàng)建都是手動(dòng)完成的。AI 有可能使用異常檢測和自然語言理解 (NLU) 等技術(shù)使這些自動(dòng)化。此外，人工智能可以通過分析觀看模式、社交媒體足跡、當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)的人口統(tǒng)計(jì)詳細(xì)信息來提高客戶體驗(yàn)，從而增加點(diǎn)擊率以及動(dòng)態(tài)插入高度相關(guān)的廣告。
深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)該使用適當(dāng)?shù)某杀竞瘮?shù)和超參數(shù)調(diào)整進(jìn)行微調(diào)。應(yīng)根據(jù)應(yīng)用用例優(yōu)化 CNN、RNN/LSTM、NLP/NLU 等算法的組合，以獲得最佳精度和效率。
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