エンターテインメント脳は本当に「スマート」持つことができますか？答えは、人工知能技術のライフサイクルです！この1の増加のマーケティング、エンターテインメントパノラマの秘密アリインテリジェントなアルゴリズムにコンテンツインテリジェンス、から！
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アリは、同社の強みは、演劇総合的拡散からのライブエンターテイメントや文学小説に、オンラインからオフラインに、その組成を広い範囲を必要とするデータ、エンターテインメントおよび関連産業を信じている形で分散織り交ぜの複雑さを示し、ビジネスデータの途方もない挑戦で。
過去3年間、アリシビックマウント、ラボは常にコアドライバとしてヘルプ事業の発展と成長になっているクール、次の4つの技術的な方向性を形成します：
内容理解は、フィールドのビルド知識マップに異なる形、IP、小説、戯曲、ビデオ、音楽やその他の娯楽関連のアルゴリズム技術の内容の礎石は、多くの困難をもたらしたのコンピュータビジョン、自然言語処理、マップ＆推理です図ニューラルネットワーク、マルチモーダルコンテンツ分析技術が広くコンテンツ解体に適用されます。ビデオは、例えば、動画ビデオの長さは、マルチモーダル解析技術に基づいて、そのラベルの内容を表現するために、低レベルの抽象化の一部を総括することは困難であるコンテンツを統合し、マシンはエキスパートシステムの学習、コンテンツの種類に壁に実行されます実行可能な方法のうちのような半自動のマイクロラベルシステム。そして、短いビデオをオンライン高速フィードバックループの異なる、でも最短生産サイクルのバラエティ番組でも3ヶ月かかる以上、まだどのように、不確実性の演劇の総合的なコンテンツ制作高度につながった、監査期間の監視と不確実性に直面しています複雑な過去のデータリードの分析と法の成否に基づいて選択されたコンテンツを評価するためには、さまざまな統合ビデオプラットフォームが直面しているコアの課題の一つであり、北斗七星アリ・エンターテイメント・システムは、この問題を解決するために使用されます。
2つのソリューションは、広く様々なAPPで使用されている情報爆発の重要な手段として検索と勧告、ユーザがコンテンツの正確な記述の複雑さをリードしたいという演劇包括的なコンテンツも俳優名、プログラム名を介してユーザにのみ取得することは非常に困難ですそれは苦痛の多くを引き起こしました。検索モードでのエンターテインメントコンテンツ配信システムでは、新しいユーザー要件として融合の推奨モードは、どのようにそれらをできるだけ早くお気に入りのコンテンツを見つけやすくするため、ユーザの意図学習過程のより正確な理解を通じてクラスを強化するために、なっエンターテイメントシステムは、検索を押し下げ相の主な仕事。
インターネット業界の重要な開発として、エンターテインメント業界、人工知能、大多数の分野での宇宙技術の応用、そして私たちは小さな一歩です、大きな奇跡を作成するためにエンジニアを楽しみにしては、デジタル・エンターテインメント業界の工業化時代を加速しますすぐに。
