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传统广告业发展遇瓶颈 OOHLink凭智能优势推动转型_ca88亚洲城娱乐在线

【每日科技网】  近日,分众传媒发布了2017半年度业绩快报。报告显示,2017年上半年,分众传媒实现营业收入56.41亿元,同比增长14.49%。其2016年年报显示,公司当年实现营业总收入102.13亿元,同比增长18.38%,业务增长呈下滑趋势。  有业内人士认为,以消费者无时无刻的个性化、碎片化需求为中心,满足消费者动态需求,建立在工业4.0、柔性生产与数据供应链基础上的全新广告营销模式正在兴起,广告主们对程序化购买、精准触达、节约成本及效果分析等方面的需求日益强烈,而这恰恰是智能营销技术在广告投放过程中可以弥补的诸多不足。  对此,国内户外广告智能化投放服务提供商OOHLink创始人兼CEO李玉新也对记者表示,人工智能不仅在满足广告客户的广告投放需求,而且也在帮助传统广告媒体解决目前面临的诸多难题。  去年,Google开始在英国的伦敦街头测试完全自动化投放的户外广告,承包了当地主要路口原有的户外广告大牌,结合大数据可以实时发布任何广告信息。在国内的媒体广告业务领域,分众传媒无疑是规模的企业,但是,分众传媒的框架广告几乎都是纸质的,必须全人工更换,电梯电视和影院广告也还在依靠SD插拔卡更换单机内容,处于半人工阶段,并不能做到像Google那样完全智能、即时更换任何广告。  另外,Google已经可以做到把旗下所有的户外广告画面时间按秒甚至毫秒来买卖,而分众传媒的广告还只能按照“星期/周”来买卖、安装更换。当然,这在国内户外广告行业已经是比较的,其他更多中小型户外广告公司,除了少部分数字媒体外,成本原因导致其只能做到以月、季度甚至是年进行买卖。  “与Google相比,中国目前的媒体广告仍处于传统线下服务模式,与真正的智能化还有很远的距离,OOHLink的目标就是做中国户外广告领域的Google,依托人工智能技术服务广告主与媒体方两端,让他们之间的合作更便捷、高效。”李玉新介绍说。  据了解,OOHLink于2016年11月上线,通过大数据+人工智能,搭建了一套基于户外广告的OSSP(线下媒体管理平台)+ODSP(线下广告交易平台)+ODMP(线下人群数据管理平台)系统,在媒体方、广告客户、用户间构建起生态服务闭环。  (OOHLink在媒体、广告客户、用户间构建生态服务闭环)  针对媒体的运维管理,OOHLink彻底解决了当前过度依赖人工的现象,从广告素材的智能上下刊、广告画面播放自动截屏、广告画面实时更换/定时插播以及媒体位效果统计数据四大方面实现了线上智能化操作流程,大大提升了媒体的投放效率。同时,可以通过广告的曝光量、受众分析、互动数据、投放效果,为媒体提供动态的、真实的媒体数据报告,为原有销售体系中的广告售卖提供更精准的数据分析与指导,以此判断广告媒体位适合投放的广告类别,建立可衡量和可评判的媒体价值定位。  上线虽不到一年,全国已有近百家媒体方入驻OOHLink,同时可以实现媒体资源共享售卖,换句话说,媒体入驻平台,不仅可销售自己的广告牌,也可以将平台内其他媒体的广告牌一起打包销售。  当然,除了媒体广告资源共享,OOHLink平台上目前还有上百家的广告客户,他们在广告投放时将优先选择平台合作的媒体。截至目前,OOHLink已完成对全国220多个城市户外广告牌的整合,覆盖多个生活场景,媒体点位超过100000个,媒体位标签体系达1600余个。  基于以上资源,广告客户可以对数据库所属人群进行多维度的定向分析,让潜在的用户人群服务于线下场景,通过人群数据选择线下媒体广告位,根据人群、天气指数、时段等灵活的制定投放策略。  今年5月,北京现代通过OOHLink实现根据气象指数进行播控的户外广告投放,客户提前设定多个策略,包括天气指数、天气策略指数以及广告素材,在投放周期内,当天气指数发生变化时,则系统根据天气策略指数的设定匹配相应的广告策略。在北京现代投放周期内,分别在晴天/阴天、白天/黑夜、男生/女生三类情况下针对全新悦动的不同优势性能进行了展示。  在广告投放之后,OOHLink会根据线下采集到的数据,比如人群属性标签、消费行为标签、生活方式、活动轨迹、地理位置、APP应用偏好等做人群画像分析,根据得出的数据再进行线上DSP追 踪投放,通过移动投放系统,进行设备定向投放,有效触达目标受众。  “对广告客户来说,不仅要实现好的广告投放效果,节约成本也是重要目标之一,智能化投放的优势之一,就是可以通过大数据技术实现实时调控,实时监测上刊效果,比如某客户一共投放1000个户外广告牌,但是只有998块上刊,那么没有上刊的那2个广告牌不仅可以被监测到,而且还可以扣除相应费用,这在传统模式中很难实现。”李玉新称。  事实证明,以OOHLink为代表的智能营销服务商正在加速促进中国户外广告业的转型,而这也备受资本市场看好。据透露,OOHLink已完成两轮由鑫澄资本,汉理资本,玖州资本等知名投资机构投资的数千万融资。  汉理资本合伙人柯林在接受采访时表示,相比当下,他在投资时更看重未来可能成为风口的项目,尤其是有一定独特性的项目,在他看来,智能营销的市场空间非常大,一旦线上线下打通,线下的业态会发生巨大改变,尤其是在大数据和人工智能方面。  在2016年触动传媒宣布倒闭时,业内人士纷纷认为其预示户外媒体的发展进入寒冬,而分众传媒创始人江南春也曾在内部会议上几次提到分众离灭亡只有8年,其中他重点提到了滴滴打车对于出租车行业的颠覆,可见传统广告业的转型迫在眉睫。  但是,从OOHLink当前的业务布局与服务来看,大数据、人工智能与传统广告业并非颠覆关系,也可以是互补或者推动,比如OOHLink,就是在试图借助自身的技术优势赋能传统媒体服务,帮助媒体为广告客户提供智能化的一站式服务。

【每日科技网】   随着人工智能的快速兴起,Google发布的深度学习框架TensorFlow在短短两年内,就成为了当前的深度学习项目。  在图像处理、音频处理、自然语言处理和推荐系统等场景中,TensorFlow都有着丰富的应用。虽然开源没多久,但是TensorFlow正在悄然渗透到我们的工作生活当中。  研究背景:  某新闻企业通过接入极光智能推荐系统,在其APP端增加智能推荐模块,为其用户私人订制感兴趣的新闻。极光机器学习云能够快速、精准的提取每条新闻的主题,并对新闻进行主题分类,借助极光自有的用户标签,向用户实时的推荐个性化新闻。  通过TensorFlow深度学习框架,在自然语言处理方向,极光已经通过机器学习算法实现了文章标题、摘要和关键词的自动生成功能。  研究方案:  文本自动总结的模型一直都是深度学习中的研究热点。有一些诸如 TFIDF和TextRank之类常规算法,其基本原理是直接抽取文本中重要的句子。也有一些较为复杂的算法如重新生成新的句子,但效果不佳。目前常用的模型是seq2seq,它是基于Encoder-Decoder的一个结构,首先将原始文本中的句子encode成一个固定大小的向量,然后通过decoder部分一个字符一个字符生成目标句子。  TensorFlow,也就是Tensor和Flow,这就意味着Tensor和Flow是TensorFlow的基础要素。Tensor意味着数据,Flow意味着流动、计算和映射,这也体现出数据是有向的流动、计算和映射。TensorFlow的结构由会话(session),图(graph),节点(operation)和边(tensor)组成,它使用图(graph)来表示计算任务,图在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行,其状态是通过变量(Variable)来维护的,使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitrary operation)赋值或者从其中获取数据。  这篇文章中我们将采用基于Tensorflow的Seq2seq+Attention模型,训练一个新闻标题自动生成模型。加入Attention注意力分配机制,是为了使Decoder在生成新的目标句子时,可以得到前面Encoder编码阶段每个字符隐藏层的信息向量,提高生成目标序列的准确度。  数据处理:  样本数据为该企业新闻客户端2016年11月份的新闻,超过10M的语料数据,包含新闻标题和新闻正文信息。由于在Encoder编码阶段处理的信息会直接影响到整个模型的效果,所以对新闻数据的预处理工作需要非常细致。对新闻中的特殊字符、日期、英文、数字以及链接都要进行替换处理。  文本预处理后,就是训练样本的准备工作。这里的Source序列,就是新闻的正文内容,待预测的Target目标序列是新闻标题。为了保证效果,正文部分不能过长,这里设定分词后的正文不超过100个词,不足用PAD字符补齐,设定标题不超过20个词。在生成训练样本的时候,定义了create_vocabulary()方法来创建词典,data_to_id()方法把训练样本(train_data.txt)转化为对应的词ID。  训练样本的数据格式如下:   算法解析:  Seq2Seq是一个基于输入的sequence,预测一个未知sequence的模型。模型由Encoder编码阶段和Decoder解码阶段两部分构成。模型编码阶段Encoder的RNN每次会输入一个字符代表的向量,将输入序列编码成一个固定长度的向量;解码阶段的RNN会一个一个字符地解码,如预测为X。在训练阶段时会强制将上一步解码的输出作为下一步解码的输入,即X会作为下一步预测Y时的输入。  当编码阶段输入的序列过长时,解码阶段LSTM模型将无法针对最早的输入序列解码。Attention注意力分配机制,在解码阶段每一步解码时,都会有一个输入,对输入序列所有隐含层的信息进行加权求和,能够很好的解决这个问题。  将分词后的新闻文本数据拆分为训练样本和测试样本,共四个文件:train_data.txt,train_title.txt,test_data.txt,test_title.txt 。新闻正文内容和其对应的新闻标题需要分开存放在两个文件内,一行为一条新闻样本。  实证效果:  运行脚本,训练好的模型将被保存下来,部分预测好的Text Summarizaion如下:  总结:  随着互联网的迅速发展,网络中的新闻资源呈指数级增长,通过深度学习自动生成的标题往往能很直观的体现新闻的主题内容,便于读者快速的浏览新闻,准确选择自己感兴趣的内容,节约时间成本,能够给读者带来很好的体验感。  智能推荐已经成为一种势不可挡的趋势,随着人工智能的发展,算法推荐必将成为内容领域的主流之一。极光即将推出一套完整的智能推荐引擎,模型引入极光用户标签,将基于Tensorflow的LSTM主题分类的个性化推荐和非个性化推荐相结合,不仅能很好的解决用户冷启动问题,而且可以满足企业的个性化需求和用户的实时智能推荐。

【每日科技网】  昨天对于科技圈来说是个特别的日子,因为三星商务旗舰产品Note8在经历风波以后正式归来,而魅蓝全新旗舰产品Note6也在北京演艺中心发布,两款价格差距极大的机型,却在拍照方面展现了相似的表现,达到了同价位的品质。   三星Note8   魅蓝Note6  三星Note8采用6.3寸2K双曲全面屏,骁龙835/Exynos8895处理器,6GB RAM+64/128/256GB ROM,800万前置+1200万PD双核对焦双摄像头,OIS光学防抖,F/1.7光圈。一直以来是安卓阵营的拍照标杆,三星Note8带来的表现没有让我们失望。  不过,当超强的硬件配置用在千元机魅蓝Note6上,这样的品质则是更让我们惊喜了。魅蓝Note6采用索尼IMX362/三星2L7镜头,拥有1.4μm单位像素尺寸,F/1.9光圈,加入双PD对焦技术,让魅蓝Note6拥有超越同级机型的拍照品质。在与小米6的样张对比之中,魅蓝Note6的成像画面拥有更高的纯净度,除了整体画面感觉更加自然以外,画面噪点控制也更加出色。   魅蓝Note6、小米6样张  性能方面,魅蓝Note6搭载高通骁龙625处理器,主频2GHz,GPU为Adreno506,让其在大型游戏应用之中拥有更好的表现。搭载4000mAh大容量电池,支持18W快充,魅蓝Note6续航堪称出色。   骁龙625 GPU  综合素质出众的魅蓝Note6起售价仅为1099元,为3GB+16GB,支持128GB内存卡拓展,让魅蓝Note6大有可为。相比三星Note8超越6000元的起售价,魅蓝Note6无疑是更加值得选择的机型。目前,魅蓝Note已经正式开启预约,新品将于9月1日正式上市。

【每日科技网】  虹软公司在其官网上以“拥抱人工智能,虹软让‘刷脸’无处不在”为主题发布了针对中小企业的人脸认知技术引擎,目前包括人脸检测、人脸跟踪与人脸识别三大功能。虹软此次提供的SDK引擎既有可在PC上运行的Windows版本(想象一下用您的PC就可以架构人脸识别的服务器),也有可在终端设备独立运行的Android版本与iOS版本。该引擎可编程、可二次开发,可以独立运行在终端设备或服务器上,不是云服务平台,所有运算都在SDK引擎内部运行。虹软此举标志着人脸识别技术从此免费!  人工智能时代已经到来  人工智能毫无疑问会是科技领域下一个浪潮。从互联网巨头到创业新贵,无数技术驱动的公司投入了人工智能的这股洪流。在自然语言处理、图像识别等领域,出现大量创新的产品。在未来人工智能技术如何与行业应用相结合,智能机器不断向人类学习,会给人们的生活工作带来更多的便利,使机器的认知能力更加深入和精准,而人则可以借助智能的协助进行更进一步的知识加工和整合。当今已经走到了商业化的拐点,纵观人工智能领域的主要产业链,人工智能创业的方向究竟应该是什么?像无人驾驶,智能家居,智能制造等这些行业的产品,是改变行业或者生活的真正落地的产品。虽然各大互联网公司都已部署人工智能技术,但这些大公司也只是集中在某些领域,无法覆盖到各个行业,所以对于创业者来说很多垂直行业细分市场仍然有巨大的机会。  人脸识别技术:大企业的菜,中小企业的门槛  在AI领域最为热议的几大技术中,以人脸识别为代表的机器视觉技术已经被科技界视为新风口。正是如此,我们看到BAT都纷纷瞄准人脸识别,阿里控股了一家人脸识别技术企业,将其技术应用到支付宝、淘宝等平台(虽然其实际的应用还没有达到理想的效果);腾讯组建了人脸识别技术团队,对其多款产品提供图像技术支持。然而,从基础技术到真正的产品,中间需要历经较长的周期,从算法实现到产品化的成本非常高,构筑了中小企业进入AI领域的技术壁垒。也有人脸算法公司通过云计算开放自己的算法,让企业通过公有云服务平台的方式去使用他们的技术,但是在实际运用中,公有云服务因为网络、并发、尤其是用户信息隐私等问题,有开发难、产品体验差等诸多烦恼;拿科大讯飞的语音云服务来说,在很多机器人模拟演示中,用户与机器人对话交互,就会有反应迟钝,实时反馈不及时的问题;这种方式的商业应用前景较为有限。从开发的角度来看更切合实际的做法是:终端处理或者服务器(包括自建云)独立运行处理,是最为实际的、也是最为高效的应用方式,因为其更便于企业进行二次开发,更易于开发者系统性的集成应用;同时企业也可以自主保护用户数据隐私,独立处理敏感性信息。但是各大人工智能开发商的核心算法都是其商业利润之所在,拿人脸识别技术来说,旷视公司的离线端SDK售价就在120万元每年每平台。对于中小企业,特别是初创企业来说这是一笔难以承担的初始费用,使用门槛真的很高。  虹软免费提供人脸识别SDK引擎  所以说虹软此举颠覆了人工智能“视”界,标志着中小企业使用人脸识别技术将无成本、无门槛。SDK引擎的独立性,使开发应用更为方便快捷,只要下载SDK集成到实际产品中去就可以无缝对接产品功能。整个人脸识别运算都在SDK引擎内部,在离线与终端设备或者嵌入式应用中无需网络的交互信息,就可以独立运行;即使需要服务器运算,开发者也只是架设调用自己的服务器(哪怕是一台普通PC),二次开发与集成的自主创新能力更强,更便于维护应用与升级产品,这对于中小型企业、初创企业、甚至个人开发者来说是很有价值的。(环顾四周,你是否有一台PC,或者Android/iOS设备,不用考虑,下载虹软引擎,就可以马上实现你想要的人脸识别功能与应用。)  虹软是一家什么样的公司  那么虹软是一家什么样的公司?我们就来扒一扒,从其官网上了解到,虹软公司是全球的计算摄影技术开拓者和解决方案供应商。同时,也是视觉人工智能技术应用的领军企业。在过去数年,虹软运用的神经网络、深度学习方法,改进开发出大量高效的、有应用价值的先进算法,并致力于将这些算法与行业应用相结合。除了海量应用于手机领域外,在智能家居、智慧金融、智慧安防、智慧医疗、智慧城市、工业4.0、自动驾驶、个性化定制、AR\VR等领域,其算法也为产品及行业的升级发挥巨大的价值。  虹软人脸识别技术的优势  据悉,虹软人脸识别算法采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,卷积神经网络是目前深度学习领域中使用最广泛、效果的模型框架,相比与传统的手工特征,具有更强的鲁棒性,识别能力有大幅度的提高。虹软人脸识别技术所使用的卷积神经网络模型,经由海量训练样本学习而来,对不同人种、不同年龄,一定范围内人脸的姿态、表情、光照、尺度等变化都有较好的适应能力。  其官网公布的客户都是主流的品牌厂商:三星、LG、亚马逊、华为、联想、小米、格力、美的、OPPO、Vivo等,都与虹软保持长期深入的合作。同时,其也与世界的技术公司进行战略合作。从几家主流的系统集成商的信息反馈看,其企业级引擎在公安、交管、保险、医疗、通讯、零售行业也有大量使用。  技术创新+应用创新 融合才能创造出好产品  在人工智能即将到来的时代,如果想要进入人工智能领域,无论技术还是产品应用,都需要创新。一种是像虹软这样源头型的技术创新公司,能够埋头专注于技术,十年、二十年磨一剑,不断地积累,作爬山式的技术研究与开发。另外,我们产业也同时需要有很多的中小型企业、创业者、产品创新者做快速的、冲浪式的产品创新、微创新和应用创新。只有这两种创新碰撞融合,才能够打造出好的产品及服务。虹软开放的人脸识别技术,推动各行业真正走进“刷脸”时代,从而实现助推产业升级,惠及大众生活。

【每日科技网】   9月8日(本周五),由深智云主办、广东省净水设备协会协办的“净水新机遇,智造赢未来”——深智云IoT智能净水器发展系列研讨会(第一站),将在深圳市龙岗区丽湾酒店隆重举行。届时,深智云将邀请净水行业知名企业及专家等共同探讨行业热点。在此,十分感谢康佳、酷蛙、旭力康、惠昊德、华尔康、拓奇膜、泉氏净水、万福、易安诺、净水卫士、水圣、尚之水、品正、深水海纳、宝莱特、点球、水博士、爱玛特、庆科、汉枫、广和通、思科、亚马逊、中国电信、广东省物联网协会、深圳市智慧家庭协会、深圳市净水协会、人民电器等企业伙伴对本次活动的大力支持。   一、净水行业暗流涌动行业洗牌一触即发  近年来,净水行业的发展速度在家电市场中可谓鹤立鸡群,表现十分抢眼。然而,伴随着商业智能时代的到来,知名净水企业纷纷布局物联网,转型已成为中小企业的共识。与此同时,国家加大力度管控净水行业,各项行业标准即将出台。多种因素影响下,转型的方向、速度、力度都直接影响着企业的生存与发展。净水行业暗流涌动,行业洗牌一触即发。  二、净水新机遇智造赢未来  针对净水行业的现状,深智云围绕“净水新机遇·智造赢未来”的主题,主办深智云IoT智能净水发展系列研讨会(第一站)。届时,深智云将邀请广东省净水设备协会、净水行业知名厂商等,就产品技术、智能化升级、商业模式、物联网转型等话题进行深入探讨,携手打造深圳净水健康生态圈,助力净水行业品牌突围,共创商业智能时代新发展。  三、深智云以物联网之力助推净水行业发展  深智云作为行业内极具创新能力的物联网云平台,专注于智能健康、智能硬件、智能家居、智慧社区、楼宇办公、智慧工业六大细分领域,提供智能产品打造、超级APP开发、私有云搭建、企业专属SaaS服务,IoT PaaS服务、数据服务等,具备业内罕见的软硬件解决能力、供应链渠道整合能力、数据价值开发能力以及完整的纵向服务基因。  针对净水行业的发展需求,深智云推出了智能净水行业解决方案,通过“PCBA+模块+APP+云”的完整的一站式软硬件方案,助力净水企业在快速实现产品智能化的同时,运用产品全周期管理、大数据管理运营等功能,提升企业的市场把控力、促进二次销售并打造全新的业务增长点。  深智云希望通过此次会议能与净水行业内的企业、专家共同探讨在物联网技术、智能科技等的发展机遇下,如何帮助更多的净水企业快速实现转型突围,促进净水行业良性持续地发展。  活动时间:9月8日(本周五)13:30-17:00  净水新机遇·智造赢未来,

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时间:2016-09-03 02:20:23