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- 電子郵件廣告案例 內(nèi)容精選 換一換
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識別文本中包含有辱罵內(nèi)容的垃圾文本 惡意灌水檢測 識別無實意字符或亂碼等特征的灌水類文本 違禁物品檢測 根據(jù)法律規(guī)定,識別刀槍、毒品等違禁內(nèi)容 垃圾廣告檢測 識別文本中含有推廣或者售賣意向的廣告內(nèi)容 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和海量敏感詞庫,審核準(zhǔn)確率高,幫助企業(yè)客戶減少人工審核工作量,避免違規(guī)風(fēng)險 智能語義分析來自:百科務(wù)”典型案例! ServiceStage | 華為云助推武水集團項目成功入選住建部“智慧水務(wù)”典型案例! 時間:2023-01-06 11:31:36 代碼檢查 編譯構(gòu)建 CloudIDE 近日,住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部科技與產(chǎn)業(yè)化發(fā)展中心發(fā)布《關(guān)于發(fā)布2022年智慧水務(wù)典型案例的通知》來自:百科
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②電商鋪貨:針對多商品,多電商平臺,可實現(xiàn)一鍵鋪貨,跨平臺鋪貨等。 ③廣告復(fù)核:對廣告主而言,對于廣告渠道商執(zhí)行情況是需要復(fù)核的,對于投放渠道廣,物料多的廣告主,人工的通過訪問去核查成本高,通過 云手機 可高效便捷實現(xiàn)自動化的廣告復(fù)核。 ④調(diào)查取證:對于獨立版權(quán)的圖片、照片等資產(chǎn),可通過MR來自:百科ss AI繪圖能力。 文生圖應(yīng)用,通俗來說就是用戶輸入一段描述語言,AI即可生成與文字描述匹配的創(chuàng)意畫作,可廣泛應(yīng)用于圖像修復(fù)、角色造型、廣告營銷、插畫生成等多個領(lǐng)域。然而,想要快速、無憂、穩(wěn)定的使用文生圖應(yīng)用卻面臨不小的挑戰(zhàn),除了對應(yīng)用本身的學(xué)習(xí)之外,還涉及到應(yīng)用的運行環(huán)境的準(zhǔn)來自:百科
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儲。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 有哪些案例? 幫助文檔 GaussDB 數(shù)據(jù)庫調(diào)整查詢案例 GaussDB數(shù)據(jù)庫調(diào)整查詢SQL案例 增加JOIN列非空條件 在執(zhí)行查詢語句中添加JOIN列非空判斷 GaussDB數(shù)據(jù)庫表調(diào)整案例 GaussDB數(shù)據(jù)庫表調(diào)整案例 選擇合適的分布列 將表中列作為分布列來自:專題
時間:2020-09-15 16:19:33 內(nèi)容審核 ( Content Moderation ),是基于圖像、文本、視頻的檢測技術(shù),可自動檢測涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物等內(nèi)容,對用戶上傳的圖片、文字、視頻進(jìn)行內(nèi)容審核,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息量猛增,大來自:百科
圖像識別 采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu),服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高,在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 圖像識別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu),服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高,在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 快速定制來自:專題
Message Notification, SMN )是可靠的、可擴展的、海量的消息處理服務(wù)。它可以依據(jù)用戶的需求主動推送通知消息,最終用戶可以通過短信、電子郵件、應(yīng)用等方式接收。用戶也可以在應(yīng)用之間通過SMN實現(xiàn)應(yīng)用的功能集成,降低系統(tǒng)的復(fù)雜性。 圖1 SMN產(chǎn)品架構(gòu) SMN的主題訂閱模型,旨在來自:百科
10:35:28 內(nèi)容審核-文本 Moderation(Text),基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型,可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險,凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶體驗 應(yīng)用場景 電商評論篩查 檢測電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論,智能識別有涉黃、涉政、灌水等違規(guī)評論,保證良好用戶體驗來自:百科
別結(jié)果”,查看識別結(jié)果。由上圖可見數(shù)據(jù),生日和電子郵件列被識別為敏感數(shù)據(jù)風(fēng)險。 步驟 6 單擊選擇字段,查看風(fēng)險詳情。 參考“第二步:數(shù)據(jù)脫敏”對數(shù)據(jù)庫“rds-dsc-test”中的表“dsc_yunxiaoke”的生日和電子郵件列進(jìn)行脫敏。 ----結(jié)束 第二步:數(shù)據(jù)脫敏 DSC來自:百科
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