全托管文章智能采集系统
汇总:自动采集的文章管理系统才完工，做了一个网站测试，请大家拍砖
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-10-15 07:48
汇总:自动采集的文章管理系统才完工，做了一个网站测试，请大家拍砖
完成自动采集 文章管理系统，并进行网站测试
这
说明如下几点：1）系统定位在大文章的网站管理列中，所以功能比较简单 2）文章可以分批手动采集，可以一次性采集某一类别的所有网页 3）手动任务可以转换成定时采集任务，可以设置分类的定时采集间隔， 如1、2、5、10小时等4）采集文章不存储在数据库中，数据库只保存关键数据，文章采集可以自动或手动生成shtml页面（模板定义） 5）自动生成首页和频道首页（如有） 6）自动生成RSS，并支持RSS远程和本地javascript输出调用 7）支持业务编辑功能， 可以注册和发布并管理自己的
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技巧:【网站优化】网站优化时做伪原创的注意事项是什么?
网站的关键词排名与网站的收录密切相关。收录越好，排名越多关键词。但是为了让 文章 拥有 收录，需要不断地发布新的 文章。不过，大家的精力都是有限的，想要发布更多的文章，就必须使用伪原创。今天小编就来说说网站优化中的伪原创技术。
1. 什么是伪原创
由于站长每天的精力有限，如果网站收录情况好，把原创文章全部写出来肯定是不现实的。所以总的来说，大家在写文章的时候，都会或多或少的向一些文章的同事学习。在SEO行业，对于文章的质量会有一个等级：1级最好是纯原创，但是输出比例很低。2级是伪原创，用好的话效果还是不错的。最糟糕的是拼接，也就是纯复制。虽然这会有很大的产出比，但对SEO的影响却很小。效果比较好伪原创一般是这样的：
一个集合，结合了多个 文章 的想法，但不是纯粹的复制，用他们自己的话来说。
如需详细解释，请从一些粗略的 文章 扩展中学习。
造型神似，这种伪原创和文章大框一样，但内容最好用自己的话，不是纯抄袭。
扩展评论，您可以在从 文章 借用的一些内容中插入自己的见解。
通过这些小技巧，你的伪原创的文章一般会被识别为原创度数高的文章，搜索引擎甚至会分配文章考虑一个纯 原创 的 文章。
2. 文章伪原创的注意事项
文章的标题一定要自己写，因为搜索引擎的特殊性，如果文章的标题一样，不好排名。
使用一些劣质的伪原创工具，所以虽然文章的原创性能有所提升，但是全文完全不流畅，这样用户跳出率高，对SEO不利.
不要以为乱码是伪原创，搜索引擎不断更新算法，现在很容易发现这种作弊行为。
内容主题应明确。现在一些网站管理员痴迷于搜索引擎优化。他们只知道如何吸引蜘蛛。收录好的，但是没有输出。SEO的本质是用户。如果主题不清楚，用户会在雾中看到它。如果跳出率高，搜索引擎也能看出网站的文章质量不好。 查看全部
完成自动采集 文章管理系统，并进行网站测试
这
说明如下几点：1）系统定位在大文章的网站管理列中，所以功能比较简单 2）文章可以分批手动采集，可以一次性采集某一类别的所有网页 3）手动任务可以转换成定时采集任务，可以设置分类的定时采集间隔， 如1、2、5、10小时等4）采集文章不存储在数据库中，数据库只保存关键数据，文章采集可以自动或手动生成shtml页面（模板定义） 5）自动生成首页和频道首页（如有） 6）自动生成RSS，并支持RSS远程和本地javascript输出调用 7）支持业务编辑功能， 可以注册和发布并管理自己的
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网站的关键词排名与网站的收录密切相关。收录越好，排名越多关键词。但是为了让 文章 拥有 收录，需要不断地发布新的 文章。不过，大家的精力都是有限的，想要发布更多的文章，就必须使用伪原创。今天小编就来说说网站优化中的伪原创技术。
1. 什么是伪原创
由于站长每天的精力有限，如果网站收录情况好，把原创文章全部写出来肯定是不现实的。所以总的来说，大家在写文章的时候，都会或多或少的向一些文章的同事学习。在SEO行业，对于文章的质量会有一个等级：1级最好是纯原创，但是输出比例很低。2级是伪原创，用好的话效果还是不错的。最糟糕的是拼接，也就是纯复制。虽然这会有很大的产出比，但对SEO的影响却很小。效果比较好伪原创一般是这样的：
一个集合，结合了多个 文章 的想法，但不是纯粹的复制，用他们自己的话来说。
如需详细解释，请从一些粗略的 文章 扩展中学习。
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不要以为乱码是伪原创，搜索引擎不断更新算法，现在很容易发现这种作弊行为。
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完成自动采集 文章管理系统，并进行网站测试
这
说明如下几点：1）系统定位在大文章的网站管理列中，所以功能比较简单 2）文章可以分批手动采集，可以一次性采集某一类别的所有网页 3）手动任务可以转换成定时采集任务，可以设置分类的定时采集间隔， 如1、2、5、10小时等4）采集文章不存储在数据库中，数据库只保存关键数据，文章采集可以自动或手动生成shtml页面（模板定义） 5）自动生成首页和频道首页（如有） 6）自动生成RSS，并支持RSS远程和本地javascript输出调用 7）支持业务编辑功能， 可以注册和发布并管理自己的
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网站的关键词排名与网站的收录密切相关。收录越好，排名越多关键词。但是为了让 文章 拥有 收录，需要不断地发布新的 文章。不过，大家的精力都是有限的，想要发布更多的文章，就必须使用伪原创。今天小编就来说说网站优化中的伪原创技术。
1. 什么是伪原创
由于站长每天的精力有限，如果网站收录情况好，把原创文章全部写出来肯定是不现实的。所以总的来说，大家在写文章的时候，都会或多或少的向一些文章的同事学习。在SEO行业，对于文章的质量会有一个等级：1级最好是纯原创，但是输出比例很低。2级是伪原创，用好的话效果还是不错的。最糟糕的是拼接，也就是纯复制。虽然这会有很大的产出比，但对SEO的影响却很小。效果比较好伪原创一般是这样的：
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2. 文章伪原创的注意事项
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解决方案:全托管文章智能采集系统的使用方法有哪些？-八维教育
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-10-12 06:11
解决方案:全托管文章智能采集系统的使用方法有哪些？-八维教育
全托管文章智能采集系统是全托管采集平台，基于csv格式数据采集、批量从各网站导入、批量提取、批量备份、批量更新等操作，可以完成任意流量分析、新媒体产品的运营、数据采集、数据分析、挖掘、流量自动化分析等工作，非常适合于新媒体产品的运营或者其他推广工作。使用方法：如下步骤：1.打开全托管在后台的左侧软件列表2.选择本地或上传文件，系统提供两种文件的格式选择方式3.运营导入：将相关数据导入进行分析，自动补全到分析报表中全托管csv提取操作：1.把全托管csv格式数据导入进去2.添加字段，生成新表关联3.点击“数据源”操作4.点击提取目标字段然后把“关联关系”设置为“从此表采集数据”系统还提供全托管csv提取操作可以解决常规各种tag关键词，搜索表，快速做好排名工作，快速做文章的自动排版工作。
收集号还是新媒体还是微信公众号？收集号来说，有人对你要的内容是不是标题感兴趣，因为内容标题一般都很重要。但是收集的收集号要先判断一下内容有没有广告嫌疑。（应该收集号不会很多，主要是影响用户判断的）对于新媒体来说，还是要快速收集有效内容吧，并且自己觉得这条内容应该精准。然后在产品功能上多加功能。微信公众号可以收集你的内容，但是不能太多，选择5篇。
如果内容够多，还是需要知道你这篇内容被谁收集了，然后搜集方式。这些都要考虑。新媒体和微信公众号，可以不解释的，最最要解释的是增加内容的互动！最最内容在首页的推荐上有小红点，用户可以留言互动，来增加内容的活跃度。 查看全部
全托管文章智能采集系统是全托管采集平台，基于csv格式数据采集、批量从各网站导入、批量提取、批量备份、批量更新等操作，可以完成任意流量分析、新媒体产品的运营、数据采集、数据分析、挖掘、流量自动化分析等工作，非常适合于新媒体产品的运营或者其他推广工作。使用方法：如下步骤：1.打开全托管在后台的左侧软件列表2.选择本地或上传文件，系统提供两种文件的格式选择方式3.运营导入：将相关数据导入进行分析，自动补全到分析报表中全托管csv提取操作：1.把全托管csv格式数据导入进去2.添加字段，生成新表关联3.点击“数据源”操作4.点击提取目标字段然后把“关联关系”设置为“从此表采集数据”系统还提供全托管csv提取操作可以解决常规各种tag关键词，搜索表，快速做好排名工作，快速做文章的自动排版工作。
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解决方案:全托管文章智能采集系统的使用方法有哪些？-八维教育
全托管文章智能采集系统是全托管采集平台，基于csv格式数据采集、批量从各网站导入、批量提取、批量备份、批量更新等操作，可以完成任意流量分析、新媒体产品的运营、数据采集、数据分析、挖掘、流量自动化分析等工作，非常适合于新媒体产品的运营或者其他推广工作。使用方法：如下步骤：1.打开全托管在后台的左侧软件列表2.选择本地或上传文件，系统提供两种文件的格式选择方式3.运营导入：将相关数据导入进行分析，自动补全到分析报表中全托管csv提取操作：1.把全托管csv格式数据导入进去2.添加字段，生成新表关联3.点击“数据源”操作4.点击提取目标字段然后把“关联关系”设置为“从此表采集数据”系统还提供全托管csv提取操作可以解决常规各种tag关键词，搜索表，快速做好排名工作，快速做文章的自动排版工作。
收集号还是新媒体还是微信公众号？收集号来说，有人对你要的内容是不是标题感兴趣，因为内容标题一般都很重要。但是收集的收集号要先判断一下内容有没有广告嫌疑。（应该收集号不会很多，主要是影响用户判断的）对于新媒体来说，还是要快速收集有效内容吧，并且自己觉得这条内容应该精准。然后在产品功能上多加功能。微信公众号可以收集你的内容，但是不能太多，选择5篇。
如果内容够多，还是需要知道你这篇内容被谁收集了，然后搜集方式。这些都要考虑。新媒体和微信公众号，可以不解释的，最最要解释的是增加内容的互动！最最内容在首页的推荐上有小红点，用户可以留言互动，来增加内容的活跃度。
一体化解决方案:语雀网：sougou智能采集系统，实现精准化营销
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2022-10-09 01:06
一体化解决方案:语雀网：sougou智能采集系统，实现精准化营销
全托管文章智能采集系统与web应用相结合，通过客户端轻松实现采集功能，支持从互联网对商品、店铺等信息进行采集，同时对于爬虫来说还可以获取宝贝历史销售信息进行人工推荐，进一步提高商品销量，实现精准化营销。产品功能1.自动采集站内商品信息cookie加密存储，解决无需加密发邮件等传统行为问题。2.重复站内采集，可一键自动分享到其他社交平台。
3.抓取分析，比比价、预估销量，获取店铺、商品信息更加精准。4.个性化推荐，建立种子对象，自动生成兴趣图谱，打破人为“云采集”瓶颈。5.采集、上传整理，分享给其他用户，打造全民购物神器。6.推荐理由：支持商品搜索、频道分类，并且自动提取关键字，利用爬虫技术获取宝贝信息，简化采集工作。关键的服务对象是商品采集网站，支持京东、淘宝、淘宝联盟、蜜芽、蘑菇街、当当、网易考拉等知名电商网站。
cms集成，跟进google一起推出positional功能，可以可以一键实现动态类型化的同步采集。不仅局限于采集历史，还能采集到实时动态信息和对应的excel历史数据。
我之前写过相关文章，供参考。语雀网技术专家：sougou智能采集系统， 查看全部
全托管文章智能采集系统与web应用相结合，通过客户端轻松实现采集功能，支持从互联网对商品、店铺等信息进行采集，同时对于爬虫来说还可以获取宝贝历史销售信息进行人工推荐，进一步提高商品销量，实现精准化营销。产品功能1.自动采集站内商品信息cookie加密存储，解决无需加密发邮件等传统行为问题。2.重复站内采集，可一键自动分享到其他社交平台。
3.抓取分析，比比价、预估销量，获取店铺、商品信息更加精准。4.个性化推荐，建立种子对象，自动生成兴趣图谱，打破人为“云采集”瓶颈。5.采集、上传整理，分享给其他用户，打造全民购物神器。6.推荐理由：支持商品搜索、频道分类，并且自动提取关键字，利用爬虫技术获取宝贝信息，简化采集工作。关键的服务对象是商品采集网站，支持京东、淘宝、淘宝联盟、蜜芽、蘑菇街、当当、网易考拉等知名电商网站。
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我之前写过相关文章，供参考。语雀网技术专家：sougou智能采集系统， 查看全部
一体化解决方案:语雀网：sougou智能采集系统，实现精准化营销
全托管文章智能采集系统与web应用相结合，通过客户端轻松实现采集功能，支持从互联网对商品、店铺等信息进行采集，同时对于爬虫来说还可以获取宝贝历史销售信息进行人工推荐，进一步提高商品销量，实现精准化营销。产品功能1.自动采集站内商品信息cookie加密存储，解决无需加密发邮件等传统行为问题。2.重复站内采集，可一键自动分享到其他社交平台。
3.抓取分析，比比价、预估销量，获取店铺、商品信息更加精准。4.个性化推荐，建立种子对象，自动生成兴趣图谱，打破人为“云采集”瓶颈。5.采集、上传整理，分享给其他用户，打造全民购物神器。6.推荐理由：支持商品搜索、频道分类，并且自动提取关键字，利用爬虫技术获取宝贝信息，简化采集工作。关键的服务对象是商品采集网站，支持京东、淘宝、淘宝联盟、蜜芽、蘑菇街、当当、网易考拉等知名电商网站。
cms集成，跟进google一起推出positional功能，可以可以一键实现动态类型化的同步采集。不仅局限于采集历史，还能采集到实时动态信息和对应的excel历史数据。
我之前写过相关文章，供参考。语雀网技术专家：sougou智能采集系统，
即将上市:36氪首发 |「世通亨奇」获近千万元天使轮融资，做军工等领域的智能读写机器人
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 150 次浏览 • 2022-10-07 11:17
即将上市:36氪首发 |「世通亨奇」获近千万元天使轮融资，做军工等领域的智能读写机器人
36氪获悉，智能读写机器人供应商“世通恒启”已于2018年完成近千万元天使轮融资，投资方为中国科技基金。本轮融资主要用于产品开发和市场拓展。
“世通横旗”由中国科学院航空航天信息研究所孵化。其核心技术包括函数计算、知识图谱、本体推理和多文档摘要。有序组织净化。
公司创始人兼CEO黄宇告诉36氪，目前很多大数据公司只对特定组织的内部数据进行挖掘和应用，较少涉足互联网公开数据。互联网上的公共数据往往呈现海量量化、碎片化、不规则性、层级分布、数据来源不确定等特点。结果，人们仍然无法在搜索引擎和信息推送软件的帮助下找到他们想要的信息。
针对这一痛点，世通恒启研发了智能读写机器人，利用深度学习和自然语言理解，自动分析大数据集，自动生成媲美人类分析师的报告，帮助信息从业者解决两个最耗时的问题—— “阅读”和“写作”的消耗和劳动密集型方面。
围绕这一理念，公司开发了Plat-X产品体系，其中包括四种产品：黑曜石、紫罗兰、琥珀和机器人工厂。
Plat-X Obsidian 是公司所有产品的基础架构，也可作为独立产品使用。该产品为开发者和企业提供全托管、无服务器的功能计算架构，具备AI云服务市场、资源弹性伸缩、开箱即用、多语言支持等能力，可节省大量人力资源，因为开发者只需要关注自己的业务逻辑代码，不需要关注服务器配置、系统部署、分布式改造。可以实现一键部署、多云混合部署、私有裸机部署。
Plat-X Violet是一款数据采集产品，能够根据用户的语义需求自动感知数据源，对不同类型和格式的数据进行智能统一结构化提取、语义相似度分析和话题聚合。同时，该产品可以为全球分销提供一个安全的采集网络。
PlatX Amber 基于动态本体技术，提供跨平台的数据抽象建模能力。黄宇表示，动态本体是知识图谱的升级，在建立数据之间的联系的同时加入二阶逻辑表达式，从而实现图的动态更新和推理能力。动态本体以“4W+E”为核心，建立世界万物的连接，对多源数据进行整合、推理和验证。这里的“4W+E”指的是“when”、“where”、“who”、“what”和“event”。
Plat-X机器人工厂产品主要是通过组装前三款产品的功能部件，搭建信息化生产线。这条生产线的流程是：数据采集和聚合->关键元素提取->动态本体链接->关系构建和推理->点提取->报告生成。
资料来源：WorldCom Hench
黄宇表示，Plat-X产品系统目前以处理非结构化文本为主体。下一阶段将进行多语言提取和报告生成。未来将扩展到处理图像和视频信息等多媒体信息。
目前，世通恒启的读写机器人主要应用于军工行业。黄宇表示，目前军工市场规模已达1000亿元，年复合增长率将超过15%。此外，他们还在金融二级市场、企业营销、新闻自媒体等领域应用智能读写机器人。
黄宇说，他们的智能读写机器人今年预计收入3000万，并将获得多项国家重要资质。此外，他们正与中科院相关单位合作建立联合实验室，建立常态化的人才培养机制。
该公司目前正在寻求 Pre-A 轮融资。
世通恒启团队有30人，总部设在北京。黄宇，中国科学院电子研究所博士、硕士生导师，国家科技进步一等奖获得者。在NLP、图像理解和人工智能产品系统架构设计方面拥有11年的研究经验。团队核心成员来自IBM、微软、腾讯研究院、帝国理工、北大等，拥有多年技术研发和企业服务经验。
——————
我是36氪记者王艺瑾。可以加微信catherineyijin进行商务交流。请注明公司+姓名+职务+访问目的。
行业解决方案:华为诺亚开源首个亿级中文多模态数据集，填补中文NLP社区空白
华为诺亚方舟实验室研究人员提出了大型中文跨模态数据库——“悟空”，并在此基础上对标不同的多模态预训练模型，有助于中文视觉语言预训练算法的开发与开发.
在大数据上预训练大规模模型以微调下游任务已成为人工智能系统的新兴范式。BERT 和 GPT 等模型在 NLP 社区中越来越受欢迎，因为它们对广泛的下游任务甚至零样本学习任务具有很高的可迁移性，从而实现了 SOTA 性能。最近的工作，如 CLIP、ALIGN 和 FILIP，将这种范式进一步扩展到视觉-语言联合预训练 (VLP) 领域，并在各种下游任务上显示出优于 SOTA 方法的结果。作为通向下一代人工智能模型的途径，这一有希望的方向引起了业界和研究人员的极大关注。
VLP 模式的成功有两个原因。一方面，更高级的模型架构（如 ViT/BERT）和训练目标（如对比学习）通常会提高模型泛化能力和学习表示的鲁棒性。另一方面，由于硬件和分布式训练框架的进步，越来越多的数据可以输入到大规模模型中，以提高模型的泛化性、可迁移性和零样本能力。在视觉或语言任务中，对大规模数据（例如图像分类中的 JFT-300M，T5 中的 C4 数据集）进行预训练，然后进行迁移学习或即时学习已被证明在提高下游任务的性能方面非常有效。有用。此外，
因此，在大规模数据上预训练的 VLP 模型的成功推动了对更大图像和文本数据集的持续爬取和采集。下面的表 1 显示了 VLP 领域中许多流行数据集的概述。Flickr30k、SBU Captions 和 CC12M 等公开可用的视觉语言（英语）数据集的样本量相对较小（约 1000 万），而 LAION-400M 等较大的数据集。然而，直接使用英文数据集训练模型会导致中文翻译任务的性能显着下降。例如，大量特定的汉语成语和俚语无法被英文翻译覆盖，而机器翻译往往会在这些方面带来错误，进而影响任务表现。
目前，社区缺乏大规模公开的中文数据集，不仅阻碍了社区的发展，而且每部作品都使用私有的大数据集，以达到其他作品无法公平相比的惊人表现。
为了弥补这一差距，华为诺亚方舟实验室的研究人员发布了一个名为“悟空”的大型中文跨模态数据集，其中收录来自网络的 1 亿个图文对。为了确保多样性和泛化性，悟空数据集是从 200,000 个高频中文单词列表中采集的。本文还采用基于图像和基于文本的过滤策略进一步细化 Wukong 数据集，使其成为迄今为止最大的中文视觉语言跨模态数据集。研究人员分析了数据集并表明它涵盖了广泛的视觉和文本概念。
研究人员进一步发布了一组使用不同架构（ResNet/ViT/SwinT）和不同方法（CLIP、FILIP 和 LiT）的大型预训练模型。本文的主要贡献如下：
“悟空”数据集
研究人员构建了一个名为 Wukong 的新数据集，其中收录从网络采集的 1 亿个图文对。为了涵盖足够多样化的视觉概念，Wukong 数据集是从收录 200,000 个术语的查询列表中采集的。这个基本查询列表取自严松等人的论文《Directional Skip-Gram: Explicitly Distinguishing Left and Right Context for Word Embeddings》，然后根据华为海量新闻文本中出现的中文单词和短语的频率进行过滤语料库。
查询列表建立后，研究人员在百度图片上搜索每个查询，得到图片URL列表和对应的标题信息。为了保持不同查询结果之间的平衡，他们每个查询最多搜索 1000 个样本。然后使用之前获得的图像 URL 下载图像，总共采集了 1.66 亿个图像-文本对。然后，像往常一样，研究人员通过下面的一系列过滤策略构建最终的 Wukong 数据集。下面的图 2 显示了 Wukong 数据集中的一些样本。
基于图像的过滤
研究人员首先根据图像的大小和纵横比过滤数据。仅保留长于或宽于 200 像素且宽高比为 3 或更低的图像。这种方法会过滤掉太小、太高或太宽的图像，因为这些图像在预训练期间经过上采样和方形裁剪等图像增强后可能会变得低分辨率。
基于文本的过滤
其次，为了使所选样本具有相应图像的高质量中文描述，我们进一步根据图像所附文本的语言、长度和频率对数据进行过滤。具体来说，他们首先检查语言和长度，保留收录至少一个但少于 32 个汉字的句子。还会丢弃无意义的图像描述，例如“000.jpg”。之后，文字与过多的图片配对，通常与图片的内容无关，例如“查看源页面”、“展开文字”、“摄影社区”。在实践中，研究人员将此阈值设置为 10，即丢弃在采集的整个语料库中出现超过 10 次的图文对。
为了保护文本中出现的个人隐私，研究人员将人名替换为特殊标签“<人名>”。此外，他们还构建了一个中文敏感词列表，收录敏感词的图文对也被丢弃。
应用上述过滤策略后，研究人员最终得到了大约 1 亿对的数据集。下表 2 显示了数据集的统计信息：数据集文本中有 20,442 个唯一标记，每个描述中的平均标记数为 22。
在下面的图 3 中，研究人员可视化了数据集中单词的分布（由一个或多个标记组成）。然后，他们使用中文分词工具 Jieba 截取单词并为数据集构建词云。
方法架构
文本图像联合对齐
与最近经过充分验证的方法类似，我们采用对比的预训练架构，如下图 1 所示。他们使用带有基于 Transformer 的文本和图像编码器的双流模型。两个编码器将文本和视觉输入标记转换为相同维度的嵌入。在这个学习的联合嵌入空间中，我们使用对比损失来鼓励图像和文本对具有相似的嵌入，而未配对的对具有不同的嵌入。
模型架构
由于视觉和文本模态的编码器是解耦的，因此可以为这两种模态探索不同的编码器架构。我们使用三种视觉编码器变体（即 ResNet、Vision Transformer 和 Swin Transformer）和一个类似 BERT 的文本编码器来训练中文 VLP 模型。
预训练目标
跨模态对比学习是一种特别有效的从配对图像-文本数据中训练模型的方法，它可以通过区分配对和非配对样本同时学习两种模态的表示。研究者遵循 FILIP (Yao et al., 2022) 中的公式标注，使用
定义一组图像样本，而
表示文本数据。给定一个图像样本
和一个文本样本
，该模型的目标是使联合多模态空间中的配对图像和文本表示更接近，而未配对的则更远。
在这项工作中，研究人员探索了两种测量图像和文本之间相似性的方法。图像和文本的学习表示被标记为
和
. 这里，n_1 和 n_2 是每个图像和文本中（未填充的）单词标记的数量。
调光
研究人员受到最近提出的微调范式 LiT-tuning（锁定图像文本调整）的启发，这表明固定权重的图像编码器和可学习的文本编码器在 VLP 模型中效果最好。他们还在对比学习设置中采用了相同的方法，即只更新文本编码器的权重，而不更新图像编码器的权重。
具体来说，研究人员采用的 LiT-tuning 方法旨在教中文文本编码器从在英文数据集上预训练的现有图像编码器中读取适当的表示。他们还为每个编码器添加了一个可选的可学习线性变换层，它将两种模式的表示映射到相同的维度。LiT-tuning 效果很好，因为它解耦了用于学习图像特征和视觉语言对齐的数据源和技术（Zhai 等人，2021b）。此外，图像描述符使用相对干净或（半）手动标记的图像进行了良好的预训练。
我们将此想法扩展到多语言数据源，并尝试将在英语数据源上预训练的固定图像编码器与可训练的中文文本编码器对齐。此外，LiT-tuning 方法显着加快了训练过程并减少了内存需求，因为它不需要视觉编码器的梯度计算。
实验结果
下面的表 3 描述了视频编码器的模型参数和细节。
零样本图像分类。我们在 17 个零样本图像分类任务上评估预训练模型。零样本图像分类结果如下表5所示。他们比较了使用不同视觉编码器的多个 LiT 调整模型，即从 CLIP 或 Swin Transformer 加载现有的视觉编码器，并在训练阶段固定它们的权重。发现使用令牌级别的相似性比使用全局相似性带来更显着的改进。
图像检索任务。研究人员评估了两个子任务，即按图像搜索文本和按文本搜索图像。下面的表 6 和表 7 分别显示了可以微调的零样本设置和图文检索的结果。对于零样本设置，与其他模型相比，Wukong_ViT 在 4 个数据集中的 3 个数据集上取得了最佳结果，而 Wukong_ViT-500M 在更大的 MUGE 数据集上取得了最佳结果。对于微调设置，Wukong_ViT-500M 在除 AIC-ICC 之外的所有数据集上都取得了最好的结果，其中 Wukong_ViT 表现最好。
词汇 - 瓷砖对齐的可视化。研究人员使用预训练模型 Wukong_ViT 和 Wukong_Swin 进行可视化。如图 4 所示，来自中国 ImageNet 的六个标签（即豆娘、救生艇、蜂鸟、平板手机、教堂和电风扇）的图像被可视化。然后应用与 FILIP (Yao et al., 2022) 相同的可视化方法来对齐文本和平铺标记。
从下图 4 中，研究人员发现两种模型都能够预测目标物体的图像块。对于具有更多图像块的 Wukong_ViT，这种词法块对齐比 Wukong_Swin 更细粒度。 查看全部
36氪获悉，智能读写机器人供应商“世通恒启”已于2018年完成近千万元天使轮融资，投资方为中国科技基金。本轮融资主要用于产品开发和市场拓展。
“世通横旗”由中国科学院航空航天信息研究所孵化。其核心技术包括函数计算、知识图谱、本体推理和多文档摘要。有序组织净化。
公司创始人兼CEO黄宇告诉36氪，目前很多大数据公司只对特定组织的内部数据进行挖掘和应用，较少涉足互联网公开数据。互联网上的公共数据往往呈现海量量化、碎片化、不规则性、层级分布、数据来源不确定等特点。结果，人们仍然无法在搜索引擎和信息推送软件的帮助下找到他们想要的信息。
针对这一痛点，世通恒启研发了智能读写机器人，利用深度学习和自然语言理解，自动分析大数据集，自动生成媲美人类分析师的报告，帮助信息从业者解决两个最耗时的问题—— “阅读”和“写作”的消耗和劳动密集型方面。
围绕这一理念，公司开发了Plat-X产品体系，其中包括四种产品：黑曜石、紫罗兰、琥珀和机器人工厂。
Plat-X Obsidian 是公司所有产品的基础架构，也可作为独立产品使用。该产品为开发者和企业提供全托管、无服务器的功能计算架构，具备AI云服务市场、资源弹性伸缩、开箱即用、多语言支持等能力，可节省大量人力资源，因为开发者只需要关注自己的业务逻辑代码，不需要关注服务器配置、系统部署、分布式改造。可以实现一键部署、多云混合部署、私有裸机部署。
Plat-X Violet是一款数据采集产品，能够根据用户的语义需求自动感知数据源，对不同类型和格式的数据进行智能统一结构化提取、语义相似度分析和话题聚合。同时，该产品可以为全球分销提供一个安全的采集网络。
PlatX Amber 基于动态本体技术，提供跨平台的数据抽象建模能力。黄宇表示，动态本体是知识图谱的升级，在建立数据之间的联系的同时加入二阶逻辑表达式，从而实现图的动态更新和推理能力。动态本体以“4W+E”为核心，建立世界万物的连接，对多源数据进行整合、推理和验证。这里的“4W+E”指的是“when”、“where”、“who”、“what”和“event”。
Plat-X机器人工厂产品主要是通过组装前三款产品的功能部件，搭建信息化生产线。这条生产线的流程是：数据采集和聚合->关键元素提取->动态本体链接->关系构建和推理->点提取->报告生成。
资料来源：WorldCom Hench
黄宇表示，Plat-X产品系统目前以处理非结构化文本为主体。下一阶段将进行多语言提取和报告生成。未来将扩展到处理图像和视频信息等多媒体信息。
目前，世通恒启的读写机器人主要应用于军工行业。黄宇表示，目前军工市场规模已达1000亿元，年复合增长率将超过15%。此外，他们还在金融二级市场、企业营销、新闻自媒体等领域应用智能读写机器人。
黄宇说，他们的智能读写机器人今年预计收入3000万，并将获得多项国家重要资质。此外，他们正与中科院相关单位合作建立联合实验室，建立常态化的人才培养机制。
该公司目前正在寻求 Pre-A 轮融资。
世通恒启团队有30人，总部设在北京。黄宇，中国科学院电子研究所博士、硕士生导师，国家科技进步一等奖获得者。在NLP、图像理解和人工智能产品系统架构设计方面拥有11年的研究经验。团队核心成员来自IBM、微软、腾讯研究院、帝国理工、北大等，拥有多年技术研发和企业服务经验。
——————
我是36氪记者王艺瑾。可以加微信catherineyijin进行商务交流。请注明公司+姓名+职务+访问目的。
行业解决方案:华为诺亚开源首个亿级中文多模态数据集，填补中文NLP社区空白
华为诺亚方舟实验室研究人员提出了大型中文跨模态数据库——“悟空”，并在此基础上对标不同的多模态预训练模型，有助于中文视觉语言预训练算法的开发与开发.
在大数据上预训练大规模模型以微调下游任务已成为人工智能系统的新兴范式。BERT 和 GPT 等模型在 NLP 社区中越来越受欢迎，因为它们对广泛的下游任务甚至零样本学习任务具有很高的可迁移性，从而实现了 SOTA 性能。最近的工作，如 CLIP、ALIGN 和 FILIP，将这种范式进一步扩展到视觉-语言联合预训练 (VLP) 领域，并在各种下游任务上显示出优于 SOTA 方法的结果。作为通向下一代人工智能模型的途径，这一有希望的方向引起了业界和研究人员的极大关注。
VLP 模式的成功有两个原因。一方面，更高级的模型架构（如 ViT/BERT）和训练目标（如对比学习）通常会提高模型泛化能力和学习表示的鲁棒性。另一方面，由于硬件和分布式训练框架的进步，越来越多的数据可以输入到大规模模型中，以提高模型的泛化性、可迁移性和零样本能力。在视觉或语言任务中，对大规模数据（例如图像分类中的 JFT-300M，T5 中的 C4 数据集）进行预训练，然后进行迁移学习或即时学习已被证明在提高下游任务的性能方面非常有效。有用。此外，
因此，在大规模数据上预训练的 VLP 模型的成功推动了对更大图像和文本数据集的持续爬取和采集。下面的表 1 显示了 VLP 领域中许多流行数据集的概述。Flickr30k、SBU Captions 和 CC12M 等公开可用的视觉语言（英语）数据集的样本量相对较小（约 1000 万），而 LAION-400M 等较大的数据集。然而，直接使用英文数据集训练模型会导致中文翻译任务的性能显着下降。例如，大量特定的汉语成语和俚语无法被英文翻译覆盖，而机器翻译往往会在这些方面带来错误，进而影响任务表现。
目前，社区缺乏大规模公开的中文数据集，不仅阻碍了社区的发展，而且每部作品都使用私有的大数据集，以达到其他作品无法公平相比的惊人表现。
为了弥补这一差距，华为诺亚方舟实验室的研究人员发布了一个名为“悟空”的大型中文跨模态数据集，其中收录来自网络的 1 亿个图文对。为了确保多样性和泛化性，悟空数据集是从 200,000 个高频中文单词列表中采集的。本文还采用基于图像和基于文本的过滤策略进一步细化 Wukong 数据集，使其成为迄今为止最大的中文视觉语言跨模态数据集。研究人员分析了数据集并表明它涵盖了广泛的视觉和文本概念。
研究人员进一步发布了一组使用不同架构（ResNet/ViT/SwinT）和不同方法（CLIP、FILIP 和 LiT）的大型预训练模型。本文的主要贡献如下：
“悟空”数据集
研究人员构建了一个名为 Wukong 的新数据集，其中收录从网络采集的 1 亿个图文对。为了涵盖足够多样化的视觉概念，Wukong 数据集是从收录 200,000 个术语的查询列表中采集的。这个基本查询列表取自严松等人的论文《Directional Skip-Gram: Explicitly Distinguishing Left and Right Context for Word Embeddings》，然后根据华为海量新闻文本中出现的中文单词和短语的频率进行过滤语料库。
查询列表建立后，研究人员在百度图片上搜索每个查询，得到图片URL列表和对应的标题信息。为了保持不同查询结果之间的平衡，他们每个查询最多搜索 1000 个样本。然后使用之前获得的图像 URL 下载图像，总共采集了 1.66 亿个图像-文本对。然后，像往常一样，研究人员通过下面的一系列过滤策略构建最终的 Wukong 数据集。下面的图 2 显示了 Wukong 数据集中的一些样本。
基于图像的过滤
研究人员首先根据图像的大小和纵横比过滤数据。仅保留长于或宽于 200 像素且宽高比为 3 或更低的图像。这种方法会过滤掉太小、太高或太宽的图像，因为这些图像在预训练期间经过上采样和方形裁剪等图像增强后可能会变得低分辨率。
基于文本的过滤
其次，为了使所选样本具有相应图像的高质量中文描述，我们进一步根据图像所附文本的语言、长度和频率对数据进行过滤。具体来说，他们首先检查语言和长度，保留收录至少一个但少于 32 个汉字的句子。还会丢弃无意义的图像描述，例如“000.jpg”。之后，文字与过多的图片配对，通常与图片的内容无关，例如“查看源页面”、“展开文字”、“摄影社区”。在实践中，研究人员将此阈值设置为 10，即丢弃在采集的整个语料库中出现超过 10 次的图文对。
为了保护文本中出现的个人隐私，研究人员将人名替换为特殊标签“<人名>”。此外，他们还构建了一个中文敏感词列表，收录敏感词的图文对也被丢弃。
应用上述过滤策略后，研究人员最终得到了大约 1 亿对的数据集。下表 2 显示了数据集的统计信息：数据集文本中有 20,442 个唯一标记，每个描述中的平均标记数为 22。
在下面的图 3 中，研究人员可视化了数据集中单词的分布（由一个或多个标记组成）。然后，他们使用中文分词工具 Jieba 截取单词并为数据集构建词云。
方法架构
文本图像联合对齐
与最近经过充分验证的方法类似，我们采用对比的预训练架构，如下图 1 所示。他们使用带有基于 Transformer 的文本和图像编码器的双流模型。两个编码器将文本和视觉输入标记转换为相同维度的嵌入。在这个学习的联合嵌入空间中，我们使用对比损失来鼓励图像和文本对具有相似的嵌入，而未配对的对具有不同的嵌入。
模型架构
由于视觉和文本模态的编码器是解耦的，因此可以为这两种模态探索不同的编码器架构。我们使用三种视觉编码器变体（即 ResNet、Vision Transformer 和 Swin Transformer）和一个类似 BERT 的文本编码器来训练中文 VLP 模型。
预训练目标
跨模态对比学习是一种特别有效的从配对图像-文本数据中训练模型的方法，它可以通过区分配对和非配对样本同时学习两种模态的表示。研究者遵循 FILIP (Yao et al., 2022) 中的公式标注，使用
定义一组图像样本，而
表示文本数据。给定一个图像样本
和一个文本样本
，该模型的目标是使联合多模态空间中的配对图像和文本表示更接近，而未配对的则更远。
在这项工作中，研究人员探索了两种测量图像和文本之间相似性的方法。图像和文本的学习表示被标记为
和
. 这里，n_1 和 n_2 是每个图像和文本中（未填充的）单词标记的数量。
调光
研究人员受到最近提出的微调范式 LiT-tuning（锁定图像文本调整）的启发，这表明固定权重的图像编码器和可学习的文本编码器在 VLP 模型中效果最好。他们还在对比学习设置中采用了相同的方法，即只更新文本编码器的权重，而不更新图像编码器的权重。
具体来说，研究人员采用的 LiT-tuning 方法旨在教中文文本编码器从在英文数据集上预训练的现有图像编码器中读取适当的表示。他们还为每个编码器添加了一个可选的可学习线性变换层，它将两种模式的表示映射到相同的维度。LiT-tuning 效果很好，因为它解耦了用于学习图像特征和视觉语言对齐的数据源和技术（Zhai 等人，2021b）。此外，图像描述符使用相对干净或（半）手动标记的图像进行了良好的预训练。
我们将此想法扩展到多语言数据源，并尝试将在英语数据源上预训练的固定图像编码器与可训练的中文文本编码器对齐。此外，LiT-tuning 方法显着加快了训练过程并减少了内存需求，因为它不需要视觉编码器的梯度计算。
实验结果
下面的表 3 描述了视频编码器的模型参数和细节。
零样本图像分类。我们在 17 个零样本图像分类任务上评估预训练模型。零样本图像分类结果如下表5所示。他们比较了使用不同视觉编码器的多个 LiT 调整模型，即从 CLIP 或 Swin Transformer 加载现有的视觉编码器，并在训练阶段固定它们的权重。发现使用令牌级别的相似性比使用全局相似性带来更显着的改进。
图像检索任务。研究人员评估了两个子任务，即按图像搜索文本和按文本搜索图像。下面的表 6 和表 7 分别显示了可以微调的零样本设置和图文检索的结果。对于零样本设置，与其他模型相比，Wukong_ViT 在 4 个数据集中的 3 个数据集上取得了最佳结果，而 Wukong_ViT-500M 在更大的 MUGE 数据集上取得了最佳结果。对于微调设置，Wukong_ViT-500M 在除 AIC-ICC 之外的所有数据集上都取得了最好的结果，其中 Wukong_ViT 表现最好。
词汇 - 瓷砖对齐的可视化。研究人员使用预训练模型 Wukong_ViT 和 Wukong_Swin 进行可视化。如图 4 所示，来自中国 ImageNet 的六个标签（即豆娘、救生艇、蜂鸟、平板手机、教堂和电风扇）的图像被可视化。然后应用与 FILIP (Yao et al., 2022) 相同的可视化方法来对齐文本和平铺标记。
从下图 4 中，研究人员发现两种模型都能够预测目标物体的图像块。对于具有更多图像块的 Wukong_ViT，这种词法块对齐比 Wukong_Swin 更细粒度。 查看全部
即将上市:36氪首发 |「世通亨奇」获近千万元天使轮融资，做军工等领域的智能读写机器人
36氪获悉，智能读写机器人供应商“世通恒启”已于2018年完成近千万元天使轮融资，投资方为中国科技基金。本轮融资主要用于产品开发和市场拓展。
“世通横旗”由中国科学院航空航天信息研究所孵化。其核心技术包括函数计算、知识图谱、本体推理和多文档摘要。有序组织净化。
公司创始人兼CEO黄宇告诉36氪，目前很多大数据公司只对特定组织的内部数据进行挖掘和应用，较少涉足互联网公开数据。互联网上的公共数据往往呈现海量量化、碎片化、不规则性、层级分布、数据来源不确定等特点。结果，人们仍然无法在搜索引擎和信息推送软件的帮助下找到他们想要的信息。
针对这一痛点，世通恒启研发了智能读写机器人，利用深度学习和自然语言理解，自动分析大数据集，自动生成媲美人类分析师的报告，帮助信息从业者解决两个最耗时的问题—— “阅读”和“写作”的消耗和劳动密集型方面。
围绕这一理念，公司开发了Plat-X产品体系，其中包括四种产品：黑曜石、紫罗兰、琥珀和机器人工厂。
Plat-X Obsidian 是公司所有产品的基础架构，也可作为独立产品使用。该产品为开发者和企业提供全托管、无服务器的功能计算架构，具备AI云服务市场、资源弹性伸缩、开箱即用、多语言支持等能力，可节省大量人力资源，因为开发者只需要关注自己的业务逻辑代码，不需要关注服务器配置、系统部署、分布式改造。可以实现一键部署、多云混合部署、私有裸机部署。
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PlatX Amber 基于动态本体技术，提供跨平台的数据抽象建模能力。黄宇表示，动态本体是知识图谱的升级，在建立数据之间的联系的同时加入二阶逻辑表达式，从而实现图的动态更新和推理能力。动态本体以“4W+E”为核心，建立世界万物的连接，对多源数据进行整合、推理和验证。这里的“4W+E”指的是“when”、“where”、“who”、“what”和“event”。
Plat-X机器人工厂产品主要是通过组装前三款产品的功能部件，搭建信息化生产线。这条生产线的流程是：数据采集和聚合->关键元素提取->动态本体链接->关系构建和推理->点提取->报告生成。
资料来源：WorldCom Hench
黄宇表示，Plat-X产品系统目前以处理非结构化文本为主体。下一阶段将进行多语言提取和报告生成。未来将扩展到处理图像和视频信息等多媒体信息。
目前，世通恒启的读写机器人主要应用于军工行业。黄宇表示，目前军工市场规模已达1000亿元，年复合增长率将超过15%。此外，他们还在金融二级市场、企业营销、新闻自媒体等领域应用智能读写机器人。
黄宇说，他们的智能读写机器人今年预计收入3000万，并将获得多项国家重要资质。此外，他们正与中科院相关单位合作建立联合实验室，建立常态化的人才培养机制。
该公司目前正在寻求 Pre-A 轮融资。
世通恒启团队有30人，总部设在北京。黄宇，中国科学院电子研究所博士、硕士生导师，国家科技进步一等奖获得者。在NLP、图像理解和人工智能产品系统架构设计方面拥有11年的研究经验。团队核心成员来自IBM、微软、腾讯研究院、帝国理工、北大等，拥有多年技术研发和企业服务经验。
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我是36氪记者王艺瑾。可以加微信catherineyijin进行商务交流。请注明公司+姓名+职务+访问目的。
行业解决方案:华为诺亚开源首个亿级中文多模态数据集，填补中文NLP社区空白
华为诺亚方舟实验室研究人员提出了大型中文跨模态数据库——“悟空”，并在此基础上对标不同的多模态预训练模型，有助于中文视觉语言预训练算法的开发与开发.
在大数据上预训练大规模模型以微调下游任务已成为人工智能系统的新兴范式。BERT 和 GPT 等模型在 NLP 社区中越来越受欢迎，因为它们对广泛的下游任务甚至零样本学习任务具有很高的可迁移性，从而实现了 SOTA 性能。最近的工作，如 CLIP、ALIGN 和 FILIP，将这种范式进一步扩展到视觉-语言联合预训练 (VLP) 领域，并在各种下游任务上显示出优于 SOTA 方法的结果。作为通向下一代人工智能模型的途径，这一有希望的方向引起了业界和研究人员的极大关注。
VLP 模式的成功有两个原因。一方面，更高级的模型架构（如 ViT/BERT）和训练目标（如对比学习）通常会提高模型泛化能力和学习表示的鲁棒性。另一方面，由于硬件和分布式训练框架的进步，越来越多的数据可以输入到大规模模型中，以提高模型的泛化性、可迁移性和零样本能力。在视觉或语言任务中，对大规模数据（例如图像分类中的 JFT-300M，T5 中的 C4 数据集）进行预训练，然后进行迁移学习或即时学习已被证明在提高下游任务的性能方面非常有效。有用。此外，
因此，在大规模数据上预训练的 VLP 模型的成功推动了对更大图像和文本数据集的持续爬取和采集。下面的表 1 显示了 VLP 领域中许多流行数据集的概述。Flickr30k、SBU Captions 和 CC12M 等公开可用的视觉语言（英语）数据集的样本量相对较小（约 1000 万），而 LAION-400M 等较大的数据集。然而，直接使用英文数据集训练模型会导致中文翻译任务的性能显着下降。例如，大量特定的汉语成语和俚语无法被英文翻译覆盖，而机器翻译往往会在这些方面带来错误，进而影响任务表现。
目前，社区缺乏大规模公开的中文数据集，不仅阻碍了社区的发展，而且每部作品都使用私有的大数据集，以达到其他作品无法公平相比的惊人表现。
为了弥补这一差距，华为诺亚方舟实验室的研究人员发布了一个名为“悟空”的大型中文跨模态数据集，其中收录来自网络的 1 亿个图文对。为了确保多样性和泛化性，悟空数据集是从 200,000 个高频中文单词列表中采集的。本文还采用基于图像和基于文本的过滤策略进一步细化 Wukong 数据集，使其成为迄今为止最大的中文视觉语言跨模态数据集。研究人员分析了数据集并表明它涵盖了广泛的视觉和文本概念。
研究人员进一步发布了一组使用不同架构（ResNet/ViT/SwinT）和不同方法（CLIP、FILIP 和 LiT）的大型预训练模型。本文的主要贡献如下：
“悟空”数据集
研究人员构建了一个名为 Wukong 的新数据集，其中收录从网络采集的 1 亿个图文对。为了涵盖足够多样化的视觉概念，Wukong 数据集是从收录 200,000 个术语的查询列表中采集的。这个基本查询列表取自严松等人的论文《Directional Skip-Gram: Explicitly Distinguishing Left and Right Context for Word Embeddings》，然后根据华为海量新闻文本中出现的中文单词和短语的频率进行过滤语料库。
查询列表建立后，研究人员在百度图片上搜索每个查询，得到图片URL列表和对应的标题信息。为了保持不同查询结果之间的平衡，他们每个查询最多搜索 1000 个样本。然后使用之前获得的图像 URL 下载图像，总共采集了 1.66 亿个图像-文本对。然后，像往常一样，研究人员通过下面的一系列过滤策略构建最终的 Wukong 数据集。下面的图 2 显示了 Wukong 数据集中的一些样本。
基于图像的过滤
研究人员首先根据图像的大小和纵横比过滤数据。仅保留长于或宽于 200 像素且宽高比为 3 或更低的图像。这种方法会过滤掉太小、太高或太宽的图像，因为这些图像在预训练期间经过上采样和方形裁剪等图像增强后可能会变得低分辨率。
基于文本的过滤
其次，为了使所选样本具有相应图像的高质量中文描述，我们进一步根据图像所附文本的语言、长度和频率对数据进行过滤。具体来说，他们首先检查语言和长度，保留收录至少一个但少于 32 个汉字的句子。还会丢弃无意义的图像描述，例如“000.jpg”。之后，文字与过多的图片配对，通常与图片的内容无关，例如“查看源页面”、“展开文字”、“摄影社区”。在实践中，研究人员将此阈值设置为 10，即丢弃在采集的整个语料库中出现超过 10 次的图文对。
为了保护文本中出现的个人隐私，研究人员将人名替换为特殊标签“<人名>”。此外，他们还构建了一个中文敏感词列表，收录敏感词的图文对也被丢弃。
应用上述过滤策略后，研究人员最终得到了大约 1 亿对的数据集。下表 2 显示了数据集的统计信息：数据集文本中有 20,442 个唯一标记，每个描述中的平均标记数为 22。
在下面的图 3 中，研究人员可视化了数据集中单词的分布（由一个或多个标记组成）。然后，他们使用中文分词工具 Jieba 截取单词并为数据集构建词云。
方法架构
文本图像联合对齐
与最近经过充分验证的方法类似，我们采用对比的预训练架构，如下图 1 所示。他们使用带有基于 Transformer 的文本和图像编码器的双流模型。两个编码器将文本和视觉输入标记转换为相同维度的嵌入。在这个学习的联合嵌入空间中，我们使用对比损失来鼓励图像和文本对具有相似的嵌入，而未配对的对具有不同的嵌入。
模型架构
由于视觉和文本模态的编码器是解耦的，因此可以为这两种模态探索不同的编码器架构。我们使用三种视觉编码器变体（即 ResNet、Vision Transformer 和 Swin Transformer）和一个类似 BERT 的文本编码器来训练中文 VLP 模型。
预训练目标
跨模态对比学习是一种特别有效的从配对图像-文本数据中训练模型的方法，它可以通过区分配对和非配对样本同时学习两种模态的表示。研究者遵循 FILIP (Yao et al., 2022) 中的公式标注，使用
定义一组图像样本，而
表示文本数据。给定一个图像样本
和一个文本样本
，该模型的目标是使联合多模态空间中的配对图像和文本表示更接近，而未配对的则更远。
在这项工作中，研究人员探索了两种测量图像和文本之间相似性的方法。图像和文本的学习表示被标记为
和
. 这里，n_1 和 n_2 是每个图像和文本中（未填充的）单词标记的数量。
调光
研究人员受到最近提出的微调范式 LiT-tuning（锁定图像文本调整）的启发，这表明固定权重的图像编码器和可学习的文本编码器在 VLP 模型中效果最好。他们还在对比学习设置中采用了相同的方法，即只更新文本编码器的权重，而不更新图像编码器的权重。
具体来说，研究人员采用的 LiT-tuning 方法旨在教中文文本编码器从在英文数据集上预训练的现有图像编码器中读取适当的表示。他们还为每个编码器添加了一个可选的可学习线性变换层，它将两种模式的表示映射到相同的维度。LiT-tuning 效果很好，因为它解耦了用于学习图像特征和视觉语言对齐的数据源和技术（Zhai 等人，2021b）。此外，图像描述符使用相对干净或（半）手动标记的图像进行了良好的预训练。
我们将此想法扩展到多语言数据源，并尝试将在英语数据源上预训练的固定图像编码器与可训练的中文文本编码器对齐。此外，LiT-tuning 方法显着加快了训练过程并减少了内存需求，因为它不需要视觉编码器的梯度计算。
实验结果
下面的表 3 描述了视频编码器的模型参数和细节。
零样本图像分类。我们在 17 个零样本图像分类任务上评估预训练模型。零样本图像分类结果如下表5所示。他们比较了使用不同视觉编码器的多个 LiT 调整模型，即从 CLIP 或 Swin Transformer 加载现有的视觉编码器，并在训练阶段固定它们的权重。发现使用令牌级别的相似性比使用全局相似性带来更显着的改进。
图像检索任务。研究人员评估了两个子任务，即按图像搜索文本和按文本搜索图像。下面的表 6 和表 7 分别显示了可以微调的零样本设置和图文检索的结果。对于零样本设置，与其他模型相比，Wukong_ViT 在 4 个数据集中的 3 个数据集上取得了最佳结果，而 Wukong_ViT-500M 在更大的 MUGE 数据集上取得了最佳结果。对于微调设置，Wukong_ViT-500M 在除 AIC-ICC 之外的所有数据集上都取得了最好的结果，其中 Wukong_ViT 表现最好。
词汇 - 瓷砖对齐的可视化。研究人员使用预训练模型 Wukong_ViT 和 Wukong_Swin 进行可视化。如图 4 所示，来自中国 ImageNet 的六个标签（即豆娘、救生艇、蜂鸟、平板手机、教堂和电风扇）的图像被可视化。然后应用与 FILIP (Yao et al., 2022) 相同的可视化方法来对齐文本和平铺标记。
从下图 4 中，研究人员发现两种模型都能够预测目标物体的图像块。对于具有更多图像块的 Wukong_ViT，这种词法块对齐比 Wukong_Swin 更细粒度。
技巧:微信群聚合工具详细使用方法：把订阅号+人工推荐
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 308 次浏览 • 2022-10-03 18:49
技巧:微信群聚合工具详细使用方法：把订阅号+人工推荐
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总结:提炼epubpdf转换pdf的核心要点，归纳为您解析！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-10-02 21:10
总结:提炼epubpdf转换pdf的核心要点，归纳为您解析！
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epubpdf转换pdf文件利器让我们解放双手，更便捷地获取文档，提升效率。本文通过提炼epubpdf转换pdf的核心要点，归纳为：。
一、epubpdf转换系统介绍。
二、epubpdf转换系统流程。
三、epubpdf转换系统pdf文件转换。
四、进阶要点。
一、epubpdf转换系统介绍
1、epubpdf转换系统发展历程及工作原理。
1）、epubpdf发展历程epubpdf2006年发布，是个特立独行的产品，但由于使用方便，得到广大网民的喜爱。它兼容全文pdf，转换速度快，能支持不同行本机使用的pdf，同时作为epubpdf解决方案，也解决了全文pdf转换为ppt效率低的问题。
2）、epubpdf转换系统技术难点采用epubpdf技术实现epub转换成pdf的难点是格式与转换工具的兼容问题。epubpdf转换工具只支持普通的jpg格式，最多只能与adobe或其它三家合作开发的工具进行转换。而且目前有多个免费工具不支持epubpdf格式，所以转换工具只能作为辅助和补充作用。（。
3）、epubpdf转换系统总结本文将会介绍epubpdf转换系统总结及未来的发展。
2、epubpdf转换系统发展历程
1）、2004年epubpdf3.0发布从2004年epubpdf3.0正式发布开始，大众终于有了用全局视角去观察一套很完整的全文pdf转换工具，转换格式也由jpg数量变为pdf数量，jpg数量从5.13亿级缩减至1.13亿级。
2）、2006年epubpdf5.0发布epubpdf5.0的前身epubpdf4.0是从epubpdf3.0演变而来的，相较之下epubpdf5.0版本增加了翻译功能，并增加了voice等国际接口。
3、epubpdf转换系统技术难点未来工具集或规划未来要成熟的可支持epubpdf转换和全局视角，转换工具必须采用正确的操作方式和合理的标准，下面将展开介绍相关操作要点。
4、epubpdf转换系统总结及未来发展难点重要部分。
二、epubpdf转换系统流程
1）、进入本地同步转换
2）、进入云端转换
3）、全网转换
三、epubpdf转换系统pdf文件转换
1、使用什么工具来转换格式？
2、pdf文件各个页面的功能解释
3、pdf转cad 查看全部
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三、epubpdf转换系统pdf文件转换。
四、进阶要点。
一、epubpdf转换系统介绍
1、epubpdf转换系统发展历程及工作原理。
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2、epubpdf转换系统发展历程
1）、2004年epubpdf3.0发布从2004年epubpdf3.0正式发布开始，大众终于有了用全局视角去观察一套很完整的全文pdf转换工具，转换格式也由jpg数量变为pdf数量，jpg数量从5.13亿级缩减至1.13亿级。
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二、epubpdf转换系统流程
1）、进入本地同步转换
2）、进入云端转换
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2、pdf文件各个页面的功能解释
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1）、epubpdf发展历程epubpdf2006年发布，是个特立独行的产品，但由于使用方便，得到广大网民的喜爱。它兼容全文pdf，转换速度快，能支持不同行本机使用的pdf，同时作为epubpdf解决方案，也解决了全文pdf转换为ppt效率低的问题。
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2、epubpdf转换系统发展历程
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2、pdf文件各个页面的功能解释
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一体化解决方案:全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2022-10-02 17:33
一体化解决方案:全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航
全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航定位基站定位组网模块网络偏移修正实时定位页面识别数据同步slam实时路径跟踪人车识别比对可视化
北京地图定位算法，微信视频没有加载出来。
基于无人驾驶，北京有很多定位公司。真正算法实现最终靠北京定位服务商的。国内如百度、高德、大地资讯。国外如微软ibeacon实现基于安卓平台的智能导航，诺基亚投入巨资的安卓定位技术已量产。google的工程师团队也有几个人去百度的组。百度和高德作为全球最大的android市场的头部两家，在技术储备，市场份额，专利积累，覆盖面，国内外均有压倒性优势。
这里有一份北京市首批863计划关于无人驾驶核心技术的专项技术研究方案：;type=pdf
下面是北京市机动车驾驶室内横立起来的demo：不过实际使用起来，其实导航还是需要固定路由的，因为很多高清的导航只能看到北京的地图图片，比如这个：就是只是提供用手机手机能有效的看到北京的图片，利用雷达测量实时路况。一个美国的案例，就是定位利用手机中用的百度导航，来定位实际在哪一个国家。
导航具体是数据采集？地图识别数据？车辆跟踪数据？三维建模数据？数据分析以后，进行雷达定位，然后进行路径规划等等。 查看全部
全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航定位基站定位组网模块网络偏移修正实时定位页面识别数据同步slam实时路径跟踪人车识别比对可视化
北京地图定位算法，微信视频没有加载出来。
基于无人驾驶，北京有很多定位公司。真正算法实现最终靠北京定位服务商的。国内如百度、高德、大地资讯。国外如微软ibeacon实现基于安卓平台的智能导航，诺基亚投入巨资的安卓定位技术已量产。google的工程师团队也有几个人去百度的组。百度和高德作为全球最大的android市场的头部两家，在技术储备，市场份额，专利积累，覆盖面，国内外均有压倒性优势。
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下面是北京市机动车驾驶室内横立起来的demo：不过实际使用起来，其实导航还是需要固定路由的，因为很多高清的导航只能看到北京的地图图片，比如这个：就是只是提供用手机手机能有效的看到北京的图片，利用雷达测量实时路况。一个美国的案例，就是定位利用手机中用的百度导航，来定位实际在哪一个国家。
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一体化解决方案:全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航
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北京地图定位算法，微信视频没有加载出来。
基于无人驾驶，北京有很多定位公司。真正算法实现最终靠北京定位服务商的。国内如百度、高德、大地资讯。国外如微软ibeacon实现基于安卓平台的智能导航，诺基亚投入巨资的安卓定位技术已量产。google的工程师团队也有几个人去百度的组。百度和高德作为全球最大的android市场的头部两家，在技术储备，市场份额，专利积累，覆盖面，国内外均有压倒性优势。
这里有一份北京市首批863计划关于无人驾驶核心技术的专项技术研究方案：;type=pdf
下面是北京市机动车驾驶室内横立起来的demo：不过实际使用起来，其实导航还是需要固定路由的，因为很多高清的导航只能看到北京的地图图片，比如这个：就是只是提供用手机手机能有效的看到北京的图片，利用雷达测量实时路况。一个美国的案例，就是定位利用手机中用的百度导航，来定位实际在哪一个国家。
导航具体是数据采集？地图识别数据？车辆跟踪数据？三维建模数据？数据分析以后，进行雷达定位，然后进行路径规划等等。
解决方案:景联文科技带你了解数据标注之文本标注
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2022-09-30 00:10
解决方案:景联文科技带你了解数据标注之文本标注
什么是文本注释？
文本标注是一个有监督的学习问题，主要用于自然语言处理。文本标注是用特定的语义、构成、目的、上下文、情感等原创数据标签对文本进行标注的过程。通过带标签的训练数据，我们可以教机器如何识别文本中收录的文本。意图或情绪，可以使机器更好地理解自然语言。
但是，同一文本在不同的场合往往有不同的含义，难以理解。因此，在进行文字标注时，必须结合实际应用场景。
目前，文本标注的应用领域非常广泛，如客服行业、金融行业、医疗行业等。文本标注方法包括OCR转录、句子泛化、词性标注、句子写作、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本句子提取、文本清洗和机器翻译。
数据标签的重要性
目前，以机器学习为主的人工智能技术发展迅速，其发展依赖于底层数据的多样性。人工智能模型需要“馈送”收录大量样本的数据集，数据的质量和多样性将对算法模型的成败产生重大影响。可以说，高质量的 AI 训练数据越多，模型的准确性和质量就越好。
精联文科技为文本标注提供数据支持
作为专业的数据采集标注服务商，精联文科技拥有一支拥有数千名经验丰富从业者的数据标注团队，可提供NLP领域的数据采集和数据标注服务，并根据客户需求快速部署需要。具有相关经验的注释者。现有数据库拥有200T的成品文本数据集，包括NLP、TTS、NLU、ASR、发音词典等。为定制数据标注服务，景联文科技构建了先进的数据标注平台和成熟的标注、审计、质检机制。，支持自然语言处理：OCR转录、文本信息提取、NLU语句泛化等各类数据标注。
数据平台托管在云端，各种数据集的分布可视化。数据标注的最高投递准确率可达99.99%，有效提升约40%客户的模型准确率，使模型更加精细化；通过数据平台的高度自动化功能，可以大大缩短客户模型迭代周期，大大节省人工成本。
精联文科技提供的产品是全链条AI数据服务，从数据采集、清洗、标注，到现场全流程、垂直领域数据解决方案，一站式AI数据服务，助力人工智能企业解决整个人工智能链中数据标注环节的相应问题。
OCR转录项目案例
一、要求：
200,000 个 OCR 转录
二、解决方法：
配备有3年以上NLP标注项目管理经验的项目经理和标注团队；根据项目需求，进行项目结构分析，基于WBS原理，将项目按照其内部结构和实施过程的先后顺序逐层分解成树状图，形成一个相对独立的、各个项目的职责和进度便于管理和检查的项目单位，具体落实到项目的每一位参与者，确保打标质量。
精联文科技｜AI基础数据服务｜数据采集｜数据标注｜假指纹制作｜指纹防伪算法
助力人工智能技术加速数字经济相关产业质量转型，赋能传统产业智能化转型升级
文章图文版权归京联文科技所有。商业转载请联系景联文科技授权。非商业转载请注明出处。
解决方案:seo优化为什么要安装统计工具，其作用是什么
网站的seo优化操作中的一些技巧对关键词排名没有直接的好处，比如网站附件中统计工具的安装和配置。今天WP自学笔记和小伙伴分享的话题是为什么seo优化需要安装统计工具，它的作用是什么。下面以百度统计为例，说明可以提供哪些有价值的数据报告。
百度统计提供多维度的访问者行为分析报告。这些报告可以帮助您从各个方面改进网站质量和推广计划：
1、流量分析 - 有多少人来到您的 网站？（流量分析报告）
流量分析模块包括流量趋势分析、实时访问者、跨屏分析等报告，可以告诉你谁来了你的网站，他们来自哪里，这些访问者是否支付了足够的费用注意你网站等等等。
2、流量来源 - 访客来自哪里？（来源分析报告）
流量来源模块包括所有来源、搜索引擎、搜索词等的报告，可以告诉你哪些关键词可以让更多潜在客户找到你的网站，哪些关键词需要进一步开发优化，哪种媒体推广方式更有效，哪种推广方式需要改进等。
3、推广效果-我的推广效果如何？（百度推广报道）
推广效果模块包括百度推广报告，如搜索推广、网络联盟推广等，可以告诉你在你放入的关键词中哪些访问量和转化率比较好，哪些需要进一步优化，等等
4、网站访问 - 我的 网站 够好吗？（访问分析报告）
该模块包括采访页面、入口页面、页面热图、页面上下游等报告。它可以告诉你网站上哪些页面最受网友欢迎、页面的热点区域、访问量游客习惯的轨迹。
5、访客特征 - 访客是什么样的？（访客分析报告）
访客特征模块包括地理分布、访客属性和系统环境的报表，可以告诉你访客来自哪里，他们使用什么样的系统环境，男女年龄比例。
6、转化 - 转化如何？（转化分析报告）
该模块包括转化概览、转化路径、订单分析等报表，帮助您监控转化效果，针对性发现问题，提升转化。
7、网站诊断 - 我的 网站 顺利吗？（优化分析报告）
该模块包括SEO分析、搜索词排名、排名等报告，帮助您检查您对百度搜索引擎的网站友好度，并提出官方优化建议，评估网站推广效果或查找更改原因. 查看全部
什么是文本注释？
文本标注是一个有监督的学习问题，主要用于自然语言处理。文本标注是用特定的语义、构成、目的、上下文、情感等原创数据标签对文本进行标注的过程。通过带标签的训练数据，我们可以教机器如何识别文本中收录的文本。意图或情绪，可以使机器更好地理解自然语言。
但是，同一文本在不同的场合往往有不同的含义，难以理解。因此，在进行文字标注时，必须结合实际应用场景。
目前，文本标注的应用领域非常广泛，如客服行业、金融行业、医疗行业等。文本标注方法包括OCR转录、句子泛化、词性标注、句子写作、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本句子提取、文本清洗和机器翻译。
数据标签的重要性
目前，以机器学习为主的人工智能技术发展迅速，其发展依赖于底层数据的多样性。人工智能模型需要“馈送”收录大量样本的数据集，数据的质量和多样性将对算法模型的成败产生重大影响。可以说，高质量的 AI 训练数据越多，模型的准确性和质量就越好。
精联文科技为文本标注提供数据支持
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OCR转录项目案例
一、要求：
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二、解决方法：
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什么是文本注释？
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数据标签的重要性
目前，以机器学习为主的人工智能技术发展迅速，其发展依赖于底层数据的多样性。人工智能模型需要“馈送”收录大量样本的数据集，数据的质量和多样性将对算法模型的成败产生重大影响。可以说，高质量的 AI 训练数据越多，模型的准确性和质量就越好。
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一、要求：
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精联文科技｜AI基础数据服务｜数据采集｜数据标注｜假指纹制作｜指纹防伪算法
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该模块包括SEO分析、搜索词排名、排名等报告，帮助您检查您对百度搜索引擎的网站友好度，并提出官方优化建议，评估网站推广效果或查找更改原因.
汇总:【案例】aeo管文章智能采集系统应用案例（一）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2022-09-28 02:06
汇总:【案例】aeo管文章智能采集系统应用案例（一）
全托管文章智能采集系统应用案例为了提高选题工作的质量，不断拓展写作的新思路和角度，推动问题研究和寻找解决问题的办法，aeo资深选题顾问李晓磊和他的团队历经几个月的讨论和努力，形成了这套完整的选题系统，主要应用在高校电子商务实践作业实操中，帮助老师和科研人员批量采集问题，提供查资料、搜数据、观点争论等用途。
用户只需要提交选题、选题展示、话题评估等信息，问题系统即可一键采集，任务完成后系统会自动生成题目和内容，团队还可以快速检验相关搜索数据。应用案例一：电子商务教学作业批量撰写2017年3月12日至4月3日，在北京主要高校进行了电子商务教学实践作业实践活动，与实操作业相比，资深选题顾问李晓磊同学带领的团队完成的问题资料采集，内容被重新提炼，重新策划了多个新的写作思路，并且有很多不同的话题实验和实操，系统还提供了输出电子商务选题报告、资料来源分析、投放新媒体报告、问题资料处理等功能，包括以下内容：1.电子商务实践作业1.1；1.2；1.3；1.4；1.5；1.6；1.7；1.8；1.9；1.10；1.11；1.12；1.13；1.14；1.15；1.16；1.17；1.18；1.19；1.20；1.21；1.22；1.23；1.24；1.25；1.26；1.27；1.28；1.29；1.30；1.31；1.32；1.33；1.34；1.35；1.36；1.37；1.38；1.39；1.40；1.41；1.42；1.43；1.44；1.45；1.46；1.47；1.48；1.49；1.50；1.51；1.52；1.53；1.54；1.55；1.56；1.57；1.58；1.59；1.60；1.61；1.61；1.62；1.62；1.63；1.64；1.65；1.66；1.67；1.68；1.70；1.71；1.72；1.73；1.74；1.75；1.75；1.75；1.75；1.75；1.76；1.76；1.77；1.78；1.79；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80。 查看全部
全托管文章智能采集系统应用案例为了提高选题工作的质量，不断拓展写作的新思路和角度，推动问题研究和寻找解决问题的办法，aeo资深选题顾问李晓磊和他的团队历经几个月的讨论和努力，形成了这套完整的选题系统，主要应用在高校电子商务实践作业实操中，帮助老师和科研人员批量采集问题，提供查资料、搜数据、观点争论等用途。
用户只需要提交选题、选题展示、话题评估等信息，问题系统即可一键采集，任务完成后系统会自动生成题目和内容，团队还可以快速检验相关搜索数据。应用案例一：电子商务教学作业批量撰写2017年3月12日至4月3日，在北京主要高校进行了电子商务教学实践作业实践活动，与实操作业相比，资深选题顾问李晓磊同学带领的团队完成的问题资料采集，内容被重新提炼，重新策划了多个新的写作思路，并且有很多不同的话题实验和实操，系统还提供了输出电子商务选题报告、资料来源分析、投放新媒体报告、问题资料处理等功能，包括以下内容：1.电子商务实践作业1.1；1.2；1.3；1.4；1.5；1.6；1.7；1.8；1.9；1.10；1.11；1.12；1.13；1.14；1.15；1.16；1.17；1.18；1.19；1.20；1.21；1.22；1.23；1.24；1.25；1.26；1.27；1.28；1.29；1.30；1.31；1.32；1.33；1.34；1.35；1.36；1.37；1.38；1.39；1.40；1.41；1.42；1.43；1.44；1.45；1.46；1.47；1.48；1.49；1.50；1.51；1.52；1.53；1.54；1.55；1.56；1.57；1.58；1.59；1.60；1.61；1.61；1.62；1.62；1.63；1.64；1.65；1.66；1.67；1.68；1.70；1.71；1.72；1.73；1.74；1.75；1.75；1.75；1.75；1.75；1.76；1.76；1.77；1.78；1.79；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80。 查看全部
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全托管文章智能采集系统应用案例为了提高选题工作的质量，不断拓展写作的新思路和角度，推动问题研究和寻找解决问题的办法，aeo资深选题顾问李晓磊和他的团队历经几个月的讨论和努力，形成了这套完整的选题系统，主要应用在高校电子商务实践作业实操中，帮助老师和科研人员批量采集问题，提供查资料、搜数据、观点争论等用途。
用户只需要提交选题、选题展示、话题评估等信息，问题系统即可一键采集，任务完成后系统会自动生成题目和内容，团队还可以快速检验相关搜索数据。应用案例一：电子商务教学作业批量撰写2017年3月12日至4月3日，在北京主要高校进行了电子商务教学实践作业实践活动，与实操作业相比，资深选题顾问李晓磊同学带领的团队完成的问题资料采集，内容被重新提炼，重新策划了多个新的写作思路，并且有很多不同的话题实验和实操，系统还提供了输出电子商务选题报告、资料来源分析、投放新媒体报告、问题资料处理等功能，包括以下内容：1.电子商务实践作业1.1；1.2；1.3；1.4；1.5；1.6；1.7；1.8；1.9；1.10；1.11；1.12；1.13；1.14；1.15；1.16；1.17；1.18；1.19；1.20；1.21；1.22；1.23；1.24；1.25；1.26；1.27；1.28；1.29；1.30；1.31；1.32；1.33；1.34；1.35；1.36；1.37；1.38；1.39；1.40；1.41；1.42；1.43；1.44；1.45；1.46；1.47；1.48；1.49；1.50；1.51；1.52；1.53；1.54；1.55；1.56；1.57；1.58；1.59；1.60；1.61；1.61；1.62；1.62；1.63；1.64；1.65；1.66；1.67；1.68；1.70；1.71；1.72；1.73；1.74；1.75；1.75；1.75；1.75；1.75；1.76；1.76；1.77；1.78；1.79；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80。
全托管文章智能采集系统作者：包鹰一、采集需求
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 87 次浏览 • 2022-09-19 15:05
全托管文章智能采集系统作者：包鹰一、采集需求
全托管文章智能采集系统作者：包鹰
一、采集需求
1、数据采集的格式支持json，pdf，word，
2、采集进度和总字段显示
二、数据采集环境运行平台系统采集平台系统运行环境环境架构2.1采集平台架构整个系统共分为几个部分：采集、分词、语义分析、ocr(图片文字识别)、相似文档提取。2.2采集平台功能2.2.1采集平台采集进度显示每日、每周和每月采集进度都一目了然，在分析的时候还可以看到每天、每周、每月的某个字段的采集情况，减少大家的工作负担。
2.2.2数据导出在工作中需要大量的excel格式数据导出，比如工作总结表等。采集平台完美支持excel导出，不过在导出的时候需要先联网输入采集文件的路径，然后打开采集文件才能导出。2.2.3相似文档分析相似文档分析在采集的数据中关键字就会在相似文档中出现，关键字可以提取为id标识，并且用文本编码，方便用户选择提取关键字，实现快速定位。
利用相似度计算，得到相似度指数，相似度大于某个阈值就表示该关键字在整个文档中出现相似度非常高。2.2.4ocr(图片文字识别)对分词后的文字进行ocr(图片文字识别)，而后转换为数字格式，然后实现自动检索，计算相似度等功能。2.2.5相似文档提取相似文档提取主要是针对已经收集的多篇文档，重新进行文字替换，提取相似度，降低重复文字，从而实现自动检索，实现文字信息的自动分词，并且可以建立文本模型。
2.2.6推荐文章推荐文章提取文章的内容，利用文字图片作为外链，将文章推送给指定用户。2.2.7图片制作文件利用网页解析工具将word文档解析成json或docx文件，然后利用wordconverter工具将文字转换成图片。
3、数据提取功能3.1数据提取文件格式支持pdf,json,json.parse,pdf.parse等格式，可以根据需要进行选择。 查看全部
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一、采集需求
1、数据采集的格式支持json，pdf，word，
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二、数据采集环境运行平台系统采集平台系统运行环境环境架构2.1采集平台架构整个系统共分为几个部分：采集、分词、语义分析、ocr(图片文字识别)、相似文档提取。2.2采集平台功能2.2.1采集平台采集进度显示每日、每周和每月采集进度都一目了然，在分析的时候还可以看到每天、每周、每月的某个字段的采集情况，减少大家的工作负担。
2.2.2数据导出在工作中需要大量的excel格式数据导出，比如工作总结表等。采集平台完美支持excel导出，不过在导出的时候需要先联网输入采集文件的路径，然后打开采集文件才能导出。2.2.3相似文档分析相似文档分析在采集的数据中关键字就会在相似文档中出现，关键字可以提取为id标识，并且用文本编码，方便用户选择提取关键字，实现快速定位。
利用相似度计算，得到相似度指数，相似度大于某个阈值就表示该关键字在整个文档中出现相似度非常高。2.2.4ocr(图片文字识别)对分词后的文字进行ocr(图片文字识别)，而后转换为数字格式，然后实现自动检索，计算相似度等功能。2.2.5相似文档提取相似文档提取主要是针对已经收集的多篇文档，重新进行文字替换，提取相似度，降低重复文字，从而实现自动检索，实现文字信息的自动分词，并且可以建立文本模型。
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3、数据提取功能3.1数据提取文件格式支持pdf,json,json.parse,pdf.parse等格式，可以根据需要进行选择。 查看全部
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一、采集需求
1、数据采集的格式支持json，pdf，word，
2、采集进度和总字段显示
二、数据采集环境运行平台系统采集平台系统运行环境环境架构2.1采集平台架构整个系统共分为几个部分：采集、分词、语义分析、ocr(图片文字识别)、相似文档提取。2.2采集平台功能2.2.1采集平台采集进度显示每日、每周和每月采集进度都一目了然，在分析的时候还可以看到每天、每周、每月的某个字段的采集情况，减少大家的工作负担。
2.2.2数据导出在工作中需要大量的excel格式数据导出，比如工作总结表等。采集平台完美支持excel导出，不过在导出的时候需要先联网输入采集文件的路径，然后打开采集文件才能导出。2.2.3相似文档分析相似文档分析在采集的数据中关键字就会在相似文档中出现，关键字可以提取为id标识，并且用文本编码，方便用户选择提取关键字，实现快速定位。
利用相似度计算，得到相似度指数，相似度大于某个阈值就表示该关键字在整个文档中出现相似度非常高。2.2.4ocr(图片文字识别)对分词后的文字进行ocr(图片文字识别)，而后转换为数字格式，然后实现自动检索，计算相似度等功能。2.2.5相似文档提取相似文档提取主要是针对已经收集的多篇文档，重新进行文字替换，提取相似度，降低重复文字，从而实现自动检索，实现文字信息的自动分词，并且可以建立文本模型。
2.2.6推荐文章推荐文章提取文章的内容，利用文字图片作为外链，将文章推送给指定用户。2.2.7图片制作文件利用网页解析工具将word文档解析成json或docx文件，然后利用wordconverter工具将文字转换成图片。
3、数据提取功能3.1数据提取文件格式支持pdf,json,json.parse,pdf.parse等格式，可以根据需要进行选择。
全托-0029管文章智能采集系统的安装及详细施工图
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-09-05 17:00
全托-0029管文章智能采集系统的安装及详细施工图
全托管文章智能采集系统的安装及详细施工图解说编辑：杨伟近日市政一期的工程招标正在进行，点击进入如下招标信息：1031-0029安装有关信息的图文报告，送规划、城管、建设部门当地村民委员会，以及乡镇和业主。此外，在目标人员来源地的一些大型综合项目，往往以区委、区政府为主的设计单位采用设计院、国土、规划等单位的专业团队进行信息采集，即运行面前全部由中标单位的专业公司搭建，其他设计单位进行联调调试验证。
各省市基础信息安全监测中心，或都会有针对各阶段发现的问题的解决方案。比如上海在建项目的信息传递往往会把这些输入的电话号码，传递到建设方的主要信息安全监测中心，由他们对已有的数据进行审核处理。若满足要求，再由项目主要负责人的下属单位进行联调验证和审计。当然，这些中标单位除了自己联调验证，也可以通过中标单位组织相关负责人，对专业公司不同的部门或职能部门的负责人进行审计。
同时各地在实际应用中，还有很多其他应对方式：业主单位打破区域的层级划分，确保业主一方上线，负责人来到下线单位执行指令，可以避免这些不能共享、联网的数据损失。仅仅通过电话沟通一个指令，专业公司上线或信息直接上线到专业公司某个区域内，也有效避免专业公司之间共享数据时的风险。此外，不论如何组织工作，仅靠专业公司自己发起、组织执行、加以确认，依然是难以做到的。
当专业公司无法跟进或防止接收信息时，唯一能做的事情，就是工作人员配合并及时调整信息并督促专业公司落实到个人，随时查看及根据需要进行匹配或确认。这样做的潜在风险是专业公司与现有的信息采集和合作平台上对接不畅，未能实现合理的用户分类需求。而即使是可以合理的用户分类需求，也容易使用户混淆数据对应的专业公司及职能部门、无法弄清具体应用场景、无法维护和确保安全。
因此，这样复杂的工作需要在各部门间搭建集团公司+相关政府专业公司+业主单位的第三方中心进行数据的共享、共通、共享、合作，以落实到行动中、确保专业公司有流程并记住每一条流程和内容。对集团公司和专业公司进行业务匹配，中间对各自使用的信息以及专业公司使用的相关数据，需要多部门联合管理，通过集团公司的专业团队进行联网审核验证，确保这些信息只要涉及到数据的信息变动，都可以尽快、及时进行。
在部门实际应用中，往往是大部门不涉及，小部门需要每天审核及投入联调验证的实际应用需求。保证部门间数据共享有规范流程可循，避免事后未查明而引发的安全风险。对部门间数据共享而言，传统中央集权统一管理的。 查看全部
全托管文章智能采集系统的安装及详细施工图解说编辑：杨伟近日市政一期的工程招标正在进行，点击进入如下招标信息：1031-0029安装有关信息的图文报告，送规划、城管、建设部门当地村民委员会，以及乡镇和业主。此外，在目标人员来源地的一些大型综合项目，往往以区委、区政府为主的设计单位采用设计院、国土、规划等单位的专业团队进行信息采集，即运行面前全部由中标单位的专业公司搭建，其他设计单位进行联调调试验证。
各省市基础信息安全监测中心，或都会有针对各阶段发现的问题的解决方案。比如上海在建项目的信息传递往往会把这些输入的电话号码，传递到建设方的主要信息安全监测中心，由他们对已有的数据进行审核处理。若满足要求，再由项目主要负责人的下属单位进行联调验证和审计。当然，这些中标单位除了自己联调验证，也可以通过中标单位组织相关负责人，对专业公司不同的部门或职能部门的负责人进行审计。
同时各地在实际应用中，还有很多其他应对方式：业主单位打破区域的层级划分，确保业主一方上线，负责人来到下线单位执行指令，可以避免这些不能共享、联网的数据损失。仅仅通过电话沟通一个指令，专业公司上线或信息直接上线到专业公司某个区域内，也有效避免专业公司之间共享数据时的风险。此外，不论如何组织工作，仅靠专业公司自己发起、组织执行、加以确认，依然是难以做到的。
当专业公司无法跟进或防止接收信息时，唯一能做的事情，就是工作人员配合并及时调整信息并督促专业公司落实到个人，随时查看及根据需要进行匹配或确认。这样做的潜在风险是专业公司与现有的信息采集和合作平台上对接不畅，未能实现合理的用户分类需求。而即使是可以合理的用户分类需求，也容易使用户混淆数据对应的专业公司及职能部门、无法弄清具体应用场景、无法维护和确保安全。
因此，这样复杂的工作需要在各部门间搭建集团公司+相关政府专业公司+业主单位的第三方中心进行数据的共享、共通、共享、合作，以落实到行动中、确保专业公司有流程并记住每一条流程和内容。对集团公司和专业公司进行业务匹配，中间对各自使用的信息以及专业公司使用的相关数据，需要多部门联合管理，通过集团公司的专业团队进行联网审核验证，确保这些信息只要涉及到数据的信息变动，都可以尽快、及时进行。
在部门实际应用中，往往是大部门不涉及，小部门需要每天审核及投入联调验证的实际应用需求。保证部门间数据共享有规范流程可循，避免事后未查明而引发的安全风险。对部门间数据共享而言，传统中央集权统一管理的。 查看全部
全托-0029管文章智能采集系统的安装及详细施工图
全托管文章智能采集系统的安装及详细施工图解说编辑：杨伟近日市政一期的工程招标正在进行，点击进入如下招标信息：1031-0029安装有关信息的图文报告，送规划、城管、建设部门当地村民委员会，以及乡镇和业主。此外，在目标人员来源地的一些大型综合项目，往往以区委、区政府为主的设计单位采用设计院、国土、规划等单位的专业团队进行信息采集，即运行面前全部由中标单位的专业公司搭建，其他设计单位进行联调调试验证。
各省市基础信息安全监测中心，或都会有针对各阶段发现的问题的解决方案。比如上海在建项目的信息传递往往会把这些输入的电话号码，传递到建设方的主要信息安全监测中心，由他们对已有的数据进行审核处理。若满足要求，再由项目主要负责人的下属单位进行联调验证和审计。当然，这些中标单位除了自己联调验证，也可以通过中标单位组织相关负责人，对专业公司不同的部门或职能部门的负责人进行审计。
同时各地在实际应用中，还有很多其他应对方式：业主单位打破区域的层级划分，确保业主一方上线，负责人来到下线单位执行指令，可以避免这些不能共享、联网的数据损失。仅仅通过电话沟通一个指令，专业公司上线或信息直接上线到专业公司某个区域内，也有效避免专业公司之间共享数据时的风险。此外，不论如何组织工作，仅靠专业公司自己发起、组织执行、加以确认，依然是难以做到的。
当专业公司无法跟进或防止接收信息时，唯一能做的事情，就是工作人员配合并及时调整信息并督促专业公司落实到个人，随时查看及根据需要进行匹配或确认。这样做的潜在风险是专业公司与现有的信息采集和合作平台上对接不畅，未能实现合理的用户分类需求。而即使是可以合理的用户分类需求，也容易使用户混淆数据对应的专业公司及职能部门、无法弄清具体应用场景、无法维护和确保安全。
因此，这样复杂的工作需要在各部门间搭建集团公司+相关政府专业公司+业主单位的第三方中心进行数据的共享、共通、共享、合作，以落实到行动中、确保专业公司有流程并记住每一条流程和内容。对集团公司和专业公司进行业务匹配，中间对各自使用的信息以及专业公司使用的相关数据，需要多部门联合管理，通过集团公司的专业团队进行联网审核验证，确保这些信息只要涉及到数据的信息变动，都可以尽快、及时进行。
在部门实际应用中，往往是大部门不涉及，小部门需要每天审核及投入联调验证的实际应用需求。保证部门间数据共享有规范流程可循，避免事后未查明而引发的安全风险。对部门间数据共享而言，传统中央集权统一管理的。
全托管文章智能采集系统 想要创业就去赌，不赌为何要创业(组图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-08-14 22:15
全托管文章智能采集系统 想要创业就去赌，不赌为何要创业(组图)
全托管文章智能采集系统全托管数据库系统全托管机器学习系统平台全托管seo系统全托管微信公众号全托管系统网站全托管编程软件全托管erp全托管电商全托管ai智能推荐系统java全托管云计算操作系统全托管跨境电商全托管新媒体全托管实体系统全托管汽车全托管房产全托管其他各种各种等等
前端全托管系统，智能建站，微站，企业网站全托管系统，
大学里面的项目，估计校长和老师会用到一些系统，学生用用就得了，项目的高度决定了你的能力深度，不要以为自己做一个就是项目，项目是要合作模式，人才，用户体验，推广等，基本你没有2年5年沉淀下来基本就是个垃圾，没有专业人士一起带队没有发展空间。记住任何创业要低成本高回报，产品要先进，人才要好。我觉得所有的创业方向应该聚焦一个领域突破，要跟风口，要具备先进的理念，这是成本高的产物，不是一味模仿别人就是创业了，否则一定死的很惨！最后要有差异化才是核心竞争力，门槛不是自己定义的，风口来了才真正能推动你的发展！无论你做什么，要相信自己！想要创业就去赌，不赌为何要创业！赌输了才是成长！你们的同学、老师有条件创业的组个团队去找几个好合作伙伴，合作才是最快乐的！。
系统，基本不需要，至于组件，开发工具可以自己选择，如果不了解的，各大开发网站差不多都差不多，除非你自己偏向研发。前端外包，后端外包，我觉得多余，这个不是企业不需要，是你现在负责的业务经常要用这些工具，因为没人懂这些东西。但是，是有应用场景的，比如，企业做网站，很多网站是没有聊天功能的，你可以考虑外包一个这个功能。
企业做金融app，基本业务功能就会很全了，你可以结合自己的业务，对商城系统的定位进行定制。还有一个误区，你提到了老师负责系统，如果老师在系统安全上有时间和兴趣的话，可以做一个团队一起共同做这个项目，这个要比项目外包的成本低，一个人学生也最好不要有参与，风险太大。 查看全部
全托管文章智能采集系统全托管数据库系统全托管机器学习系统平台全托管seo系统全托管微信公众号全托管系统网站全托管编程软件全托管erp全托管电商全托管ai智能推荐系统java全托管云计算操作系统全托管跨境电商全托管新媒体全托管实体系统全托管汽车全托管房产全托管其他各种各种等等
前端全托管系统，智能建站，微站，企业网站全托管系统，
大学里面的项目，估计校长和老师会用到一些系统，学生用用就得了，项目的高度决定了你的能力深度，不要以为自己做一个就是项目，项目是要合作模式，人才，用户体验，推广等，基本你没有2年5年沉淀下来基本就是个垃圾，没有专业人士一起带队没有发展空间。记住任何创业要低成本高回报，产品要先进，人才要好。我觉得所有的创业方向应该聚焦一个领域突破，要跟风口，要具备先进的理念，这是成本高的产物，不是一味模仿别人就是创业了，否则一定死的很惨！最后要有差异化才是核心竞争力，门槛不是自己定义的，风口来了才真正能推动你的发展！无论你做什么，要相信自己！想要创业就去赌，不赌为何要创业！赌输了才是成长！你们的同学、老师有条件创业的组个团队去找几个好合作伙伴，合作才是最快乐的！。
系统，基本不需要，至于组件，开发工具可以自己选择，如果不了解的，各大开发网站差不多都差不多，除非你自己偏向研发。前端外包，后端外包，我觉得多余，这个不是企业不需要，是你现在负责的业务经常要用这些工具，因为没人懂这些东西。但是，是有应用场景的，比如，企业做网站，很多网站是没有聊天功能的，你可以考虑外包一个这个功能。
企业做金融app，基本业务功能就会很全了，你可以结合自己的业务，对商城系统的定位进行定制。还有一个误区，你提到了老师负责系统，如果老师在系统安全上有时间和兴趣的话，可以做一个团队一起共同做这个项目，这个要比项目外包的成本低，一个人学生也最好不要有参与，风险太大。 查看全部
全托管文章智能采集系统 想要创业就去赌，不赌为何要创业(组图)
全托管文章智能采集系统全托管数据库系统全托管机器学习系统平台全托管seo系统全托管微信公众号全托管系统网站全托管编程软件全托管erp全托管电商全托管ai智能推荐系统java全托管云计算操作系统全托管跨境电商全托管新媒体全托管实体系统全托管汽车全托管房产全托管其他各种各种等等
前端全托管系统，智能建站，微站，企业网站全托管系统，
大学里面的项目，估计校长和老师会用到一些系统，学生用用就得了，项目的高度决定了你的能力深度，不要以为自己做一个就是项目，项目是要合作模式，人才，用户体验，推广等，基本你没有2年5年沉淀下来基本就是个垃圾，没有专业人士一起带队没有发展空间。记住任何创业要低成本高回报，产品要先进，人才要好。我觉得所有的创业方向应该聚焦一个领域突破，要跟风口，要具备先进的理念，这是成本高的产物，不是一味模仿别人就是创业了，否则一定死的很惨！最后要有差异化才是核心竞争力，门槛不是自己定义的，风口来了才真正能推动你的发展！无论你做什么，要相信自己！想要创业就去赌，不赌为何要创业！赌输了才是成长！你们的同学、老师有条件创业的组个团队去找几个好合作伙伴，合作才是最快乐的！。
系统，基本不需要，至于组件，开发工具可以自己选择，如果不了解的，各大开发网站差不多都差不多，除非你自己偏向研发。前端外包，后端外包，我觉得多余，这个不是企业不需要，是你现在负责的业务经常要用这些工具，因为没人懂这些东西。但是，是有应用场景的，比如，企业做网站，很多网站是没有聊天功能的，你可以考虑外包一个这个功能。
企业做金融app，基本业务功能就会很全了，你可以结合自己的业务，对商城系统的定位进行定制。还有一个误区，你提到了老师负责系统，如果老师在系统安全上有时间和兴趣的话，可以做一个团队一起共同做这个项目，这个要比项目外包的成本低，一个人学生也最好不要有参与，风险太大。
全托管文章智能采集系统+云服务器，一个系统提高数十倍工作效率
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-08-08 09:00
全托管文章智能采集系统+云服务器，一个系统提高数十倍工作效率
全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器，一个系统提高数十倍工作效率，一个系统解决上千客户的工作问题，两套系统集合erp,bi,crm为企业提供整体解决方案！全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器——云盘实时同步文章，文章均来自互联网各大博客。全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器——新闻源进行文章采集，小型企业不需要人工完成订单管理，文章智能采集实现管理，实时提供该款采集软件不受时间空间，因为，该款采集软件的不受价格高低，因为价格合理，没有其他多余的费用！erp全托管文章智能采集系统——目前有两个版本！wordpress网站版：平台本身集成大量文章信息！epraa网站版：是以pc为载体对目标网站文章进行采集，并通过一系列算法对采集的数据进行网站分析及过滤，更加对目标网站进行采集文章目标明确，网站质量高，不会有重复，不会有权重降低，打击小平台！(wordpress有些功能不能用！)。
1.稳定2.免费3.能上传多少就写多少，一次上传几十个，几百个，甚至上万的也有4.能把所有的注意力放在文章数量上（数量少了没意义，
发现大家都太注重性价比了，导致用户比较纠结。我之前给学生做的一个作业，是学生的文字编辑计算机设备的选择，用的studio499文字编辑器。这个编辑器的优点是在同一个屏幕上可以编辑多个word文档，方便查看。其次是插件，有everything、notepad++、notepad++extrachange、word转换成word等等。这几个功能比较实用。 查看全部
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全托管文章智能采集系统实现原理1-3个工具
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-08-03 13:01
全托管文章智能采集系统实现原理1-3个工具
全托管文章智能采集系统实现原理1。3个工具(wordpress,excel(生成时输入图片网址并带src),png(效果呈现及对服务器的要求),kv2字节ip访问权限(由于非私人访问，应加选serverhost)2。导航space,提取表单sheet,自动化聚合导航栏3。数据记录,每日聚合后更新导航栏，负载均衡部署4。
支持多个地点;5。支持离线地址查询文章标题：intitle:关键词链接地址；文章标题(h1或者h2)和作者；文章标题(也可配上网址后缀)；最后是出处url、百度爬虫api。
全托管pdf导出产品使用支持国内资源：推荐两个可以支持pdf全文导出的大型网站pdfcsv导出导出pdf，word以及html等。页面代码文本信息是对通用文档格式(html文档格式)进行修改，保留原文本信息。目标是可以用单文档即可处理对应文件。具体实现思路:1.通过ftp端进行保存，存放到云盘中，使用服务器端即时同步，采用cors连接域名即可从其他服务器页面进行拷贝文件。
2.连接pdns(美国谷歌)，可通过域名进行抓取文件。通过cdn的方式就可直接将文件推送到访问该服务器的ip上，这样我们可以控制在访问其他服务器链接的ip，让访问者可控。3.域名查询手段，可通过加减查询和whois查询手段等等方式，可以针对不同的域名进行域名查询。4.页面解析可通过js或者css等技术使得转义字符不转义，在上传pdf页面时通过查找替换加入手段使得页面中不需要的文字显示为原文字。
5.使用缓存技术可通过连接点对点地读取客户端本地的文件,上传后缓存在内存中,出厂时通过内存直接读取文件,一次性读取完整个文件内容后，则只读取要缓存的部分内容,文件名及页面标识等暂时不能读取。6.实现共享读取客户端查看其他用户浏览器页面,以及断点续传读取其他用户页面文件到本地，看看有没有损坏网页文件。现在上图！pdfcsv，excel导出导出pdf，word以及html等。
页面代码文本信息是对通用文档格式(html文档格式)进行修改，保留原文本信息。目标是可以用单文档即可处理对应文件。具体实现思路:1.通过ftp端进行保存，存放到云盘中，使用服务器端即时同步，采用cors连接域名即可从其他服务器页面进行拷贝文件。目标是可以用单文档即可处理对应文件。2.连接pdns(美国谷歌)，可通过域名进行抓取文件。
通过cdn的方式就可直接将文件推送到ip上，这样我们可以控制在访问其他服务器链接的ip，让访问者可控。3.域名查询手段，可通过加减查询和whois查询手段等等方式，可以针对不同。 查看全部
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全托全托管文章智能采集系统如何实现机器阅读理解？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 148 次浏览 • 2022-07-31 09:00
全托全托管文章智能采集系统如何实现机器阅读理解？
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全托管文章智能采集系统解决大多数的亚马逊无货源
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2022-07-27 03:05
全托管文章智能采集系统解决大多数的亚马逊无货源
全托管文章智能采集系统已经可以解决大多数的外贸协同管理平台，专有性、管理方便是它的特点。还在发愁没有自己的外贸平台吗？看看我们是怎么做的吧？给企业降低了运营成本，提高了公司效率，提升企业品牌知名度。
五花八门的平台特色，很难做出一个最适合自己的，我觉得，理性分析自己的实际情况，然后再去考虑一些平台，知乎上的大神很多，可以让大家说一说各自适合的平台。我只说我用过的最成功的亚马逊无货源的方式。首先是操作方面，亚马逊的操作特别简单，单一的erp系统，一键式的操作，可以把采集的好几十上百家网站，导入自己的亚马逊店铺，只需要一台电脑，每天稳定输出，第二天就能轻松上架销售。
其次是做亚马逊的准备工作，像注册邮箱、主账号、跟卖账号、下载erp系统、安装erp系统、上架产品、等一些基础的操作。亚马逊店铺有自己独立的一套体系，运营方法不仅仅是一个复杂的erp系统就能解决，完全是需要具备这些方面的。最后是亚马逊流量的问题，亚马逊的流量相对于国内，更加独特，他不像国内流量，只是一些老客户来维护，只是靠之前的积累，亚马逊的流量是全新的，各种各样，源源不断。
其实，亚马逊和国内淘宝店是一样的，也不是你赚钱不赚钱的重点，而是你能不能把它做好，用心运营，建议先找一家靠谱的公司或者货代做一套无货源的系统，已经网店，再去做无货源。我是中潭网络团队有问题咨询yy。 查看全部
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其次是做亚马逊的准备工作，像注册邮箱、主账号、跟卖账号、下载erp系统、安装erp系统、上架产品、等一些基础的操作。亚马逊店铺有自己独立的一套体系，运营方法不仅仅是一个复杂的erp系统就能解决，完全是需要具备这些方面的。最后是亚马逊流量的问题，亚马逊的流量相对于国内，更加独特，他不像国内流量，只是一些老客户来维护，只是靠之前的积累，亚马逊的流量是全新的，各种各样，源源不断。
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全托管文章智能采集系统解决大多数的亚马逊无货源
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五花八门的平台特色，很难做出一个最适合自己的，我觉得，理性分析自己的实际情况，然后再去考虑一些平台，知乎上的大神很多，可以让大家说一说各自适合的平台。我只说我用过的最成功的亚马逊无货源的方式。首先是操作方面，亚马逊的操作特别简单，单一的erp系统，一键式的操作，可以把采集的好几十上百家网站，导入自己的亚马逊店铺，只需要一台电脑，每天稳定输出，第二天就能轻松上架销售。
其次是做亚马逊的准备工作，像注册邮箱、主账号、跟卖账号、下载erp系统、安装erp系统、上架产品、等一些基础的操作。亚马逊店铺有自己独立的一套体系，运营方法不仅仅是一个复杂的erp系统就能解决，完全是需要具备这些方面的。最后是亚马逊流量的问题，亚马逊的流量相对于国内，更加独特，他不像国内流量，只是一些老客户来维护，只是靠之前的积累，亚马逊的流量是全新的，各种各样，源源不断。
其实，亚马逊和国内淘宝店是一样的，也不是你赚钱不赚钱的重点，而是你能不能把它做好，用心运营，建议先找一家靠谱的公司或者货代做一套无货源的系统，已经网店，再去做无货源。我是中潭网络团队有问题咨询yy。
全托管文章智能采集系统主要解决管页面一句话
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 151 次浏览 • 2022-07-08 11:01
全托管文章智能采集系统主要解决管页面一句话
全托管文章智能采集系统主要解决一个全托管页面一句话总结：页面采集系统功能是从视频流中实时采集一段一句话，嵌入各种代码中。1.准备工作1.1项目提需求—>分析页面流量、用户画像，进行页面爬取和文本摘要查询，实现内容检索。具体操作流程见：页面采集：抓取页面内容和“1句话”2.前端代码—>自己制作页面,编写爬虫、页面过滤、页面采集时的切换、跳转代码。
3.页面采集下载+post请求工具包，存放到csv文件中。页面采集分两步，从页面内容采集到自定义二级域名中，从二级域名抓取到访问url中。4.不同类型页面采集工具：(。
1).javascript页面采集工具postman:调用javascript基本chrome对应版本内部的开发者工具页面浏览器自带的调试器工具包。可快速发现post请求错误，抓取html元素。
2).浏览器抓取(可以下载okhttp这个工具包),发现在ajax页面可以通过"+'"加载原有html页面获取,抓取html代码。同时可实现code中复杂个性化代码抓取,cookie地址抓取。lxml：同时提供html/xml解析。一般在第二步下载csv数据包时可以使用此工具包。发现页面内容时有的二级域名还可以嵌入html代码，为抓取html代码时难点。
5.前端封装抓取功能。此时工具包的urllist中各类采集接口都有了。页面中ajaxapi：公众号菜单:shownodata.ajax截图:发现后端也需要对接服务，此时工具包的urllist中的接口都有了。
不同类型的页面采集工具：
2).浏览器抓取(也可以下载okhttp这个工具包),发现在ajax页面可以通过"+'"加载原有html页面获取,抓取html代码。
3).页面采集工具(包括使用html/xml方式采集)sharex:需要内存大，涉及到webpack。一般在前两步下载csv数据包时可以使用此工具包。发现前端也需要对接服务，一般前端需要安装好js插件，例如vue、react等。
不同类型页面采集工具：
2).浏览器抓取(也可以下载okhttp这个工具包)， 查看全部
全托管文章智能采集系统主要解决一个全托管页面一句话总结：页面采集系统功能是从视频流中实时采集一段一句话，嵌入各种代码中。1.准备工作1.1项目提需求—>分析页面流量、用户画像，进行页面爬取和文本摘要查询，实现内容检索。具体操作流程见：页面采集：抓取页面内容和“1句话”2.前端代码—>自己制作页面,编写爬虫、页面过滤、页面采集时的切换、跳转代码。
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1).javascript页面采集工具postman:调用javascript基本chrome对应版本内部的开发者工具页面浏览器自带的调试器工具包。可快速发现post请求错误，抓取html元素。
2).浏览器抓取(可以下载okhttp这个工具包),发现在ajax页面可以通过"+'"加载原有html页面获取,抓取html代码。同时可实现code中复杂个性化代码抓取,cookie地址抓取。lxml：同时提供html/xml解析。一般在第二步下载csv数据包时可以使用此工具包。发现页面内容时有的二级域名还可以嵌入html代码，为抓取html代码时难点。
5.前端封装抓取功能。此时工具包的urllist中各类采集接口都有了。页面中ajaxapi：公众号菜单:shownodata.ajax截图:发现后端也需要对接服务，此时工具包的urllist中的接口都有了。
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不同类型页面采集工具：
2).浏览器抓取(也可以下载okhttp这个工具包)， 查看全部
全托管文章智能采集系统主要解决管页面一句话
全托管文章智能采集系统主要解决一个全托管页面一句话总结：页面采集系统功能是从视频流中实时采集一段一句话，嵌入各种代码中。1.准备工作1.1项目提需求—>分析页面流量、用户画像，进行页面爬取和文本摘要查询，实现内容检索。具体操作流程见：页面采集：抓取页面内容和“1句话”2.前端代码—>自己制作页面,编写爬虫、页面过滤、页面采集时的切换、跳转代码。
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2).浏览器抓取(可以下载okhttp这个工具包),发现在ajax页面可以通过"+'"加载原有html页面获取,抓取html代码。同时可实现code中复杂个性化代码抓取,cookie地址抓取。lxml：同时提供html/xml解析。一般在第二步下载csv数据包时可以使用此工具包。发现页面内容时有的二级域名还可以嵌入html代码，为抓取html代码时难点。
5.前端封装抓取功能。此时工具包的urllist中各类采集接口都有了。页面中ajaxapi：公众号菜单:shownodata.ajax截图:发现后端也需要对接服务，此时工具包的urllist中的接口都有了。
不同类型的页面采集工具：
2).浏览器抓取(也可以下载okhttp这个工具包),发现在ajax页面可以通过"+'"加载原有html页面获取,抓取html代码。
3).页面采集工具(包括使用html/xml方式采集)sharex:需要内存大，涉及到webpack。一般在前两步下载csv数据包时可以使用此工具包。发现前端也需要对接服务，一般前端需要安装好js插件，例如vue、react等。
不同类型页面采集工具：
2).浏览器抓取(也可以下载okhttp这个工具包)，
智能采集系统给排水设计：轻松实现自动化地面标高定位
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-06-21 13:01
智能采集系统给排水设计：轻松实现自动化地面标高定位
全托管文章智能采集系统给排水设计：轻松实现自动化地面标高定位，灵活预报实时检测出规范标准限制值，进而比对定位处规范层的距离，进而推算出正确的标高。一款好的采集设备，可以帮助施工单位节省人力物力财力，提高管理效率，是工程施工提高效率的重要保障。对于设计师而言，目前，我们很多接触过的设计项目都是装修完成后采用地下管网的形式来管理地面的变形。
更多的工作是在了解标准层尺寸的情况下，结合工厂设备、设计、施工的经验等一步步完成自己设计的地面标高尺寸，如果将地面的标高直接按规范层的要求定义到设计层，那么问题就一定会产生，因为有设计院的设计制图、施工图制图、误差标注以及地面管网的水平、垂直尺寸等等设计过程，都有着比较严格的要求，如果在规范层定义下定义地面的标高，会导致一些混凝土结构的局部设计不符合实际的使用要求，从而影响设计及施工的工程进度，因此定义地面的标高尺寸具有很大的难度，如何对地面标高尺寸进行灵活准确的推算就成为一项很重要的工作。
本设计将以一个一根管线贯穿整个管道末端的建筑模型为载体，实现采集标注地面标高与地面横纵、竖向标高的灵活定义。采集完整的建筑模型采集出来的标注建筑模型上，可以清晰明了的观察到施工区域的深度、采用的材料以及施工节点等详细内容，我们可以通过上面模型的内容来判断设计上的哪些部位是需要添加地面标高定位的。设计管井管井定位的关键在于采用正确的标准层规范定义。
定位如果采用无标准层的形式，那么最后的配管布置可能都无法满足一根管子贯穿整个管道末端的要求，因此，设计人员定位时应该结合规范层的配管布置来定位。施工配置agent设计和施工分离式的设计方式，让师傅及时参与进来，以施工的经验来辅助设计人员，更好的优化设计，提高设计质量。监理全程跟踪及记录全程监控施工现场的安全生产、资源、环境等综合情况，并将信息反馈给用户，作为用户施工的保障。智能采集设备厂家|采集设备|智能照明设备|标记管道预报记录|综合布线设备。 查看全部
全托管文章智能采集系统给排水设计：轻松实现自动化地面标高定位，灵活预报实时检测出规范标准限制值，进而比对定位处规范层的距离，进而推算出正确的标高。一款好的采集设备，可以帮助施工单位节省人力物力财力，提高管理效率，是工程施工提高效率的重要保障。对于设计师而言，目前，我们很多接触过的设计项目都是装修完成后采用地下管网的形式来管理地面的变形。
更多的工作是在了解标准层尺寸的情况下，结合工厂设备、设计、施工的经验等一步步完成自己设计的地面标高尺寸，如果将地面的标高直接按规范层的要求定义到设计层，那么问题就一定会产生，因为有设计院的设计制图、施工图制图、误差标注以及地面管网的水平、垂直尺寸等等设计过程，都有着比较严格的要求，如果在规范层定义下定义地面的标高，会导致一些混凝土结构的局部设计不符合实际的使用要求，从而影响设计及施工的工程进度，因此定义地面的标高尺寸具有很大的难度，如何对地面标高尺寸进行灵活准确的推算就成为一项很重要的工作。
本设计将以一个一根管线贯穿整个管道末端的建筑模型为载体，实现采集标注地面标高与地面横纵、竖向标高的灵活定义。采集完整的建筑模型采集出来的标注建筑模型上，可以清晰明了的观察到施工区域的深度、采用的材料以及施工节点等详细内容，我们可以通过上面模型的内容来判断设计上的哪些部位是需要添加地面标高定位的。设计管井管井定位的关键在于采用正确的标准层规范定义。
定位如果采用无标准层的形式，那么最后的配管布置可能都无法满足一根管子贯穿整个管道末端的要求，因此，设计人员定位时应该结合规范层的配管布置来定位。施工配置agent设计和施工分离式的设计方式，让师傅及时参与进来，以施工的经验来辅助设计人员，更好的优化设计，提高设计质量。监理全程跟踪及记录全程监控施工现场的安全生产、资源、环境等综合情况，并将信息反馈给用户，作为用户施工的保障。智能采集设备厂家|采集设备|智能照明设备|标记管道预报记录|综合布线设备。 查看全部
智能采集系统给排水设计：轻松实现自动化地面标高定位
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更多的工作是在了解标准层尺寸的情况下，结合工厂设备、设计、施工的经验等一步步完成自己设计的地面标高尺寸，如果将地面的标高直接按规范层的要求定义到设计层，那么问题就一定会产生，因为有设计院的设计制图、施工图制图、误差标注以及地面管网的水平、垂直尺寸等等设计过程，都有着比较严格的要求，如果在规范层定义下定义地面的标高，会导致一些混凝土结构的局部设计不符合实际的使用要求，从而影响设计及施工的工程进度，因此定义地面的标高尺寸具有很大的难度，如何对地面标高尺寸进行灵活准确的推算就成为一项很重要的工作。
本设计将以一个一根管线贯穿整个管道末端的建筑模型为载体，实现采集标注地面标高与地面横纵、竖向标高的灵活定义。采集完整的建筑模型采集出来的标注建筑模型上，可以清晰明了的观察到施工区域的深度、采用的材料以及施工节点等详细内容，我们可以通过上面模型的内容来判断设计上的哪些部位是需要添加地面标高定位的。设计管井管井定位的关键在于采用正确的标准层规范定义。
定位如果采用无标准层的形式，那么最后的配管布置可能都无法满足一根管子贯穿整个管道末端的要求，因此，设计人员定位时应该结合规范层的配管布置来定位。施工配置agent设计和施工分离式的设计方式，让师傅及时参与进来，以施工的经验来辅助设计人员，更好的优化设计，提高设计质量。监理全程跟踪及记录全程监控施工现场的安全生产、资源、环境等综合情况，并将信息反馈给用户，作为用户施工的保障。智能采集设备厂家|采集设备|智能照明设备|标记管道预报记录|综合布线设备。
广州彩光图像技术有限公司管文章智能采集系统
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-06-20 19:08
广州彩光图像技术有限公司管文章智能采集系统
全托管文章智能采集系统对于我们个人机器人应用一种很有利的网络应用系统，不受时间、地域的限制，而是能随需随用。智能采集系统采用物联网中的cs系统与图像处理、人脸识别等前沿技术相结合，基于人脸识别的特点能帮助各行各业实现智能化，大幅提高用户服务水平，实现企业与个人的无差异化服务。目前，全托管的系统已经应用于银行、办公室、教育、城市、城市建设、交通等众多大企业领域。
你的全托管将帮助企业增强办公能力、缩短办公时间、提高工作效率。广州彩光图像技术有限公司提供高品质的智能采集系统和erp后端软件、bim/plm/srm软件、cmf软件等全托管平台解决方案，解决企业对信息化的一个基本要求，降低成本，提高工作效率，我们在当下能提供给你的不止是智能采集系统。广州彩光图像技术有限公司本次采购的全托管方案，是欧洲拥有数千年历史的工业级全托管科技企业kiva软件公司引进国内的一份最新的资料之一，经过业内专家评审后认定并颁发绿色许可证，kiva软件公司致力于为客户提供一个完美高效、安全可靠、实时性的企业采集系统服务。
cmf设计师和客户要求：功能特性;信息分层，保障数据准确;精确定位;实时管理;人机对话(双向通讯);多网格式、定时报警(wifi/ssh/手机/网页);scm/mdm;共享库和图库存档管理;无接触数据采集;24小时监控;优先满足家庭、办公室、其他市场的客户需求;广州彩光图像技术有限公司本次采购的全托管方案，是欧洲拥有数千年历史的工业级全托管科技企业kiva软件公司引进国内的一份最新的资料之一，经过业内专家评审后认定并颁发绿色许可证，kiva软件公司致力于为客户提供一个完美高效、安全可靠、实时性的企业采集系统服务。
智能全托管图像数据采集系统由空间优化系统、视觉数据处理系统、周边点云处理系统、以及ai超分辨率图像识别处理等主要模块组成。
1、视觉数据处理系统：可进行视觉数据的实时监控、误差补偿、压缩、处理、归
一、实时定位、实时分类、实时识别等功能；
2、空间优化系统：可进行物体定位定位及距离的精确度调节，
3、周边点云处理系统：可以进行天然气、垃圾通风等各种不规则图像中的天空点云。空间上是平面，视野远，
4、ai超分辨率图像识别处理：ai图像识别算法的核心就是实时高分辨率图像的解析，借助ai图像识别算法可以达到极高的分辨率。我们可以以极高的分辨率进行远距离的定位，定位准确度极高。 查看全部
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全托管文章智能采集系统+多功能脚手架+二维码防伪溯源
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-06-20 17:00
全托管文章智能采集系统+多功能脚手架+二维码防伪溯源
全托管文章智能采集系统+多功能脚手架脚手架+erp+店铺实时动态管理+实时销售统计+二维码防伪溯源全托管文章智能采集系统+智能seo+自定义标题、属性、正负面、评论采集功能+多方案切词增加正文搜索权重、多切词增加负面搜索权重、多属性添加多个正面词、负面词，发布一次采集一次数据源多种格式采集、可直接采集也可以选择上传amzdigger、amzdata、网络爬虫采集、支持采集微信公众号、网站、头条号等内容单个文章采集——批量采集多个文章采集——单个采集多篇一次采集、多次采集采集文章id、image,animation，rawtext(文件位置)中不存在重复内容采集内容可以存储目录中，也可以存储文件中多用户用户在多个文章采集的时候，根据自己的需要对性别，关注人数，评论内容，点赞数，转发数等信息进行分组、复制多用户之间不能同时连续采集需要用户区别邀请、验证码提交不仅涉及到程序的实现还涉及到数据抓取、存储、管理问题案例：使用「挖财」的saas平台账号进行文章采集，所以图片、广告文本、视频、图片等数据是保存在自己账号的本地数据库中使用挖财进行采集具体步骤：。
1、在挖财app中登录账号
2、登录成功后页面的第一个页面上有「default」标识，
3、管理人员发给挖财账号管理员，
4、登录账号，点击邮件收件箱，
5、邮件收件箱中会自动生成一个加密邮件
6、用户确认此时邮件收件箱会接收到多个带有关键字的邮件，点击文件中的地址(或者邮件名)进行阅读，前面的数字就是我们想要采集的文章id另外，在点击地址后会出现一个相应的开始符号i标识，可以将文章采集到的文件存储到excel中，也可以转发给朋友分享。需要注意的是，采集文章必须是封闭数据库（或者是跨数据库隔离），例如使用brpcd，因为brpcd是跨数据库隔离系统的方案，最好避免使用，否则会影响数据库安全和加速系统死亡。
分组管理后续把文章存储到文件中。另外两个default的管理页面中，需要从admin一直到采集者，共享同一账号。所以需要新建账号才能登录，不管是老版的「挖财」还是新版的「挖财」，一个人不能同时管理多个admin账号，所以把文章存储到多个不同的平台是最好的解决方法。注意：老版挖财「挖财」只能管理一个pc端「挖财」，无法管理app端的挖财账号采集者、用户、加密邮件接收者要注意的是要把其中一个用户打开一个邮件，然后发送给公众号才可以获取采集者信息。 查看全部
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全托管文章智能采集系统+多功能脚手架+二维码防伪溯源
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汇总:自动采集的文章管理系统才完工，做了一个网站测试，请大家拍砖
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-10-15 07:48
汇总:自动采集的文章管理系统才完工，做了一个网站测试，请大家拍砖
完成自动采集 文章管理系统，并进行网站测试
这
说明如下几点：1）系统定位在大文章的网站管理列中，所以功能比较简单 2）文章可以分批手动采集，可以一次性采集某一类别的所有网页 3）手动任务可以转换成定时采集任务，可以设置分类的定时采集间隔， 如1、2、5、10小时等4）采集文章不存储在数据库中，数据库只保存关键数据，文章采集可以自动或手动生成shtml页面（模板定义） 5）自动生成首页和频道首页（如有） 6）自动生成RSS，并支持RSS远程和本地javascript输出调用 7）支持业务编辑功能， 可以注册和发布并管理自己的
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技巧:【网站优化】网站优化时做伪原创的注意事项是什么?
网站的关键词排名与网站的收录密切相关。收录越好，排名越多关键词。但是为了让 文章 拥有 收录，需要不断地发布新的 文章。不过，大家的精力都是有限的，想要发布更多的文章，就必须使用伪原创。今天小编就来说说网站优化中的伪原创技术。
1. 什么是伪原创
由于站长每天的精力有限，如果网站收录情况好，把原创文章全部写出来肯定是不现实的。所以总的来说，大家在写文章的时候，都会或多或少的向一些文章的同事学习。在SEO行业，对于文章的质量会有一个等级：1级最好是纯原创，但是输出比例很低。2级是伪原创，用好的话效果还是不错的。最糟糕的是拼接，也就是纯复制。虽然这会有很大的产出比，但对SEO的影响却很小。效果比较好伪原创一般是这样的：
一个集合，结合了多个 文章 的想法，但不是纯粹的复制，用他们自己的话来说。
如需详细解释，请从一些粗略的 文章 扩展中学习。
造型神似，这种伪原创和文章大框一样，但内容最好用自己的话，不是纯抄袭。
扩展评论，您可以在从 文章 借用的一些内容中插入自己的见解。
通过这些小技巧，你的伪原创的文章一般会被识别为原创度数高的文章，搜索引擎甚至会分配文章考虑一个纯 原创 的 文章。
2. 文章伪原创的注意事项
文章的标题一定要自己写，因为搜索引擎的特殊性，如果文章的标题一样，不好排名。
使用一些劣质的伪原创工具，所以虽然文章的原创性能有所提升，但是全文完全不流畅，这样用户跳出率高，对SEO不利.
不要以为乱码是伪原创，搜索引擎不断更新算法，现在很容易发现这种作弊行为。
内容主题应明确。现在一些网站管理员痴迷于搜索引擎优化。他们只知道如何吸引蜘蛛。收录好的，但是没有输出。SEO的本质是用户。如果主题不清楚，用户会在雾中看到它。如果跳出率高，搜索引擎也能看出网站的文章质量不好。 查看全部
完成自动采集 文章管理系统，并进行网站测试
这
说明如下几点：1）系统定位在大文章的网站管理列中，所以功能比较简单 2）文章可以分批手动采集，可以一次性采集某一类别的所有网页 3）手动任务可以转换成定时采集任务，可以设置分类的定时采集间隔， 如1、2、5、10小时等4）采集文章不存储在数据库中，数据库只保存关键数据，文章采集可以自动或手动生成shtml页面（模板定义） 5）自动生成首页和频道首页（如有） 6）自动生成RSS，并支持RSS远程和本地javascript输出调用 7）支持业务编辑功能， 可以注册和发布并管理自己的
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技巧:【网站优化】网站优化时做伪原创的注意事项是什么?
网站的关键词排名与网站的收录密切相关。收录越好，排名越多关键词。但是为了让 文章 拥有 收录，需要不断地发布新的 文章。不过，大家的精力都是有限的，想要发布更多的文章，就必须使用伪原创。今天小编就来说说网站优化中的伪原创技术。
1. 什么是伪原创
由于站长每天的精力有限，如果网站收录情况好，把原创文章全部写出来肯定是不现实的。所以总的来说，大家在写文章的时候，都会或多或少的向一些文章的同事学习。在SEO行业，对于文章的质量会有一个等级：1级最好是纯原创，但是输出比例很低。2级是伪原创，用好的话效果还是不错的。最糟糕的是拼接，也就是纯复制。虽然这会有很大的产出比，但对SEO的影响却很小。效果比较好伪原创一般是这样的：
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汇总:自动采集的文章管理系统才完工，做了一个网站测试，请大家拍砖
完成自动采集 文章管理系统，并进行网站测试
这
说明如下几点：1）系统定位在大文章的网站管理列中，所以功能比较简单 2）文章可以分批手动采集，可以一次性采集某一类别的所有网页 3）手动任务可以转换成定时采集任务，可以设置分类的定时采集间隔， 如1、2、5、10小时等4）采集文章不存储在数据库中，数据库只保存关键数据，文章采集可以自动或手动生成shtml页面（模板定义） 5）自动生成首页和频道首页（如有） 6）自动生成RSS，并支持RSS远程和本地javascript输出调用 7）支持业务编辑功能， 可以注册和发布并管理自己的
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技巧:【网站优化】网站优化时做伪原创的注意事项是什么?
网站的关键词排名与网站的收录密切相关。收录越好，排名越多关键词。但是为了让 文章 拥有 收录，需要不断地发布新的 文章。不过，大家的精力都是有限的，想要发布更多的文章，就必须使用伪原创。今天小编就来说说网站优化中的伪原创技术。
1. 什么是伪原创
由于站长每天的精力有限，如果网站收录情况好，把原创文章全部写出来肯定是不现实的。所以总的来说，大家在写文章的时候，都会或多或少的向一些文章的同事学习。在SEO行业，对于文章的质量会有一个等级：1级最好是纯原创，但是输出比例很低。2级是伪原创，用好的话效果还是不错的。最糟糕的是拼接，也就是纯复制。虽然这会有很大的产出比，但对SEO的影响却很小。效果比较好伪原创一般是这样的：
一个集合，结合了多个 文章 的想法，但不是纯粹的复制，用他们自己的话来说。
如需详细解释，请从一些粗略的 文章 扩展中学习。
造型神似，这种伪原创和文章大框一样，但内容最好用自己的话，不是纯抄袭。
扩展评论，您可以在从 文章 借用的一些内容中插入自己的见解。
通过这些小技巧，你的伪原创的文章一般会被识别为原创度数高的文章，搜索引擎甚至会分配文章考虑一个纯 原创 的 文章。
2. 文章伪原创的注意事项
文章的标题一定要自己写，因为搜索引擎的特殊性，如果文章的标题一样，不好排名。
使用一些劣质的伪原创工具，所以虽然文章的原创性能有所提升，但是全文完全不流畅，这样用户跳出率高，对SEO不利.
不要以为乱码是伪原创，搜索引擎不断更新算法，现在很容易发现这种作弊行为。
内容主题应明确。现在一些网站管理员痴迷于搜索引擎优化。他们只知道如何吸引蜘蛛。收录好的，但是没有输出。SEO的本质是用户。如果主题不清楚，用户会在雾中看到它。如果跳出率高，搜索引擎也能看出网站的文章质量不好。
解决方案:全托管文章智能采集系统的使用方法有哪些？-八维教育
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-10-12 06:11
解决方案:全托管文章智能采集系统的使用方法有哪些？-八维教育
全托管文章智能采集系统是全托管采集平台，基于csv格式数据采集、批量从各网站导入、批量提取、批量备份、批量更新等操作，可以完成任意流量分析、新媒体产品的运营、数据采集、数据分析、挖掘、流量自动化分析等工作，非常适合于新媒体产品的运营或者其他推广工作。使用方法：如下步骤：1.打开全托管在后台的左侧软件列表2.选择本地或上传文件，系统提供两种文件的格式选择方式3.运营导入：将相关数据导入进行分析，自动补全到分析报表中全托管csv提取操作：1.把全托管csv格式数据导入进去2.添加字段，生成新表关联3.点击“数据源”操作4.点击提取目标字段然后把“关联关系”设置为“从此表采集数据”系统还提供全托管csv提取操作可以解决常规各种tag关键词，搜索表，快速做好排名工作，快速做文章的自动排版工作。
收集号还是新媒体还是微信公众号？收集号来说，有人对你要的内容是不是标题感兴趣，因为内容标题一般都很重要。但是收集的收集号要先判断一下内容有没有广告嫌疑。（应该收集号不会很多，主要是影响用户判断的）对于新媒体来说，还是要快速收集有效内容吧，并且自己觉得这条内容应该精准。然后在产品功能上多加功能。微信公众号可以收集你的内容，但是不能太多，选择5篇。
如果内容够多，还是需要知道你这篇内容被谁收集了，然后搜集方式。这些都要考虑。新媒体和微信公众号，可以不解释的，最最要解释的是增加内容的互动！最最内容在首页的推荐上有小红点，用户可以留言互动，来增加内容的活跃度。 查看全部
全托管文章智能采集系统是全托管采集平台，基于csv格式数据采集、批量从各网站导入、批量提取、批量备份、批量更新等操作，可以完成任意流量分析、新媒体产品的运营、数据采集、数据分析、挖掘、流量自动化分析等工作，非常适合于新媒体产品的运营或者其他推广工作。使用方法：如下步骤：1.打开全托管在后台的左侧软件列表2.选择本地或上传文件，系统提供两种文件的格式选择方式3.运营导入：将相关数据导入进行分析，自动补全到分析报表中全托管csv提取操作：1.把全托管csv格式数据导入进去2.添加字段，生成新表关联3.点击“数据源”操作4.点击提取目标字段然后把“关联关系”设置为“从此表采集数据”系统还提供全托管csv提取操作可以解决常规各种tag关键词，搜索表，快速做好排名工作，快速做文章的自动排版工作。
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解决方案:全托管文章智能采集系统的使用方法有哪些？-八维教育
全托管文章智能采集系统是全托管采集平台，基于csv格式数据采集、批量从各网站导入、批量提取、批量备份、批量更新等操作，可以完成任意流量分析、新媒体产品的运营、数据采集、数据分析、挖掘、流量自动化分析等工作，非常适合于新媒体产品的运营或者其他推广工作。使用方法：如下步骤：1.打开全托管在后台的左侧软件列表2.选择本地或上传文件，系统提供两种文件的格式选择方式3.运营导入：将相关数据导入进行分析，自动补全到分析报表中全托管csv提取操作：1.把全托管csv格式数据导入进去2.添加字段，生成新表关联3.点击“数据源”操作4.点击提取目标字段然后把“关联关系”设置为“从此表采集数据”系统还提供全托管csv提取操作可以解决常规各种tag关键词，搜索表，快速做好排名工作，快速做文章的自动排版工作。
收集号还是新媒体还是微信公众号？收集号来说，有人对你要的内容是不是标题感兴趣，因为内容标题一般都很重要。但是收集的收集号要先判断一下内容有没有广告嫌疑。（应该收集号不会很多，主要是影响用户判断的）对于新媒体来说，还是要快速收集有效内容吧，并且自己觉得这条内容应该精准。然后在产品功能上多加功能。微信公众号可以收集你的内容，但是不能太多，选择5篇。
如果内容够多，还是需要知道你这篇内容被谁收集了，然后搜集方式。这些都要考虑。新媒体和微信公众号，可以不解释的，最最要解释的是增加内容的互动！最最内容在首页的推荐上有小红点，用户可以留言互动，来增加内容的活跃度。
一体化解决方案:语雀网：sougou智能采集系统，实现精准化营销
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2022-10-09 01:06
一体化解决方案:语雀网：sougou智能采集系统，实现精准化营销
全托管文章智能采集系统与web应用相结合，通过客户端轻松实现采集功能，支持从互联网对商品、店铺等信息进行采集，同时对于爬虫来说还可以获取宝贝历史销售信息进行人工推荐，进一步提高商品销量，实现精准化营销。产品功能1.自动采集站内商品信息cookie加密存储，解决无需加密发邮件等传统行为问题。2.重复站内采集，可一键自动分享到其他社交平台。
3.抓取分析，比比价、预估销量，获取店铺、商品信息更加精准。4.个性化推荐，建立种子对象，自动生成兴趣图谱，打破人为“云采集”瓶颈。5.采集、上传整理，分享给其他用户，打造全民购物神器。6.推荐理由：支持商品搜索、频道分类，并且自动提取关键字，利用爬虫技术获取宝贝信息，简化采集工作。关键的服务对象是商品采集网站，支持京东、淘宝、淘宝联盟、蜜芽、蘑菇街、当当、网易考拉等知名电商网站。
cms集成，跟进google一起推出positional功能，可以可以一键实现动态类型化的同步采集。不仅局限于采集历史，还能采集到实时动态信息和对应的excel历史数据。
我之前写过相关文章，供参考。语雀网技术专家：sougou智能采集系统， 查看全部
全托管文章智能采集系统与web应用相结合，通过客户端轻松实现采集功能，支持从互联网对商品、店铺等信息进行采集，同时对于爬虫来说还可以获取宝贝历史销售信息进行人工推荐，进一步提高商品销量，实现精准化营销。产品功能1.自动采集站内商品信息cookie加密存储，解决无需加密发邮件等传统行为问题。2.重复站内采集，可一键自动分享到其他社交平台。
3.抓取分析，比比价、预估销量，获取店铺、商品信息更加精准。4.个性化推荐，建立种子对象，自动生成兴趣图谱，打破人为“云采集”瓶颈。5.采集、上传整理，分享给其他用户，打造全民购物神器。6.推荐理由：支持商品搜索、频道分类，并且自动提取关键字，利用爬虫技术获取宝贝信息，简化采集工作。关键的服务对象是商品采集网站，支持京东、淘宝、淘宝联盟、蜜芽、蘑菇街、当当、网易考拉等知名电商网站。
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一体化解决方案:语雀网：sougou智能采集系统，实现精准化营销
全托管文章智能采集系统与web应用相结合，通过客户端轻松实现采集功能，支持从互联网对商品、店铺等信息进行采集，同时对于爬虫来说还可以获取宝贝历史销售信息进行人工推荐，进一步提高商品销量，实现精准化营销。产品功能1.自动采集站内商品信息cookie加密存储，解决无需加密发邮件等传统行为问题。2.重复站内采集，可一键自动分享到其他社交平台。
3.抓取分析，比比价、预估销量，获取店铺、商品信息更加精准。4.个性化推荐，建立种子对象，自动生成兴趣图谱，打破人为“云采集”瓶颈。5.采集、上传整理，分享给其他用户，打造全民购物神器。6.推荐理由：支持商品搜索、频道分类，并且自动提取关键字，利用爬虫技术获取宝贝信息，简化采集工作。关键的服务对象是商品采集网站，支持京东、淘宝、淘宝联盟、蜜芽、蘑菇街、当当、网易考拉等知名电商网站。
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我之前写过相关文章，供参考。语雀网技术专家：sougou智能采集系统，
即将上市:36氪首发 |「世通亨奇」获近千万元天使轮融资，做军工等领域的智能读写机器人
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 150 次浏览 • 2022-10-07 11:17
即将上市:36氪首发 |「世通亨奇」获近千万元天使轮融资，做军工等领域的智能读写机器人
36氪获悉，智能读写机器人供应商“世通恒启”已于2018年完成近千万元天使轮融资，投资方为中国科技基金。本轮融资主要用于产品开发和市场拓展。
“世通横旗”由中国科学院航空航天信息研究所孵化。其核心技术包括函数计算、知识图谱、本体推理和多文档摘要。有序组织净化。
公司创始人兼CEO黄宇告诉36氪，目前很多大数据公司只对特定组织的内部数据进行挖掘和应用，较少涉足互联网公开数据。互联网上的公共数据往往呈现海量量化、碎片化、不规则性、层级分布、数据来源不确定等特点。结果，人们仍然无法在搜索引擎和信息推送软件的帮助下找到他们想要的信息。
针对这一痛点，世通恒启研发了智能读写机器人，利用深度学习和自然语言理解，自动分析大数据集，自动生成媲美人类分析师的报告，帮助信息从业者解决两个最耗时的问题—— “阅读”和“写作”的消耗和劳动密集型方面。
围绕这一理念，公司开发了Plat-X产品体系，其中包括四种产品：黑曜石、紫罗兰、琥珀和机器人工厂。
Plat-X Obsidian 是公司所有产品的基础架构，也可作为独立产品使用。该产品为开发者和企业提供全托管、无服务器的功能计算架构，具备AI云服务市场、资源弹性伸缩、开箱即用、多语言支持等能力，可节省大量人力资源，因为开发者只需要关注自己的业务逻辑代码，不需要关注服务器配置、系统部署、分布式改造。可以实现一键部署、多云混合部署、私有裸机部署。
Plat-X Violet是一款数据采集产品，能够根据用户的语义需求自动感知数据源，对不同类型和格式的数据进行智能统一结构化提取、语义相似度分析和话题聚合。同时，该产品可以为全球分销提供一个安全的采集网络。
PlatX Amber 基于动态本体技术，提供跨平台的数据抽象建模能力。黄宇表示，动态本体是知识图谱的升级，在建立数据之间的联系的同时加入二阶逻辑表达式，从而实现图的动态更新和推理能力。动态本体以“4W+E”为核心，建立世界万物的连接，对多源数据进行整合、推理和验证。这里的“4W+E”指的是“when”、“where”、“who”、“what”和“event”。
Plat-X机器人工厂产品主要是通过组装前三款产品的功能部件，搭建信息化生产线。这条生产线的流程是：数据采集和聚合->关键元素提取->动态本体链接->关系构建和推理->点提取->报告生成。
资料来源：WorldCom Hench
黄宇表示，Plat-X产品系统目前以处理非结构化文本为主体。下一阶段将进行多语言提取和报告生成。未来将扩展到处理图像和视频信息等多媒体信息。
目前，世通恒启的读写机器人主要应用于军工行业。黄宇表示，目前军工市场规模已达1000亿元，年复合增长率将超过15%。此外，他们还在金融二级市场、企业营销、新闻自媒体等领域应用智能读写机器人。
黄宇说，他们的智能读写机器人今年预计收入3000万，并将获得多项国家重要资质。此外，他们正与中科院相关单位合作建立联合实验室，建立常态化的人才培养机制。
该公司目前正在寻求 Pre-A 轮融资。
世通恒启团队有30人，总部设在北京。黄宇，中国科学院电子研究所博士、硕士生导师，国家科技进步一等奖获得者。在NLP、图像理解和人工智能产品系统架构设计方面拥有11年的研究经验。团队核心成员来自IBM、微软、腾讯研究院、帝国理工、北大等，拥有多年技术研发和企业服务经验。
——————
我是36氪记者王艺瑾。可以加微信catherineyijin进行商务交流。请注明公司+姓名+职务+访问目的。
行业解决方案:华为诺亚开源首个亿级中文多模态数据集，填补中文NLP社区空白
华为诺亚方舟实验室研究人员提出了大型中文跨模态数据库——“悟空”，并在此基础上对标不同的多模态预训练模型，有助于中文视觉语言预训练算法的开发与开发.
在大数据上预训练大规模模型以微调下游任务已成为人工智能系统的新兴范式。BERT 和 GPT 等模型在 NLP 社区中越来越受欢迎，因为它们对广泛的下游任务甚至零样本学习任务具有很高的可迁移性，从而实现了 SOTA 性能。最近的工作，如 CLIP、ALIGN 和 FILIP，将这种范式进一步扩展到视觉-语言联合预训练 (VLP) 领域，并在各种下游任务上显示出优于 SOTA 方法的结果。作为通向下一代人工智能模型的途径，这一有希望的方向引起了业界和研究人员的极大关注。
VLP 模式的成功有两个原因。一方面，更高级的模型架构（如 ViT/BERT）和训练目标（如对比学习）通常会提高模型泛化能力和学习表示的鲁棒性。另一方面，由于硬件和分布式训练框架的进步，越来越多的数据可以输入到大规模模型中，以提高模型的泛化性、可迁移性和零样本能力。在视觉或语言任务中，对大规模数据（例如图像分类中的 JFT-300M，T5 中的 C4 数据集）进行预训练，然后进行迁移学习或即时学习已被证明在提高下游任务的性能方面非常有效。有用。此外，
因此，在大规模数据上预训练的 VLP 模型的成功推动了对更大图像和文本数据集的持续爬取和采集。下面的表 1 显示了 VLP 领域中许多流行数据集的概述。Flickr30k、SBU Captions 和 CC12M 等公开可用的视觉语言（英语）数据集的样本量相对较小（约 1000 万），而 LAION-400M 等较大的数据集。然而，直接使用英文数据集训练模型会导致中文翻译任务的性能显着下降。例如，大量特定的汉语成语和俚语无法被英文翻译覆盖，而机器翻译往往会在这些方面带来错误，进而影响任务表现。
目前，社区缺乏大规模公开的中文数据集，不仅阻碍了社区的发展，而且每部作品都使用私有的大数据集，以达到其他作品无法公平相比的惊人表现。
为了弥补这一差距，华为诺亚方舟实验室的研究人员发布了一个名为“悟空”的大型中文跨模态数据集，其中收录来自网络的 1 亿个图文对。为了确保多样性和泛化性，悟空数据集是从 200,000 个高频中文单词列表中采集的。本文还采用基于图像和基于文本的过滤策略进一步细化 Wukong 数据集，使其成为迄今为止最大的中文视觉语言跨模态数据集。研究人员分析了数据集并表明它涵盖了广泛的视觉和文本概念。
研究人员进一步发布了一组使用不同架构（ResNet/ViT/SwinT）和不同方法（CLIP、FILIP 和 LiT）的大型预训练模型。本文的主要贡献如下：
“悟空”数据集
研究人员构建了一个名为 Wukong 的新数据集，其中收录从网络采集的 1 亿个图文对。为了涵盖足够多样化的视觉概念，Wukong 数据集是从收录 200,000 个术语的查询列表中采集的。这个基本查询列表取自严松等人的论文《Directional Skip-Gram: Explicitly Distinguishing Left and Right Context for Word Embeddings》，然后根据华为海量新闻文本中出现的中文单词和短语的频率进行过滤语料库。
查询列表建立后，研究人员在百度图片上搜索每个查询，得到图片URL列表和对应的标题信息。为了保持不同查询结果之间的平衡，他们每个查询最多搜索 1000 个样本。然后使用之前获得的图像 URL 下载图像，总共采集了 1.66 亿个图像-文本对。然后，像往常一样，研究人员通过下面的一系列过滤策略构建最终的 Wukong 数据集。下面的图 2 显示了 Wukong 数据集中的一些样本。
基于图像的过滤
研究人员首先根据图像的大小和纵横比过滤数据。仅保留长于或宽于 200 像素且宽高比为 3 或更低的图像。这种方法会过滤掉太小、太高或太宽的图像，因为这些图像在预训练期间经过上采样和方形裁剪等图像增强后可能会变得低分辨率。
基于文本的过滤
其次，为了使所选样本具有相应图像的高质量中文描述，我们进一步根据图像所附文本的语言、长度和频率对数据进行过滤。具体来说，他们首先检查语言和长度，保留收录至少一个但少于 32 个汉字的句子。还会丢弃无意义的图像描述，例如“000.jpg”。之后，文字与过多的图片配对，通常与图片的内容无关，例如“查看源页面”、“展开文字”、“摄影社区”。在实践中，研究人员将此阈值设置为 10，即丢弃在采集的整个语料库中出现超过 10 次的图文对。
为了保护文本中出现的个人隐私，研究人员将人名替换为特殊标签“<人名>”。此外，他们还构建了一个中文敏感词列表，收录敏感词的图文对也被丢弃。
应用上述过滤策略后，研究人员最终得到了大约 1 亿对的数据集。下表 2 显示了数据集的统计信息：数据集文本中有 20,442 个唯一标记，每个描述中的平均标记数为 22。
在下面的图 3 中，研究人员可视化了数据集中单词的分布（由一个或多个标记组成）。然后，他们使用中文分词工具 Jieba 截取单词并为数据集构建词云。
方法架构
文本图像联合对齐
与最近经过充分验证的方法类似，我们采用对比的预训练架构，如下图 1 所示。他们使用带有基于 Transformer 的文本和图像编码器的双流模型。两个编码器将文本和视觉输入标记转换为相同维度的嵌入。在这个学习的联合嵌入空间中，我们使用对比损失来鼓励图像和文本对具有相似的嵌入，而未配对的对具有不同的嵌入。
模型架构
由于视觉和文本模态的编码器是解耦的，因此可以为这两种模态探索不同的编码器架构。我们使用三种视觉编码器变体（即 ResNet、Vision Transformer 和 Swin Transformer）和一个类似 BERT 的文本编码器来训练中文 VLP 模型。
预训练目标
跨模态对比学习是一种特别有效的从配对图像-文本数据中训练模型的方法，它可以通过区分配对和非配对样本同时学习两种模态的表示。研究者遵循 FILIP (Yao et al., 2022) 中的公式标注，使用
定义一组图像样本，而
表示文本数据。给定一个图像样本
和一个文本样本
，该模型的目标是使联合多模态空间中的配对图像和文本表示更接近，而未配对的则更远。
在这项工作中，研究人员探索了两种测量图像和文本之间相似性的方法。图像和文本的学习表示被标记为
和
. 这里，n_1 和 n_2 是每个图像和文本中（未填充的）单词标记的数量。
调光
研究人员受到最近提出的微调范式 LiT-tuning（锁定图像文本调整）的启发，这表明固定权重的图像编码器和可学习的文本编码器在 VLP 模型中效果最好。他们还在对比学习设置中采用了相同的方法，即只更新文本编码器的权重，而不更新图像编码器的权重。
具体来说，研究人员采用的 LiT-tuning 方法旨在教中文文本编码器从在英文数据集上预训练的现有图像编码器中读取适当的表示。他们还为每个编码器添加了一个可选的可学习线性变换层，它将两种模式的表示映射到相同的维度。LiT-tuning 效果很好，因为它解耦了用于学习图像特征和视觉语言对齐的数据源和技术（Zhai 等人，2021b）。此外，图像描述符使用相对干净或（半）手动标记的图像进行了良好的预训练。
我们将此想法扩展到多语言数据源，并尝试将在英语数据源上预训练的固定图像编码器与可训练的中文文本编码器对齐。此外，LiT-tuning 方法显着加快了训练过程并减少了内存需求，因为它不需要视觉编码器的梯度计算。
实验结果
下面的表 3 描述了视频编码器的模型参数和细节。
零样本图像分类。我们在 17 个零样本图像分类任务上评估预训练模型。零样本图像分类结果如下表5所示。他们比较了使用不同视觉编码器的多个 LiT 调整模型，即从 CLIP 或 Swin Transformer 加载现有的视觉编码器，并在训练阶段固定它们的权重。发现使用令牌级别的相似性比使用全局相似性带来更显着的改进。
图像检索任务。研究人员评估了两个子任务，即按图像搜索文本和按文本搜索图像。下面的表 6 和表 7 分别显示了可以微调的零样本设置和图文检索的结果。对于零样本设置，与其他模型相比，Wukong_ViT 在 4 个数据集中的 3 个数据集上取得了最佳结果，而 Wukong_ViT-500M 在更大的 MUGE 数据集上取得了最佳结果。对于微调设置，Wukong_ViT-500M 在除 AIC-ICC 之外的所有数据集上都取得了最好的结果，其中 Wukong_ViT 表现最好。
词汇 - 瓷砖对齐的可视化。研究人员使用预训练模型 Wukong_ViT 和 Wukong_Swin 进行可视化。如图 4 所示，来自中国 ImageNet 的六个标签（即豆娘、救生艇、蜂鸟、平板手机、教堂和电风扇）的图像被可视化。然后应用与 FILIP (Yao et al., 2022) 相同的可视化方法来对齐文本和平铺标记。
从下图 4 中，研究人员发现两种模型都能够预测目标物体的图像块。对于具有更多图像块的 Wukong_ViT，这种词法块对齐比 Wukong_Swin 更细粒度。 查看全部
36氪获悉，智能读写机器人供应商“世通恒启”已于2018年完成近千万元天使轮融资，投资方为中国科技基金。本轮融资主要用于产品开发和市场拓展。
“世通横旗”由中国科学院航空航天信息研究所孵化。其核心技术包括函数计算、知识图谱、本体推理和多文档摘要。有序组织净化。
公司创始人兼CEO黄宇告诉36氪，目前很多大数据公司只对特定组织的内部数据进行挖掘和应用，较少涉足互联网公开数据。互联网上的公共数据往往呈现海量量化、碎片化、不规则性、层级分布、数据来源不确定等特点。结果，人们仍然无法在搜索引擎和信息推送软件的帮助下找到他们想要的信息。
针对这一痛点，世通恒启研发了智能读写机器人，利用深度学习和自然语言理解，自动分析大数据集，自动生成媲美人类分析师的报告，帮助信息从业者解决两个最耗时的问题—— “阅读”和“写作”的消耗和劳动密集型方面。
围绕这一理念，公司开发了Plat-X产品体系，其中包括四种产品：黑曜石、紫罗兰、琥珀和机器人工厂。
Plat-X Obsidian 是公司所有产品的基础架构，也可作为独立产品使用。该产品为开发者和企业提供全托管、无服务器的功能计算架构，具备AI云服务市场、资源弹性伸缩、开箱即用、多语言支持等能力，可节省大量人力资源，因为开发者只需要关注自己的业务逻辑代码，不需要关注服务器配置、系统部署、分布式改造。可以实现一键部署、多云混合部署、私有裸机部署。
Plat-X Violet是一款数据采集产品，能够根据用户的语义需求自动感知数据源，对不同类型和格式的数据进行智能统一结构化提取、语义相似度分析和话题聚合。同时，该产品可以为全球分销提供一个安全的采集网络。
PlatX Amber 基于动态本体技术，提供跨平台的数据抽象建模能力。黄宇表示，动态本体是知识图谱的升级，在建立数据之间的联系的同时加入二阶逻辑表达式，从而实现图的动态更新和推理能力。动态本体以“4W+E”为核心，建立世界万物的连接，对多源数据进行整合、推理和验证。这里的“4W+E”指的是“when”、“where”、“who”、“what”和“event”。
Plat-X机器人工厂产品主要是通过组装前三款产品的功能部件，搭建信息化生产线。这条生产线的流程是：数据采集和聚合->关键元素提取->动态本体链接->关系构建和推理->点提取->报告生成。
资料来源：WorldCom Hench
黄宇表示，Plat-X产品系统目前以处理非结构化文本为主体。下一阶段将进行多语言提取和报告生成。未来将扩展到处理图像和视频信息等多媒体信息。
目前，世通恒启的读写机器人主要应用于军工行业。黄宇表示，目前军工市场规模已达1000亿元，年复合增长率将超过15%。此外，他们还在金融二级市场、企业营销、新闻自媒体等领域应用智能读写机器人。
黄宇说，他们的智能读写机器人今年预计收入3000万，并将获得多项国家重要资质。此外，他们正与中科院相关单位合作建立联合实验室，建立常态化的人才培养机制。
该公司目前正在寻求 Pre-A 轮融资。
世通恒启团队有30人，总部设在北京。黄宇，中国科学院电子研究所博士、硕士生导师，国家科技进步一等奖获得者。在NLP、图像理解和人工智能产品系统架构设计方面拥有11年的研究经验。团队核心成员来自IBM、微软、腾讯研究院、帝国理工、北大等，拥有多年技术研发和企业服务经验。
——————
我是36氪记者王艺瑾。可以加微信catherineyijin进行商务交流。请注明公司+姓名+职务+访问目的。
行业解决方案:华为诺亚开源首个亿级中文多模态数据集，填补中文NLP社区空白
华为诺亚方舟实验室研究人员提出了大型中文跨模态数据库——“悟空”，并在此基础上对标不同的多模态预训练模型，有助于中文视觉语言预训练算法的开发与开发.
在大数据上预训练大规模模型以微调下游任务已成为人工智能系统的新兴范式。BERT 和 GPT 等模型在 NLP 社区中越来越受欢迎，因为它们对广泛的下游任务甚至零样本学习任务具有很高的可迁移性，从而实现了 SOTA 性能。最近的工作，如 CLIP、ALIGN 和 FILIP，将这种范式进一步扩展到视觉-语言联合预训练 (VLP) 领域，并在各种下游任务上显示出优于 SOTA 方法的结果。作为通向下一代人工智能模型的途径，这一有希望的方向引起了业界和研究人员的极大关注。
VLP 模式的成功有两个原因。一方面，更高级的模型架构（如 ViT/BERT）和训练目标（如对比学习）通常会提高模型泛化能力和学习表示的鲁棒性。另一方面，由于硬件和分布式训练框架的进步，越来越多的数据可以输入到大规模模型中，以提高模型的泛化性、可迁移性和零样本能力。在视觉或语言任务中，对大规模数据（例如图像分类中的 JFT-300M，T5 中的 C4 数据集）进行预训练，然后进行迁移学习或即时学习已被证明在提高下游任务的性能方面非常有效。有用。此外，
因此，在大规模数据上预训练的 VLP 模型的成功推动了对更大图像和文本数据集的持续爬取和采集。下面的表 1 显示了 VLP 领域中许多流行数据集的概述。Flickr30k、SBU Captions 和 CC12M 等公开可用的视觉语言（英语）数据集的样本量相对较小（约 1000 万），而 LAION-400M 等较大的数据集。然而，直接使用英文数据集训练模型会导致中文翻译任务的性能显着下降。例如，大量特定的汉语成语和俚语无法被英文翻译覆盖，而机器翻译往往会在这些方面带来错误，进而影响任务表现。
目前，社区缺乏大规模公开的中文数据集，不仅阻碍了社区的发展，而且每部作品都使用私有的大数据集，以达到其他作品无法公平相比的惊人表现。
为了弥补这一差距，华为诺亚方舟实验室的研究人员发布了一个名为“悟空”的大型中文跨模态数据集，其中收录来自网络的 1 亿个图文对。为了确保多样性和泛化性，悟空数据集是从 200,000 个高频中文单词列表中采集的。本文还采用基于图像和基于文本的过滤策略进一步细化 Wukong 数据集，使其成为迄今为止最大的中文视觉语言跨模态数据集。研究人员分析了数据集并表明它涵盖了广泛的视觉和文本概念。
研究人员进一步发布了一组使用不同架构（ResNet/ViT/SwinT）和不同方法（CLIP、FILIP 和 LiT）的大型预训练模型。本文的主要贡献如下：
“悟空”数据集
研究人员构建了一个名为 Wukong 的新数据集，其中收录从网络采集的 1 亿个图文对。为了涵盖足够多样化的视觉概念，Wukong 数据集是从收录 200,000 个术语的查询列表中采集的。这个基本查询列表取自严松等人的论文《Directional Skip-Gram: Explicitly Distinguishing Left and Right Context for Word Embeddings》，然后根据华为海量新闻文本中出现的中文单词和短语的频率进行过滤语料库。
查询列表建立后，研究人员在百度图片上搜索每个查询，得到图片URL列表和对应的标题信息。为了保持不同查询结果之间的平衡，他们每个查询最多搜索 1000 个样本。然后使用之前获得的图像 URL 下载图像，总共采集了 1.66 亿个图像-文本对。然后，像往常一样，研究人员通过下面的一系列过滤策略构建最终的 Wukong 数据集。下面的图 2 显示了 Wukong 数据集中的一些样本。
基于图像的过滤
研究人员首先根据图像的大小和纵横比过滤数据。仅保留长于或宽于 200 像素且宽高比为 3 或更低的图像。这种方法会过滤掉太小、太高或太宽的图像，因为这些图像在预训练期间经过上采样和方形裁剪等图像增强后可能会变得低分辨率。
基于文本的过滤
其次，为了使所选样本具有相应图像的高质量中文描述，我们进一步根据图像所附文本的语言、长度和频率对数据进行过滤。具体来说，他们首先检查语言和长度，保留收录至少一个但少于 32 个汉字的句子。还会丢弃无意义的图像描述，例如“000.jpg”。之后，文字与过多的图片配对，通常与图片的内容无关，例如“查看源页面”、“展开文字”、“摄影社区”。在实践中，研究人员将此阈值设置为 10，即丢弃在采集的整个语料库中出现超过 10 次的图文对。
为了保护文本中出现的个人隐私，研究人员将人名替换为特殊标签“<人名>”。此外，他们还构建了一个中文敏感词列表，收录敏感词的图文对也被丢弃。
应用上述过滤策略后，研究人员最终得到了大约 1 亿对的数据集。下表 2 显示了数据集的统计信息：数据集文本中有 20,442 个唯一标记，每个描述中的平均标记数为 22。
在下面的图 3 中，研究人员可视化了数据集中单词的分布（由一个或多个标记组成）。然后，他们使用中文分词工具 Jieba 截取单词并为数据集构建词云。
方法架构
文本图像联合对齐
与最近经过充分验证的方法类似，我们采用对比的预训练架构，如下图 1 所示。他们使用带有基于 Transformer 的文本和图像编码器的双流模型。两个编码器将文本和视觉输入标记转换为相同维度的嵌入。在这个学习的联合嵌入空间中，我们使用对比损失来鼓励图像和文本对具有相似的嵌入，而未配对的对具有不同的嵌入。
模型架构
由于视觉和文本模态的编码器是解耦的，因此可以为这两种模态探索不同的编码器架构。我们使用三种视觉编码器变体（即 ResNet、Vision Transformer 和 Swin Transformer）和一个类似 BERT 的文本编码器来训练中文 VLP 模型。
预训练目标
跨模态对比学习是一种特别有效的从配对图像-文本数据中训练模型的方法，它可以通过区分配对和非配对样本同时学习两种模态的表示。研究者遵循 FILIP (Yao et al., 2022) 中的公式标注，使用
定义一组图像样本，而
表示文本数据。给定一个图像样本
和一个文本样本
，该模型的目标是使联合多模态空间中的配对图像和文本表示更接近，而未配对的则更远。
在这项工作中，研究人员探索了两种测量图像和文本之间相似性的方法。图像和文本的学习表示被标记为
和
. 这里，n_1 和 n_2 是每个图像和文本中（未填充的）单词标记的数量。
调光
研究人员受到最近提出的微调范式 LiT-tuning（锁定图像文本调整）的启发，这表明固定权重的图像编码器和可学习的文本编码器在 VLP 模型中效果最好。他们还在对比学习设置中采用了相同的方法，即只更新文本编码器的权重，而不更新图像编码器的权重。
具体来说，研究人员采用的 LiT-tuning 方法旨在教中文文本编码器从在英文数据集上预训练的现有图像编码器中读取适当的表示。他们还为每个编码器添加了一个可选的可学习线性变换层，它将两种模式的表示映射到相同的维度。LiT-tuning 效果很好，因为它解耦了用于学习图像特征和视觉语言对齐的数据源和技术（Zhai 等人，2021b）。此外，图像描述符使用相对干净或（半）手动标记的图像进行了良好的预训练。
我们将此想法扩展到多语言数据源，并尝试将在英语数据源上预训练的固定图像编码器与可训练的中文文本编码器对齐。此外，LiT-tuning 方法显着加快了训练过程并减少了内存需求，因为它不需要视觉编码器的梯度计算。
实验结果
下面的表 3 描述了视频编码器的模型参数和细节。
零样本图像分类。我们在 17 个零样本图像分类任务上评估预训练模型。零样本图像分类结果如下表5所示。他们比较了使用不同视觉编码器的多个 LiT 调整模型，即从 CLIP 或 Swin Transformer 加载现有的视觉编码器，并在训练阶段固定它们的权重。发现使用令牌级别的相似性比使用全局相似性带来更显着的改进。
图像检索任务。研究人员评估了两个子任务，即按图像搜索文本和按文本搜索图像。下面的表 6 和表 7 分别显示了可以微调的零样本设置和图文检索的结果。对于零样本设置，与其他模型相比，Wukong_ViT 在 4 个数据集中的 3 个数据集上取得了最佳结果，而 Wukong_ViT-500M 在更大的 MUGE 数据集上取得了最佳结果。对于微调设置，Wukong_ViT-500M 在除 AIC-ICC 之外的所有数据集上都取得了最好的结果，其中 Wukong_ViT 表现最好。
词汇 - 瓷砖对齐的可视化。研究人员使用预训练模型 Wukong_ViT 和 Wukong_Swin 进行可视化。如图 4 所示，来自中国 ImageNet 的六个标签（即豆娘、救生艇、蜂鸟、平板手机、教堂和电风扇）的图像被可视化。然后应用与 FILIP (Yao et al., 2022) 相同的可视化方法来对齐文本和平铺标记。
从下图 4 中，研究人员发现两种模型都能够预测目标物体的图像块。对于具有更多图像块的 Wukong_ViT，这种词法块对齐比 Wukong_Swin 更细粒度。 查看全部
即将上市:36氪首发 |「世通亨奇」获近千万元天使轮融资，做军工等领域的智能读写机器人
36氪获悉，智能读写机器人供应商“世通恒启”已于2018年完成近千万元天使轮融资，投资方为中国科技基金。本轮融资主要用于产品开发和市场拓展。
“世通横旗”由中国科学院航空航天信息研究所孵化。其核心技术包括函数计算、知识图谱、本体推理和多文档摘要。有序组织净化。
公司创始人兼CEO黄宇告诉36氪，目前很多大数据公司只对特定组织的内部数据进行挖掘和应用，较少涉足互联网公开数据。互联网上的公共数据往往呈现海量量化、碎片化、不规则性、层级分布、数据来源不确定等特点。结果，人们仍然无法在搜索引擎和信息推送软件的帮助下找到他们想要的信息。
针对这一痛点，世通恒启研发了智能读写机器人，利用深度学习和自然语言理解，自动分析大数据集，自动生成媲美人类分析师的报告，帮助信息从业者解决两个最耗时的问题—— “阅读”和“写作”的消耗和劳动密集型方面。
围绕这一理念，公司开发了Plat-X产品体系，其中包括四种产品：黑曜石、紫罗兰、琥珀和机器人工厂。
Plat-X Obsidian 是公司所有产品的基础架构，也可作为独立产品使用。该产品为开发者和企业提供全托管、无服务器的功能计算架构，具备AI云服务市场、资源弹性伸缩、开箱即用、多语言支持等能力，可节省大量人力资源，因为开发者只需要关注自己的业务逻辑代码，不需要关注服务器配置、系统部署、分布式改造。可以实现一键部署、多云混合部署、私有裸机部署。
Plat-X Violet是一款数据采集产品，能够根据用户的语义需求自动感知数据源，对不同类型和格式的数据进行智能统一结构化提取、语义相似度分析和话题聚合。同时，该产品可以为全球分销提供一个安全的采集网络。
PlatX Amber 基于动态本体技术，提供跨平台的数据抽象建模能力。黄宇表示，动态本体是知识图谱的升级，在建立数据之间的联系的同时加入二阶逻辑表达式，从而实现图的动态更新和推理能力。动态本体以“4W+E”为核心，建立世界万物的连接，对多源数据进行整合、推理和验证。这里的“4W+E”指的是“when”、“where”、“who”、“what”和“event”。
Plat-X机器人工厂产品主要是通过组装前三款产品的功能部件，搭建信息化生产线。这条生产线的流程是：数据采集和聚合->关键元素提取->动态本体链接->关系构建和推理->点提取->报告生成。
资料来源：WorldCom Hench
黄宇表示，Plat-X产品系统目前以处理非结构化文本为主体。下一阶段将进行多语言提取和报告生成。未来将扩展到处理图像和视频信息等多媒体信息。
目前，世通恒启的读写机器人主要应用于军工行业。黄宇表示，目前军工市场规模已达1000亿元，年复合增长率将超过15%。此外，他们还在金融二级市场、企业营销、新闻自媒体等领域应用智能读写机器人。
黄宇说，他们的智能读写机器人今年预计收入3000万，并将获得多项国家重要资质。此外，他们正与中科院相关单位合作建立联合实验室，建立常态化的人才培养机制。
该公司目前正在寻求 Pre-A 轮融资。
世通恒启团队有30人，总部设在北京。黄宇，中国科学院电子研究所博士、硕士生导师，国家科技进步一等奖获得者。在NLP、图像理解和人工智能产品系统架构设计方面拥有11年的研究经验。团队核心成员来自IBM、微软、腾讯研究院、帝国理工、北大等，拥有多年技术研发和企业服务经验。
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我是36氪记者王艺瑾。可以加微信catherineyijin进行商务交流。请注明公司+姓名+职务+访问目的。
行业解决方案:华为诺亚开源首个亿级中文多模态数据集，填补中文NLP社区空白
华为诺亚方舟实验室研究人员提出了大型中文跨模态数据库——“悟空”，并在此基础上对标不同的多模态预训练模型，有助于中文视觉语言预训练算法的开发与开发.
在大数据上预训练大规模模型以微调下游任务已成为人工智能系统的新兴范式。BERT 和 GPT 等模型在 NLP 社区中越来越受欢迎，因为它们对广泛的下游任务甚至零样本学习任务具有很高的可迁移性，从而实现了 SOTA 性能。最近的工作，如 CLIP、ALIGN 和 FILIP，将这种范式进一步扩展到视觉-语言联合预训练 (VLP) 领域，并在各种下游任务上显示出优于 SOTA 方法的结果。作为通向下一代人工智能模型的途径，这一有希望的方向引起了业界和研究人员的极大关注。
VLP 模式的成功有两个原因。一方面，更高级的模型架构（如 ViT/BERT）和训练目标（如对比学习）通常会提高模型泛化能力和学习表示的鲁棒性。另一方面，由于硬件和分布式训练框架的进步，越来越多的数据可以输入到大规模模型中，以提高模型的泛化性、可迁移性和零样本能力。在视觉或语言任务中，对大规模数据（例如图像分类中的 JFT-300M，T5 中的 C4 数据集）进行预训练，然后进行迁移学习或即时学习已被证明在提高下游任务的性能方面非常有效。有用。此外，
因此，在大规模数据上预训练的 VLP 模型的成功推动了对更大图像和文本数据集的持续爬取和采集。下面的表 1 显示了 VLP 领域中许多流行数据集的概述。Flickr30k、SBU Captions 和 CC12M 等公开可用的视觉语言（英语）数据集的样本量相对较小（约 1000 万），而 LAION-400M 等较大的数据集。然而，直接使用英文数据集训练模型会导致中文翻译任务的性能显着下降。例如，大量特定的汉语成语和俚语无法被英文翻译覆盖，而机器翻译往往会在这些方面带来错误，进而影响任务表现。
目前，社区缺乏大规模公开的中文数据集，不仅阻碍了社区的发展，而且每部作品都使用私有的大数据集，以达到其他作品无法公平相比的惊人表现。
为了弥补这一差距，华为诺亚方舟实验室的研究人员发布了一个名为“悟空”的大型中文跨模态数据集，其中收录来自网络的 1 亿个图文对。为了确保多样性和泛化性，悟空数据集是从 200,000 个高频中文单词列表中采集的。本文还采用基于图像和基于文本的过滤策略进一步细化 Wukong 数据集，使其成为迄今为止最大的中文视觉语言跨模态数据集。研究人员分析了数据集并表明它涵盖了广泛的视觉和文本概念。
研究人员进一步发布了一组使用不同架构（ResNet/ViT/SwinT）和不同方法（CLIP、FILIP 和 LiT）的大型预训练模型。本文的主要贡献如下：
“悟空”数据集
研究人员构建了一个名为 Wukong 的新数据集，其中收录从网络采集的 1 亿个图文对。为了涵盖足够多样化的视觉概念，Wukong 数据集是从收录 200,000 个术语的查询列表中采集的。这个基本查询列表取自严松等人的论文《Directional Skip-Gram: Explicitly Distinguishing Left and Right Context for Word Embeddings》，然后根据华为海量新闻文本中出现的中文单词和短语的频率进行过滤语料库。
查询列表建立后，研究人员在百度图片上搜索每个查询，得到图片URL列表和对应的标题信息。为了保持不同查询结果之间的平衡，他们每个查询最多搜索 1000 个样本。然后使用之前获得的图像 URL 下载图像，总共采集了 1.66 亿个图像-文本对。然后，像往常一样，研究人员通过下面的一系列过滤策略构建最终的 Wukong 数据集。下面的图 2 显示了 Wukong 数据集中的一些样本。
基于图像的过滤
研究人员首先根据图像的大小和纵横比过滤数据。仅保留长于或宽于 200 像素且宽高比为 3 或更低的图像。这种方法会过滤掉太小、太高或太宽的图像，因为这些图像在预训练期间经过上采样和方形裁剪等图像增强后可能会变得低分辨率。
基于文本的过滤
其次，为了使所选样本具有相应图像的高质量中文描述，我们进一步根据图像所附文本的语言、长度和频率对数据进行过滤。具体来说，他们首先检查语言和长度，保留收录至少一个但少于 32 个汉字的句子。还会丢弃无意义的图像描述，例如“000.jpg”。之后，文字与过多的图片配对，通常与图片的内容无关，例如“查看源页面”、“展开文字”、“摄影社区”。在实践中，研究人员将此阈值设置为 10，即丢弃在采集的整个语料库中出现超过 10 次的图文对。
为了保护文本中出现的个人隐私，研究人员将人名替换为特殊标签“<人名>”。此外，他们还构建了一个中文敏感词列表，收录敏感词的图文对也被丢弃。
应用上述过滤策略后，研究人员最终得到了大约 1 亿对的数据集。下表 2 显示了数据集的统计信息：数据集文本中有 20,442 个唯一标记，每个描述中的平均标记数为 22。
在下面的图 3 中，研究人员可视化了数据集中单词的分布（由一个或多个标记组成）。然后，他们使用中文分词工具 Jieba 截取单词并为数据集构建词云。
方法架构
文本图像联合对齐
与最近经过充分验证的方法类似，我们采用对比的预训练架构，如下图 1 所示。他们使用带有基于 Transformer 的文本和图像编码器的双流模型。两个编码器将文本和视觉输入标记转换为相同维度的嵌入。在这个学习的联合嵌入空间中，我们使用对比损失来鼓励图像和文本对具有相似的嵌入，而未配对的对具有不同的嵌入。
模型架构
由于视觉和文本模态的编码器是解耦的，因此可以为这两种模态探索不同的编码器架构。我们使用三种视觉编码器变体（即 ResNet、Vision Transformer 和 Swin Transformer）和一个类似 BERT 的文本编码器来训练中文 VLP 模型。
预训练目标
跨模态对比学习是一种特别有效的从配对图像-文本数据中训练模型的方法，它可以通过区分配对和非配对样本同时学习两种模态的表示。研究者遵循 FILIP (Yao et al., 2022) 中的公式标注，使用
定义一组图像样本，而
表示文本数据。给定一个图像样本
和一个文本样本
，该模型的目标是使联合多模态空间中的配对图像和文本表示更接近，而未配对的则更远。
在这项工作中，研究人员探索了两种测量图像和文本之间相似性的方法。图像和文本的学习表示被标记为
和
. 这里，n_1 和 n_2 是每个图像和文本中（未填充的）单词标记的数量。
调光
研究人员受到最近提出的微调范式 LiT-tuning（锁定图像文本调整）的启发，这表明固定权重的图像编码器和可学习的文本编码器在 VLP 模型中效果最好。他们还在对比学习设置中采用了相同的方法，即只更新文本编码器的权重，而不更新图像编码器的权重。
具体来说，研究人员采用的 LiT-tuning 方法旨在教中文文本编码器从在英文数据集上预训练的现有图像编码器中读取适当的表示。他们还为每个编码器添加了一个可选的可学习线性变换层，它将两种模式的表示映射到相同的维度。LiT-tuning 效果很好，因为它解耦了用于学习图像特征和视觉语言对齐的数据源和技术（Zhai 等人，2021b）。此外，图像描述符使用相对干净或（半）手动标记的图像进行了良好的预训练。
我们将此想法扩展到多语言数据源，并尝试将在英语数据源上预训练的固定图像编码器与可训练的中文文本编码器对齐。此外，LiT-tuning 方法显着加快了训练过程并减少了内存需求，因为它不需要视觉编码器的梯度计算。
实验结果
下面的表 3 描述了视频编码器的模型参数和细节。
零样本图像分类。我们在 17 个零样本图像分类任务上评估预训练模型。零样本图像分类结果如下表5所示。他们比较了使用不同视觉编码器的多个 LiT 调整模型，即从 CLIP 或 Swin Transformer 加载现有的视觉编码器，并在训练阶段固定它们的权重。发现使用令牌级别的相似性比使用全局相似性带来更显着的改进。
图像检索任务。研究人员评估了两个子任务，即按图像搜索文本和按文本搜索图像。下面的表 6 和表 7 分别显示了可以微调的零样本设置和图文检索的结果。对于零样本设置，与其他模型相比，Wukong_ViT 在 4 个数据集中的 3 个数据集上取得了最佳结果，而 Wukong_ViT-500M 在更大的 MUGE 数据集上取得了最佳结果。对于微调设置，Wukong_ViT-500M 在除 AIC-ICC 之外的所有数据集上都取得了最好的结果，其中 Wukong_ViT 表现最好。
词汇 - 瓷砖对齐的可视化。研究人员使用预训练模型 Wukong_ViT 和 Wukong_Swin 进行可视化。如图 4 所示，来自中国 ImageNet 的六个标签（即豆娘、救生艇、蜂鸟、平板手机、教堂和电风扇）的图像被可视化。然后应用与 FILIP (Yao et al., 2022) 相同的可视化方法来对齐文本和平铺标记。
从下图 4 中，研究人员发现两种模型都能够预测目标物体的图像块。对于具有更多图像块的 Wukong_ViT，这种词法块对齐比 Wukong_Swin 更细粒度。
技巧:微信群聚合工具详细使用方法：把订阅号+人工推荐
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 308 次浏览 • 2022-10-03 18:49
技巧:微信群聚合工具详细使用方法：把订阅号+人工推荐
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总结:提炼epubpdf转换pdf的核心要点，归纳为您解析！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-10-02 21:10
总结:提炼epubpdf转换pdf的核心要点，归纳为您解析！
全托管文章智能采集系统入口链接：，当然还有个更好的选择，epubpdf转换pdf文件利器。当我们不用电脑时，该做什么？编辑文档，阅读、复制页面中的文字。当我们需要编辑的页面太多，文字太多，那么就得提升效率了。一旦页面字数不超过1000字，就可以快速编辑pdf文档，以合适的页边距、页眉、页脚以及缩进方式进行排版，轻松而又美观。
epubpdf转换pdf文件利器让我们解放双手，更便捷地获取文档，提升效率。本文通过提炼epubpdf转换pdf的核心要点，归纳为：。
一、epubpdf转换系统介绍。
二、epubpdf转换系统流程。
三、epubpdf转换系统pdf文件转换。
四、进阶要点。
一、epubpdf转换系统介绍
1、epubpdf转换系统发展历程及工作原理。
1）、epubpdf发展历程epubpdf2006年发布，是个特立独行的产品，但由于使用方便，得到广大网民的喜爱。它兼容全文pdf，转换速度快，能支持不同行本机使用的pdf，同时作为epubpdf解决方案，也解决了全文pdf转换为ppt效率低的问题。
2）、epubpdf转换系统技术难点采用epubpdf技术实现epub转换成pdf的难点是格式与转换工具的兼容问题。epubpdf转换工具只支持普通的jpg格式，最多只能与adobe或其它三家合作开发的工具进行转换。而且目前有多个免费工具不支持epubpdf格式，所以转换工具只能作为辅助和补充作用。（。
3）、epubpdf转换系统总结本文将会介绍epubpdf转换系统总结及未来的发展。
2、epubpdf转换系统发展历程
1）、2004年epubpdf3.0发布从2004年epubpdf3.0正式发布开始，大众终于有了用全局视角去观察一套很完整的全文pdf转换工具，转换格式也由jpg数量变为pdf数量，jpg数量从5.13亿级缩减至1.13亿级。
2）、2006年epubpdf5.0发布epubpdf5.0的前身epubpdf4.0是从epubpdf3.0演变而来的，相较之下epubpdf5.0版本增加了翻译功能，并增加了voice等国际接口。
3、epubpdf转换系统技术难点未来工具集或规划未来要成熟的可支持epubpdf转换和全局视角，转换工具必须采用正确的操作方式和合理的标准，下面将展开介绍相关操作要点。
4、epubpdf转换系统总结及未来发展难点重要部分。
二、epubpdf转换系统流程
1）、进入本地同步转换
2）、进入云端转换
3）、全网转换
三、epubpdf转换系统pdf文件转换
1、使用什么工具来转换格式？
2、pdf文件各个页面的功能解释
3、pdf转cad 查看全部
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一、epubpdf转换系统介绍。
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三、epubpdf转换系统pdf文件转换。
四、进阶要点。
一、epubpdf转换系统介绍
1、epubpdf转换系统发展历程及工作原理。
1）、epubpdf发展历程epubpdf2006年发布，是个特立独行的产品，但由于使用方便，得到广大网民的喜爱。它兼容全文pdf，转换速度快，能支持不同行本机使用的pdf，同时作为epubpdf解决方案，也解决了全文pdf转换为ppt效率低的问题。
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3）、epubpdf转换系统总结本文将会介绍epubpdf转换系统总结及未来的发展。
2、epubpdf转换系统发展历程
1）、2004年epubpdf3.0发布从2004年epubpdf3.0正式发布开始，大众终于有了用全局视角去观察一套很完整的全文pdf转换工具，转换格式也由jpg数量变为pdf数量，jpg数量从5.13亿级缩减至1.13亿级。
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二、epubpdf转换系统流程
1）、进入本地同步转换
2）、进入云端转换
3）、全网转换
三、epubpdf转换系统pdf文件转换
1、使用什么工具来转换格式？
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一、epubpdf转换系统介绍。
二、epubpdf转换系统流程。
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四、进阶要点。
一、epubpdf转换系统介绍
1、epubpdf转换系统发展历程及工作原理。
1）、epubpdf发展历程epubpdf2006年发布，是个特立独行的产品，但由于使用方便，得到广大网民的喜爱。它兼容全文pdf，转换速度快，能支持不同行本机使用的pdf，同时作为epubpdf解决方案，也解决了全文pdf转换为ppt效率低的问题。
2）、epubpdf转换系统技术难点采用epubpdf技术实现epub转换成pdf的难点是格式与转换工具的兼容问题。epubpdf转换工具只支持普通的jpg格式，最多只能与adobe或其它三家合作开发的工具进行转换。而且目前有多个免费工具不支持epubpdf格式，所以转换工具只能作为辅助和补充作用。（。
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2、epubpdf转换系统发展历程
1）、2004年epubpdf3.0发布从2004年epubpdf3.0正式发布开始，大众终于有了用全局视角去观察一套很完整的全文pdf转换工具，转换格式也由jpg数量变为pdf数量，jpg数量从5.13亿级缩减至1.13亿级。
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二、epubpdf转换系统流程
1）、进入本地同步转换
2）、进入云端转换
3）、全网转换
三、epubpdf转换系统pdf文件转换
1、使用什么工具来转换格式？
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一体化解决方案:全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2022-10-02 17:33
一体化解决方案:全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航
全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航定位基站定位组网模块网络偏移修正实时定位页面识别数据同步slam实时路径跟踪人车识别比对可视化
北京地图定位算法，微信视频没有加载出来。
基于无人驾驶，北京有很多定位公司。真正算法实现最终靠北京定位服务商的。国内如百度、高德、大地资讯。国外如微软ibeacon实现基于安卓平台的智能导航，诺基亚投入巨资的安卓定位技术已量产。google的工程师团队也有几个人去百度的组。百度和高德作为全球最大的android市场的头部两家，在技术储备，市场份额，专利积累，覆盖面，国内外均有压倒性优势。
这里有一份北京市首批863计划关于无人驾驶核心技术的专项技术研究方案：;type=pdf
下面是北京市机动车驾驶室内横立起来的demo：不过实际使用起来，其实导航还是需要固定路由的，因为很多高清的导航只能看到北京的地图图片，比如这个：就是只是提供用手机手机能有效的看到北京的图片，利用雷达测量实时路况。一个美国的案例，就是定位利用手机中用的百度导航，来定位实际在哪一个国家。
导航具体是数据采集？地图识别数据？车辆跟踪数据？三维建模数据？数据分析以后，进行雷达定位，然后进行路径规划等等。 查看全部
全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航定位基站定位组网模块网络偏移修正实时定位页面识别数据同步slam实时路径跟踪人车识别比对可视化
北京地图定位算法，微信视频没有加载出来。
基于无人驾驶，北京有很多定位公司。真正算法实现最终靠北京定位服务商的。国内如百度、高德、大地资讯。国外如微软ibeacon实现基于安卓平台的智能导航，诺基亚投入巨资的安卓定位技术已量产。google的工程师团队也有几个人去百度的组。百度和高德作为全球最大的android市场的头部两家，在技术储备，市场份额，专利积累，覆盖面，国内外均有压倒性优势。
这里有一份北京市首批863计划关于无人驾驶核心技术的专项技术研究方案：;type=pdf
下面是北京市机动车驾驶室内横立起来的demo：不过实际使用起来，其实导航还是需要固定路由的，因为很多高清的导航只能看到北京的地图图片，比如这个：就是只是提供用手机手机能有效的看到北京的图片，利用雷达测量实时路况。一个美国的案例，就是定位利用手机中用的百度导航，来定位实际在哪一个国家。
导航具体是数据采集？地图识别数据？车辆跟踪数据？三维建模数据？数据分析以后，进行雷达定位，然后进行路径规划等等。 查看全部
一体化解决方案:全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航
全托管文章智能采集系统主要包括：地理定位模块采集导航定位基站定位组网模块网络偏移修正实时定位页面识别数据同步slam实时路径跟踪人车识别比对可视化
北京地图定位算法，微信视频没有加载出来。
基于无人驾驶，北京有很多定位公司。真正算法实现最终靠北京定位服务商的。国内如百度、高德、大地资讯。国外如微软ibeacon实现基于安卓平台的智能导航，诺基亚投入巨资的安卓定位技术已量产。google的工程师团队也有几个人去百度的组。百度和高德作为全球最大的android市场的头部两家，在技术储备，市场份额，专利积累，覆盖面，国内外均有压倒性优势。
这里有一份北京市首批863计划关于无人驾驶核心技术的专项技术研究方案：;type=pdf
下面是北京市机动车驾驶室内横立起来的demo：不过实际使用起来，其实导航还是需要固定路由的，因为很多高清的导航只能看到北京的地图图片，比如这个：就是只是提供用手机手机能有效的看到北京的图片，利用雷达测量实时路况。一个美国的案例，就是定位利用手机中用的百度导航，来定位实际在哪一个国家。
导航具体是数据采集？地图识别数据？车辆跟踪数据？三维建模数据？数据分析以后，进行雷达定位，然后进行路径规划等等。
解决方案:景联文科技带你了解数据标注之文本标注
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2022-09-30 00:10
解决方案:景联文科技带你了解数据标注之文本标注
什么是文本注释？
文本标注是一个有监督的学习问题，主要用于自然语言处理。文本标注是用特定的语义、构成、目的、上下文、情感等原创数据标签对文本进行标注的过程。通过带标签的训练数据，我们可以教机器如何识别文本中收录的文本。意图或情绪，可以使机器更好地理解自然语言。
但是，同一文本在不同的场合往往有不同的含义，难以理解。因此，在进行文字标注时，必须结合实际应用场景。
目前，文本标注的应用领域非常广泛，如客服行业、金融行业、医疗行业等。文本标注方法包括OCR转录、句子泛化、词性标注、句子写作、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本句子提取、文本清洗和机器翻译。
数据标签的重要性
目前，以机器学习为主的人工智能技术发展迅速，其发展依赖于底层数据的多样性。人工智能模型需要“馈送”收录大量样本的数据集，数据的质量和多样性将对算法模型的成败产生重大影响。可以说，高质量的 AI 训练数据越多，模型的准确性和质量就越好。
精联文科技为文本标注提供数据支持
作为专业的数据采集标注服务商，精联文科技拥有一支拥有数千名经验丰富从业者的数据标注团队，可提供NLP领域的数据采集和数据标注服务，并根据客户需求快速部署需要。具有相关经验的注释者。现有数据库拥有200T的成品文本数据集，包括NLP、TTS、NLU、ASR、发音词典等。为定制数据标注服务，景联文科技构建了先进的数据标注平台和成熟的标注、审计、质检机制。，支持自然语言处理：OCR转录、文本信息提取、NLU语句泛化等各类数据标注。
数据平台托管在云端，各种数据集的分布可视化。数据标注的最高投递准确率可达99.99%，有效提升约40%客户的模型准确率，使模型更加精细化；通过数据平台的高度自动化功能，可以大大缩短客户模型迭代周期，大大节省人工成本。
精联文科技提供的产品是全链条AI数据服务，从数据采集、清洗、标注，到现场全流程、垂直领域数据解决方案，一站式AI数据服务，助力人工智能企业解决整个人工智能链中数据标注环节的相应问题。
OCR转录项目案例
一、要求：
200,000 个 OCR 转录
二、解决方法：
配备有3年以上NLP标注项目管理经验的项目经理和标注团队；根据项目需求，进行项目结构分析，基于WBS原理，将项目按照其内部结构和实施过程的先后顺序逐层分解成树状图，形成一个相对独立的、各个项目的职责和进度便于管理和检查的项目单位，具体落实到项目的每一位参与者，确保打标质量。
精联文科技｜AI基础数据服务｜数据采集｜数据标注｜假指纹制作｜指纹防伪算法
助力人工智能技术加速数字经济相关产业质量转型，赋能传统产业智能化转型升级
文章图文版权归京联文科技所有。商业转载请联系景联文科技授权。非商业转载请注明出处。
解决方案:seo优化为什么要安装统计工具，其作用是什么
网站的seo优化操作中的一些技巧对关键词排名没有直接的好处，比如网站附件中统计工具的安装和配置。今天WP自学笔记和小伙伴分享的话题是为什么seo优化需要安装统计工具，它的作用是什么。下面以百度统计为例，说明可以提供哪些有价值的数据报告。
百度统计提供多维度的访问者行为分析报告。这些报告可以帮助您从各个方面改进网站质量和推广计划：
1、流量分析 - 有多少人来到您的 网站？（流量分析报告）
流量分析模块包括流量趋势分析、实时访问者、跨屏分析等报告，可以告诉你谁来了你的网站，他们来自哪里，这些访问者是否支付了足够的费用注意你网站等等等。
2、流量来源 - 访客来自哪里？（来源分析报告）
流量来源模块包括所有来源、搜索引擎、搜索词等的报告，可以告诉你哪些关键词可以让更多潜在客户找到你的网站，哪些关键词需要进一步开发优化，哪种媒体推广方式更有效，哪种推广方式需要改进等。
3、推广效果-我的推广效果如何？（百度推广报道）
推广效果模块包括百度推广报告，如搜索推广、网络联盟推广等，可以告诉你在你放入的关键词中哪些访问量和转化率比较好，哪些需要进一步优化，等等
4、网站访问 - 我的 网站 够好吗？（访问分析报告）
该模块包括采访页面、入口页面、页面热图、页面上下游等报告。它可以告诉你网站上哪些页面最受网友欢迎、页面的热点区域、访问量游客习惯的轨迹。
5、访客特征 - 访客是什么样的？（访客分析报告）
访客特征模块包括地理分布、访客属性和系统环境的报表，可以告诉你访客来自哪里，他们使用什么样的系统环境，男女年龄比例。
6、转化 - 转化如何？（转化分析报告）
该模块包括转化概览、转化路径、订单分析等报表，帮助您监控转化效果，针对性发现问题，提升转化。
7、网站诊断 - 我的 网站 顺利吗？（优化分析报告）
该模块包括SEO分析、搜索词排名、排名等报告，帮助您检查您对百度搜索引擎的网站友好度，并提出官方优化建议，评估网站推广效果或查找更改原因. 查看全部
什么是文本注释？
文本标注是一个有监督的学习问题，主要用于自然语言处理。文本标注是用特定的语义、构成、目的、上下文、情感等原创数据标签对文本进行标注的过程。通过带标签的训练数据，我们可以教机器如何识别文本中收录的文本。意图或情绪，可以使机器更好地理解自然语言。
但是，同一文本在不同的场合往往有不同的含义，难以理解。因此，在进行文字标注时，必须结合实际应用场景。
目前，文本标注的应用领域非常广泛，如客服行业、金融行业、医疗行业等。文本标注方法包括OCR转录、句子泛化、词性标注、句子写作、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本句子提取、文本清洗和机器翻译。
数据标签的重要性
目前，以机器学习为主的人工智能技术发展迅速，其发展依赖于底层数据的多样性。人工智能模型需要“馈送”收录大量样本的数据集，数据的质量和多样性将对算法模型的成败产生重大影响。可以说，高质量的 AI 训练数据越多，模型的准确性和质量就越好。
精联文科技为文本标注提供数据支持
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数据平台托管在云端，各种数据集的分布可视化。数据标注的最高投递准确率可达99.99%，有效提升约40%客户的模型准确率，使模型更加精细化；通过数据平台的高度自动化功能，可以大大缩短客户模型迭代周期，大大节省人工成本。
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OCR转录项目案例
一、要求：
200,000 个 OCR 转录
二、解决方法：
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1、流量分析 - 有多少人来到您的 网站？（流量分析报告）
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4、网站访问 - 我的 网站 够好吗？（访问分析报告）
该模块包括采访页面、入口页面、页面热图、页面上下游等报告。它可以告诉你网站上哪些页面最受网友欢迎、页面的热点区域、访问量游客习惯的轨迹。
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该模块包括SEO分析、搜索词排名、排名等报告，帮助您检查您对百度搜索引擎的网站友好度，并提出官方优化建议，评估网站推广效果或查找更改原因. 查看全部
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一、要求：
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二、解决方法：
配备有3年以上NLP标注项目管理经验的项目经理和标注团队；根据项目需求，进行项目结构分析，基于WBS原理，将项目按照其内部结构和实施过程的先后顺序逐层分解成树状图，形成一个相对独立的、各个项目的职责和进度便于管理和检查的项目单位，具体落实到项目的每一位参与者，确保打标质量。
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1、流量分析 - 有多少人来到您的 网站？（流量分析报告）
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2、流量来源 - 访客来自哪里？（来源分析报告）
流量来源模块包括所有来源、搜索引擎、搜索词等的报告，可以告诉你哪些关键词可以让更多潜在客户找到你的网站，哪些关键词需要进一步开发优化，哪种媒体推广方式更有效，哪种推广方式需要改进等。
3、推广效果-我的推广效果如何？（百度推广报道）
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5、访客特征 - 访客是什么样的？（访客分析报告）
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6、转化 - 转化如何？（转化分析报告）
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汇总:【案例】aeo管文章智能采集系统应用案例（一）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2022-09-28 02:06
汇总:【案例】aeo管文章智能采集系统应用案例（一）
全托管文章智能采集系统应用案例为了提高选题工作的质量，不断拓展写作的新思路和角度，推动问题研究和寻找解决问题的办法，aeo资深选题顾问李晓磊和他的团队历经几个月的讨论和努力，形成了这套完整的选题系统，主要应用在高校电子商务实践作业实操中，帮助老师和科研人员批量采集问题，提供查资料、搜数据、观点争论等用途。
用户只需要提交选题、选题展示、话题评估等信息，问题系统即可一键采集，任务完成后系统会自动生成题目和内容，团队还可以快速检验相关搜索数据。应用案例一：电子商务教学作业批量撰写2017年3月12日至4月3日，在北京主要高校进行了电子商务教学实践作业实践活动，与实操作业相比，资深选题顾问李晓磊同学带领的团队完成的问题资料采集，内容被重新提炼，重新策划了多个新的写作思路，并且有很多不同的话题实验和实操，系统还提供了输出电子商务选题报告、资料来源分析、投放新媒体报告、问题资料处理等功能，包括以下内容：1.电子商务实践作业1.1；1.2；1.3；1.4；1.5；1.6；1.7；1.8；1.9；1.10；1.11；1.12；1.13；1.14；1.15；1.16；1.17；1.18；1.19；1.20；1.21；1.22；1.23；1.24；1.25；1.26；1.27；1.28；1.29；1.30；1.31；1.32；1.33；1.34；1.35；1.36；1.37；1.38；1.39；1.40；1.41；1.42；1.43；1.44；1.45；1.46；1.47；1.48；1.49；1.50；1.51；1.52；1.53；1.54；1.55；1.56；1.57；1.58；1.59；1.60；1.61；1.61；1.62；1.62；1.63；1.64；1.65；1.66；1.67；1.68；1.70；1.71；1.72；1.73；1.74；1.75；1.75；1.75；1.75；1.75；1.76；1.76；1.77；1.78；1.79；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80。 查看全部
全托管文章智能采集系统应用案例为了提高选题工作的质量，不断拓展写作的新思路和角度，推动问题研究和寻找解决问题的办法，aeo资深选题顾问李晓磊和他的团队历经几个月的讨论和努力，形成了这套完整的选题系统，主要应用在高校电子商务实践作业实操中，帮助老师和科研人员批量采集问题，提供查资料、搜数据、观点争论等用途。
用户只需要提交选题、选题展示、话题评估等信息，问题系统即可一键采集，任务完成后系统会自动生成题目和内容，团队还可以快速检验相关搜索数据。应用案例一：电子商务教学作业批量撰写2017年3月12日至4月3日，在北京主要高校进行了电子商务教学实践作业实践活动，与实操作业相比，资深选题顾问李晓磊同学带领的团队完成的问题资料采集，内容被重新提炼，重新策划了多个新的写作思路，并且有很多不同的话题实验和实操，系统还提供了输出电子商务选题报告、资料来源分析、投放新媒体报告、问题资料处理等功能，包括以下内容：1.电子商务实践作业1.1；1.2；1.3；1.4；1.5；1.6；1.7；1.8；1.9；1.10；1.11；1.12；1.13；1.14；1.15；1.16；1.17；1.18；1.19；1.20；1.21；1.22；1.23；1.24；1.25；1.26；1.27；1.28；1.29；1.30；1.31；1.32；1.33；1.34；1.35；1.36；1.37；1.38；1.39；1.40；1.41；1.42；1.43；1.44；1.45；1.46；1.47；1.48；1.49；1.50；1.51；1.52；1.53；1.54；1.55；1.56；1.57；1.58；1.59；1.60；1.61；1.61；1.62；1.62；1.63；1.64；1.65；1.66；1.67；1.68；1.70；1.71；1.72；1.73；1.74；1.75；1.75；1.75；1.75；1.75；1.76；1.76；1.77；1.78；1.79；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80；1.80。 查看全部
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全托管文章智能采集系统作者：包鹰一、采集需求
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 87 次浏览 • 2022-09-19 15:05
全托管文章智能采集系统作者：包鹰一、采集需求
全托管文章智能采集系统作者：包鹰
一、采集需求
1、数据采集的格式支持json，pdf，word，
2、采集进度和总字段显示
二、数据采集环境运行平台系统采集平台系统运行环境环境架构2.1采集平台架构整个系统共分为几个部分：采集、分词、语义分析、ocr(图片文字识别)、相似文档提取。2.2采集平台功能2.2.1采集平台采集进度显示每日、每周和每月采集进度都一目了然，在分析的时候还可以看到每天、每周、每月的某个字段的采集情况，减少大家的工作负担。
2.2.2数据导出在工作中需要大量的excel格式数据导出，比如工作总结表等。采集平台完美支持excel导出，不过在导出的时候需要先联网输入采集文件的路径，然后打开采集文件才能导出。2.2.3相似文档分析相似文档分析在采集的数据中关键字就会在相似文档中出现，关键字可以提取为id标识，并且用文本编码，方便用户选择提取关键字，实现快速定位。
利用相似度计算，得到相似度指数，相似度大于某个阈值就表示该关键字在整个文档中出现相似度非常高。2.2.4ocr(图片文字识别)对分词后的文字进行ocr(图片文字识别)，而后转换为数字格式，然后实现自动检索，计算相似度等功能。2.2.5相似文档提取相似文档提取主要是针对已经收集的多篇文档，重新进行文字替换，提取相似度，降低重复文字，从而实现自动检索，实现文字信息的自动分词，并且可以建立文本模型。
2.2.6推荐文章推荐文章提取文章的内容，利用文字图片作为外链，将文章推送给指定用户。2.2.7图片制作文件利用网页解析工具将word文档解析成json或docx文件，然后利用wordconverter工具将文字转换成图片。
3、数据提取功能3.1数据提取文件格式支持pdf,json,json.parse,pdf.parse等格式，可以根据需要进行选择。 查看全部
全托管文章智能采集系统作者：包鹰
一、采集需求
1、数据采集的格式支持json，pdf，word，
2、采集进度和总字段显示
二、数据采集环境运行平台系统采集平台系统运行环境环境架构2.1采集平台架构整个系统共分为几个部分：采集、分词、语义分析、ocr(图片文字识别)、相似文档提取。2.2采集平台功能2.2.1采集平台采集进度显示每日、每周和每月采集进度都一目了然，在分析的时候还可以看到每天、每周、每月的某个字段的采集情况，减少大家的工作负担。
2.2.2数据导出在工作中需要大量的excel格式数据导出，比如工作总结表等。采集平台完美支持excel导出，不过在导出的时候需要先联网输入采集文件的路径，然后打开采集文件才能导出。2.2.3相似文档分析相似文档分析在采集的数据中关键字就会在相似文档中出现，关键字可以提取为id标识，并且用文本编码，方便用户选择提取关键字，实现快速定位。
利用相似度计算，得到相似度指数，相似度大于某个阈值就表示该关键字在整个文档中出现相似度非常高。2.2.4ocr(图片文字识别)对分词后的文字进行ocr(图片文字识别)，而后转换为数字格式，然后实现自动检索，计算相似度等功能。2.2.5相似文档提取相似文档提取主要是针对已经收集的多篇文档，重新进行文字替换，提取相似度，降低重复文字，从而实现自动检索，实现文字信息的自动分词，并且可以建立文本模型。
2.2.6推荐文章推荐文章提取文章的内容，利用文字图片作为外链，将文章推送给指定用户。2.2.7图片制作文件利用网页解析工具将word文档解析成json或docx文件，然后利用wordconverter工具将文字转换成图片。
3、数据提取功能3.1数据提取文件格式支持pdf,json,json.parse,pdf.parse等格式，可以根据需要进行选择。 查看全部
全托管文章智能采集系统作者：包鹰一、采集需求
全托管文章智能采集系统作者：包鹰
一、采集需求
1、数据采集的格式支持json，pdf，word，
2、采集进度和总字段显示
二、数据采集环境运行平台系统采集平台系统运行环境环境架构2.1采集平台架构整个系统共分为几个部分：采集、分词、语义分析、ocr(图片文字识别)、相似文档提取。2.2采集平台功能2.2.1采集平台采集进度显示每日、每周和每月采集进度都一目了然，在分析的时候还可以看到每天、每周、每月的某个字段的采集情况，减少大家的工作负担。
2.2.2数据导出在工作中需要大量的excel格式数据导出，比如工作总结表等。采集平台完美支持excel导出，不过在导出的时候需要先联网输入采集文件的路径，然后打开采集文件才能导出。2.2.3相似文档分析相似文档分析在采集的数据中关键字就会在相似文档中出现，关键字可以提取为id标识，并且用文本编码，方便用户选择提取关键字，实现快速定位。
利用相似度计算，得到相似度指数，相似度大于某个阈值就表示该关键字在整个文档中出现相似度非常高。2.2.4ocr(图片文字识别)对分词后的文字进行ocr(图片文字识别)，而后转换为数字格式，然后实现自动检索，计算相似度等功能。2.2.5相似文档提取相似文档提取主要是针对已经收集的多篇文档，重新进行文字替换，提取相似度，降低重复文字，从而实现自动检索，实现文字信息的自动分词，并且可以建立文本模型。
2.2.6推荐文章推荐文章提取文章的内容，利用文字图片作为外链，将文章推送给指定用户。2.2.7图片制作文件利用网页解析工具将word文档解析成json或docx文件，然后利用wordconverter工具将文字转换成图片。
3、数据提取功能3.1数据提取文件格式支持pdf,json,json.parse,pdf.parse等格式，可以根据需要进行选择。
全托-0029管文章智能采集系统的安装及详细施工图
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-09-05 17:00
全托-0029管文章智能采集系统的安装及详细施工图
全托管文章智能采集系统的安装及详细施工图解说编辑：杨伟近日市政一期的工程招标正在进行，点击进入如下招标信息：1031-0029安装有关信息的图文报告，送规划、城管、建设部门当地村民委员会，以及乡镇和业主。此外，在目标人员来源地的一些大型综合项目，往往以区委、区政府为主的设计单位采用设计院、国土、规划等单位的专业团队进行信息采集，即运行面前全部由中标单位的专业公司搭建，其他设计单位进行联调调试验证。
各省市基础信息安全监测中心，或都会有针对各阶段发现的问题的解决方案。比如上海在建项目的信息传递往往会把这些输入的电话号码，传递到建设方的主要信息安全监测中心，由他们对已有的数据进行审核处理。若满足要求，再由项目主要负责人的下属单位进行联调验证和审计。当然，这些中标单位除了自己联调验证，也可以通过中标单位组织相关负责人，对专业公司不同的部门或职能部门的负责人进行审计。
同时各地在实际应用中，还有很多其他应对方式：业主单位打破区域的层级划分，确保业主一方上线，负责人来到下线单位执行指令，可以避免这些不能共享、联网的数据损失。仅仅通过电话沟通一个指令，专业公司上线或信息直接上线到专业公司某个区域内，也有效避免专业公司之间共享数据时的风险。此外，不论如何组织工作，仅靠专业公司自己发起、组织执行、加以确认，依然是难以做到的。
当专业公司无法跟进或防止接收信息时，唯一能做的事情，就是工作人员配合并及时调整信息并督促专业公司落实到个人，随时查看及根据需要进行匹配或确认。这样做的潜在风险是专业公司与现有的信息采集和合作平台上对接不畅，未能实现合理的用户分类需求。而即使是可以合理的用户分类需求，也容易使用户混淆数据对应的专业公司及职能部门、无法弄清具体应用场景、无法维护和确保安全。
因此，这样复杂的工作需要在各部门间搭建集团公司+相关政府专业公司+业主单位的第三方中心进行数据的共享、共通、共享、合作，以落实到行动中、确保专业公司有流程并记住每一条流程和内容。对集团公司和专业公司进行业务匹配，中间对各自使用的信息以及专业公司使用的相关数据，需要多部门联合管理，通过集团公司的专业团队进行联网审核验证，确保这些信息只要涉及到数据的信息变动，都可以尽快、及时进行。
在部门实际应用中，往往是大部门不涉及，小部门需要每天审核及投入联调验证的实际应用需求。保证部门间数据共享有规范流程可循，避免事后未查明而引发的安全风险。对部门间数据共享而言，传统中央集权统一管理的。 查看全部
全托管文章智能采集系统的安装及详细施工图解说编辑：杨伟近日市政一期的工程招标正在进行，点击进入如下招标信息：1031-0029安装有关信息的图文报告，送规划、城管、建设部门当地村民委员会，以及乡镇和业主。此外，在目标人员来源地的一些大型综合项目，往往以区委、区政府为主的设计单位采用设计院、国土、规划等单位的专业团队进行信息采集，即运行面前全部由中标单位的专业公司搭建，其他设计单位进行联调调试验证。
各省市基础信息安全监测中心，或都会有针对各阶段发现的问题的解决方案。比如上海在建项目的信息传递往往会把这些输入的电话号码，传递到建设方的主要信息安全监测中心，由他们对已有的数据进行审核处理。若满足要求，再由项目主要负责人的下属单位进行联调验证和审计。当然，这些中标单位除了自己联调验证，也可以通过中标单位组织相关负责人，对专业公司不同的部门或职能部门的负责人进行审计。
同时各地在实际应用中，还有很多其他应对方式：业主单位打破区域的层级划分，确保业主一方上线，负责人来到下线单位执行指令，可以避免这些不能共享、联网的数据损失。仅仅通过电话沟通一个指令，专业公司上线或信息直接上线到专业公司某个区域内，也有效避免专业公司之间共享数据时的风险。此外，不论如何组织工作，仅靠专业公司自己发起、组织执行、加以确认，依然是难以做到的。
当专业公司无法跟进或防止接收信息时，唯一能做的事情，就是工作人员配合并及时调整信息并督促专业公司落实到个人，随时查看及根据需要进行匹配或确认。这样做的潜在风险是专业公司与现有的信息采集和合作平台上对接不畅，未能实现合理的用户分类需求。而即使是可以合理的用户分类需求，也容易使用户混淆数据对应的专业公司及职能部门、无法弄清具体应用场景、无法维护和确保安全。
因此，这样复杂的工作需要在各部门间搭建集团公司+相关政府专业公司+业主单位的第三方中心进行数据的共享、共通、共享、合作，以落实到行动中、确保专业公司有流程并记住每一条流程和内容。对集团公司和专业公司进行业务匹配，中间对各自使用的信息以及专业公司使用的相关数据，需要多部门联合管理，通过集团公司的专业团队进行联网审核验证，确保这些信息只要涉及到数据的信息变动，都可以尽快、及时进行。
在部门实际应用中，往往是大部门不涉及，小部门需要每天审核及投入联调验证的实际应用需求。保证部门间数据共享有规范流程可循，避免事后未查明而引发的安全风险。对部门间数据共享而言，传统中央集权统一管理的。 查看全部
全托-0029管文章智能采集系统的安装及详细施工图
全托管文章智能采集系统的安装及详细施工图解说编辑：杨伟近日市政一期的工程招标正在进行，点击进入如下招标信息：1031-0029安装有关信息的图文报告，送规划、城管、建设部门当地村民委员会，以及乡镇和业主。此外，在目标人员来源地的一些大型综合项目，往往以区委、区政府为主的设计单位采用设计院、国土、规划等单位的专业团队进行信息采集，即运行面前全部由中标单位的专业公司搭建，其他设计单位进行联调调试验证。
各省市基础信息安全监测中心，或都会有针对各阶段发现的问题的解决方案。比如上海在建项目的信息传递往往会把这些输入的电话号码，传递到建设方的主要信息安全监测中心，由他们对已有的数据进行审核处理。若满足要求，再由项目主要负责人的下属单位进行联调验证和审计。当然，这些中标单位除了自己联调验证，也可以通过中标单位组织相关负责人，对专业公司不同的部门或职能部门的负责人进行审计。
同时各地在实际应用中，还有很多其他应对方式：业主单位打破区域的层级划分，确保业主一方上线，负责人来到下线单位执行指令，可以避免这些不能共享、联网的数据损失。仅仅通过电话沟通一个指令，专业公司上线或信息直接上线到专业公司某个区域内，也有效避免专业公司之间共享数据时的风险。此外，不论如何组织工作，仅靠专业公司自己发起、组织执行、加以确认，依然是难以做到的。
当专业公司无法跟进或防止接收信息时，唯一能做的事情，就是工作人员配合并及时调整信息并督促专业公司落实到个人，随时查看及根据需要进行匹配或确认。这样做的潜在风险是专业公司与现有的信息采集和合作平台上对接不畅，未能实现合理的用户分类需求。而即使是可以合理的用户分类需求，也容易使用户混淆数据对应的专业公司及职能部门、无法弄清具体应用场景、无法维护和确保安全。
因此，这样复杂的工作需要在各部门间搭建集团公司+相关政府专业公司+业主单位的第三方中心进行数据的共享、共通、共享、合作，以落实到行动中、确保专业公司有流程并记住每一条流程和内容。对集团公司和专业公司进行业务匹配，中间对各自使用的信息以及专业公司使用的相关数据，需要多部门联合管理，通过集团公司的专业团队进行联网审核验证，确保这些信息只要涉及到数据的信息变动，都可以尽快、及时进行。
在部门实际应用中，往往是大部门不涉及，小部门需要每天审核及投入联调验证的实际应用需求。保证部门间数据共享有规范流程可循，避免事后未查明而引发的安全风险。对部门间数据共享而言，传统中央集权统一管理的。
全托管文章智能采集系统 想要创业就去赌，不赌为何要创业(组图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-08-14 22:15
全托管文章智能采集系统 想要创业就去赌，不赌为何要创业(组图)
全托管文章智能采集系统全托管数据库系统全托管机器学习系统平台全托管seo系统全托管微信公众号全托管系统网站全托管编程软件全托管erp全托管电商全托管ai智能推荐系统java全托管云计算操作系统全托管跨境电商全托管新媒体全托管实体系统全托管汽车全托管房产全托管其他各种各种等等
前端全托管系统，智能建站，微站，企业网站全托管系统，
大学里面的项目，估计校长和老师会用到一些系统，学生用用就得了，项目的高度决定了你的能力深度，不要以为自己做一个就是项目，项目是要合作模式，人才，用户体验，推广等，基本你没有2年5年沉淀下来基本就是个垃圾，没有专业人士一起带队没有发展空间。记住任何创业要低成本高回报，产品要先进，人才要好。我觉得所有的创业方向应该聚焦一个领域突破，要跟风口，要具备先进的理念，这是成本高的产物，不是一味模仿别人就是创业了，否则一定死的很惨！最后要有差异化才是核心竞争力，门槛不是自己定义的，风口来了才真正能推动你的发展！无论你做什么，要相信自己！想要创业就去赌，不赌为何要创业！赌输了才是成长！你们的同学、老师有条件创业的组个团队去找几个好合作伙伴，合作才是最快乐的！。
系统，基本不需要，至于组件，开发工具可以自己选择，如果不了解的，各大开发网站差不多都差不多，除非你自己偏向研发。前端外包，后端外包，我觉得多余，这个不是企业不需要，是你现在负责的业务经常要用这些工具，因为没人懂这些东西。但是，是有应用场景的，比如，企业做网站，很多网站是没有聊天功能的，你可以考虑外包一个这个功能。
企业做金融app，基本业务功能就会很全了，你可以结合自己的业务，对商城系统的定位进行定制。还有一个误区，你提到了老师负责系统，如果老师在系统安全上有时间和兴趣的话，可以做一个团队一起共同做这个项目，这个要比项目外包的成本低，一个人学生也最好不要有参与，风险太大。 查看全部
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前端全托管系统，智能建站，微站，企业网站全托管系统，
大学里面的项目，估计校长和老师会用到一些系统，学生用用就得了，项目的高度决定了你的能力深度，不要以为自己做一个就是项目，项目是要合作模式，人才，用户体验，推广等，基本你没有2年5年沉淀下来基本就是个垃圾，没有专业人士一起带队没有发展空间。记住任何创业要低成本高回报，产品要先进，人才要好。我觉得所有的创业方向应该聚焦一个领域突破，要跟风口，要具备先进的理念，这是成本高的产物，不是一味模仿别人就是创业了，否则一定死的很惨！最后要有差异化才是核心竞争力，门槛不是自己定义的，风口来了才真正能推动你的发展！无论你做什么，要相信自己！想要创业就去赌，不赌为何要创业！赌输了才是成长！你们的同学、老师有条件创业的组个团队去找几个好合作伙伴，合作才是最快乐的！。
系统，基本不需要，至于组件，开发工具可以自己选择，如果不了解的，各大开发网站差不多都差不多，除非你自己偏向研发。前端外包，后端外包，我觉得多余，这个不是企业不需要，是你现在负责的业务经常要用这些工具，因为没人懂这些东西。但是，是有应用场景的，比如，企业做网站，很多网站是没有聊天功能的，你可以考虑外包一个这个功能。
企业做金融app，基本业务功能就会很全了，你可以结合自己的业务，对商城系统的定位进行定制。还有一个误区，你提到了老师负责系统，如果老师在系统安全上有时间和兴趣的话，可以做一个团队一起共同做这个项目，这个要比项目外包的成本低，一个人学生也最好不要有参与，风险太大。 查看全部
全托管文章智能采集系统 想要创业就去赌，不赌为何要创业(组图)
全托管文章智能采集系统全托管数据库系统全托管机器学习系统平台全托管seo系统全托管微信公众号全托管系统网站全托管编程软件全托管erp全托管电商全托管ai智能推荐系统java全托管云计算操作系统全托管跨境电商全托管新媒体全托管实体系统全托管汽车全托管房产全托管其他各种各种等等
前端全托管系统，智能建站，微站，企业网站全托管系统，
大学里面的项目，估计校长和老师会用到一些系统，学生用用就得了，项目的高度决定了你的能力深度，不要以为自己做一个就是项目，项目是要合作模式，人才，用户体验，推广等，基本你没有2年5年沉淀下来基本就是个垃圾，没有专业人士一起带队没有发展空间。记住任何创业要低成本高回报，产品要先进，人才要好。我觉得所有的创业方向应该聚焦一个领域突破，要跟风口，要具备先进的理念，这是成本高的产物，不是一味模仿别人就是创业了，否则一定死的很惨！最后要有差异化才是核心竞争力，门槛不是自己定义的，风口来了才真正能推动你的发展！无论你做什么，要相信自己！想要创业就去赌，不赌为何要创业！赌输了才是成长！你们的同学、老师有条件创业的组个团队去找几个好合作伙伴，合作才是最快乐的！。
系统，基本不需要，至于组件，开发工具可以自己选择，如果不了解的，各大开发网站差不多都差不多，除非你自己偏向研发。前端外包，后端外包，我觉得多余，这个不是企业不需要，是你现在负责的业务经常要用这些工具，因为没人懂这些东西。但是，是有应用场景的，比如，企业做网站，很多网站是没有聊天功能的，你可以考虑外包一个这个功能。
企业做金融app，基本业务功能就会很全了，你可以结合自己的业务，对商城系统的定位进行定制。还有一个误区，你提到了老师负责系统，如果老师在系统安全上有时间和兴趣的话，可以做一个团队一起共同做这个项目，这个要比项目外包的成本低，一个人学生也最好不要有参与，风险太大。
全托管文章智能采集系统+云服务器，一个系统提高数十倍工作效率
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-08-08 09:00
全托管文章智能采集系统+云服务器，一个系统提高数十倍工作效率
全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器，一个系统提高数十倍工作效率，一个系统解决上千客户的工作问题，两套系统集合erp,bi,crm为企业提供整体解决方案！全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器——云盘实时同步文章，文章均来自互联网各大博客。全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器——新闻源进行文章采集，小型企业不需要人工完成订单管理，文章智能采集实现管理，实时提供该款采集软件不受时间空间，因为，该款采集软件的不受价格高低，因为价格合理，没有其他多余的费用！erp全托管文章智能采集系统——目前有两个版本！wordpress网站版：平台本身集成大量文章信息！epraa网站版：是以pc为载体对目标网站文章进行采集，并通过一系列算法对采集的数据进行网站分析及过滤，更加对目标网站进行采集文章目标明确，网站质量高，不会有重复，不会有权重降低，打击小平台！(wordpress有些功能不能用！)。
1.稳定2.免费3.能上传多少就写多少，一次上传几十个，几百个，甚至上万的也有4.能把所有的注意力放在文章数量上（数量少了没意义，
发现大家都太注重性价比了，导致用户比较纠结。我之前给学生做的一个作业，是学生的文字编辑计算机设备的选择，用的studio499文字编辑器。这个编辑器的优点是在同一个屏幕上可以编辑多个word文档，方便查看。其次是插件，有everything、notepad++、notepad++extrachange、word转换成word等等。这几个功能比较实用。 查看全部
全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器，一个系统提高数十倍工作效率，一个系统解决上千客户的工作问题，两套系统集合erp,bi,crm为企业提供整体解决方案！全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器——云盘实时同步文章，文章均来自互联网各大博客。全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器——新闻源进行文章采集，小型企业不需要人工完成订单管理，文章智能采集实现管理，实时提供该款采集软件不受时间空间，因为，该款采集软件的不受价格高低，因为价格合理，没有其他多余的费用！erp全托管文章智能采集系统——目前有两个版本！wordpress网站版：平台本身集成大量文章信息！epraa网站版：是以pc为载体对目标网站文章进行采集，并通过一系列算法对采集的数据进行网站分析及过滤，更加对目标网站进行采集文章目标明确，网站质量高，不会有重复，不会有权重降低，打击小平台！(wordpress有些功能不能用！)。
1.稳定2.免费3.能上传多少就写多少，一次上传几十个，几百个，甚至上万的也有4.能把所有的注意力放在文章数量上（数量少了没意义，
发现大家都太注重性价比了，导致用户比较纠结。我之前给学生做的一个作业，是学生的文字编辑计算机设备的选择，用的studio499文字编辑器。这个编辑器的优点是在同一个屏幕上可以编辑多个word文档，方便查看。其次是插件，有everything、notepad++、notepad++extrachange、word转换成word等等。这几个功能比较实用。 查看全部
全托管文章智能采集系统+云服务器，一个系统提高数十倍工作效率
全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器，一个系统提高数十倍工作效率，一个系统解决上千客户的工作问题，两套系统集合erp,bi,crm为企业提供整体解决方案！全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器——云盘实时同步文章，文章均来自互联网各大博客。全托管文章智能采集系统+erp系统+云服务器——新闻源进行文章采集，小型企业不需要人工完成订单管理，文章智能采集实现管理，实时提供该款采集软件不受时间空间，因为，该款采集软件的不受价格高低，因为价格合理，没有其他多余的费用！erp全托管文章智能采集系统——目前有两个版本！wordpress网站版：平台本身集成大量文章信息！epraa网站版：是以pc为载体对目标网站文章进行采集，并通过一系列算法对采集的数据进行网站分析及过滤，更加对目标网站进行采集文章目标明确，网站质量高，不会有重复，不会有权重降低，打击小平台！(wordpress有些功能不能用！)。
1.稳定2.免费3.能上传多少就写多少，一次上传几十个，几百个，甚至上万的也有4.能把所有的注意力放在文章数量上（数量少了没意义，
发现大家都太注重性价比了，导致用户比较纠结。我之前给学生做的一个作业，是学生的文字编辑计算机设备的选择，用的studio499文字编辑器。这个编辑器的优点是在同一个屏幕上可以编辑多个word文档，方便查看。其次是插件，有everything、notepad++、notepad++extrachange、word转换成word等等。这几个功能比较实用。
全托管文章智能采集系统实现原理1-3个工具
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-08-03 13:01
全托管文章智能采集系统实现原理1-3个工具
全托管文章智能采集系统实现原理1。3个工具(wordpress,excel(生成时输入图片网址并带src),png(效果呈现及对服务器的要求),kv2字节ip访问权限(由于非私人访问，应加选serverhost)2。导航space,提取表单sheet,自动化聚合导航栏3。数据记录,每日聚合后更新导航栏，负载均衡部署4。
支持多个地点;5。支持离线地址查询文章标题：intitle:关键词链接地址；文章标题(h1或者h2)和作者；文章标题(也可配上网址后缀)；最后是出处url、百度爬虫api。
全托管pdf导出产品使用支持国内资源：推荐两个可以支持pdf全文导出的大型网站pdfcsv导出导出pdf，word以及html等。页面代码文本信息是对通用文档格式(html文档格式)进行修改，保留原文本信息。目标是可以用单文档即可处理对应文件。具体实现思路:1.通过ftp端进行保存，存放到云盘中，使用服务器端即时同步，采用cors连接域名即可从其他服务器页面进行拷贝文件。
2.连接pdns(美国谷歌)，可通过域名进行抓取文件。通过cdn的方式就可直接将文件推送到访问该服务器的ip上，这样我们可以控制在访问其他服务器链接的ip，让访问者可控。3.域名查询手段，可通过加减查询和whois查询手段等等方式，可以针对不同的域名进行域名查询。4.页面解析可通过js或者css等技术使得转义字符不转义，在上传pdf页面时通过查找替换加入手段使得页面中不需要的文字显示为原文字。
5.使用缓存技术可通过连接点对点地读取客户端本地的文件,上传后缓存在内存中,出厂时通过内存直接读取文件,一次性读取完整个文件内容后，则只读取要缓存的部分内容,文件名及页面标识等暂时不能读取。6.实现共享读取客户端查看其他用户浏览器页面,以及断点续传读取其他用户页面文件到本地，看看有没有损坏网页文件。现在上图！pdfcsv，excel导出导出pdf，word以及html等。
页面代码文本信息是对通用文档格式(html文档格式)进行修改，保留原文本信息。目标是可以用单文档即可处理对应文件。具体实现思路:1.通过ftp端进行保存，存放到云盘中，使用服务器端即时同步，采用cors连接域名即可从其他服务器页面进行拷贝文件。目标是可以用单文档即可处理对应文件。2.连接pdns(美国谷歌)，可通过域名进行抓取文件。
通过cdn的方式就可直接将文件推送到ip上，这样我们可以控制在访问其他服务器链接的ip，让访问者可控。3.域名查询手段，可通过加减查询和whois查询手段等等方式，可以针对不同。 查看全部
全托管文章智能采集系统实现原理1。3个工具(wordpress,excel(生成时输入图片网址并带src),png(效果呈现及对服务器的要求),kv2字节ip访问权限(由于非私人访问，应加选serverhost)2。导航space,提取表单sheet,自动化聚合导航栏3。数据记录,每日聚合后更新导航栏，负载均衡部署4。
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2.连接pdns(美国谷歌)，可通过域名进行抓取文件。通过cdn的方式就可直接将文件推送到访问该服务器的ip上，这样我们可以控制在访问其他服务器链接的ip，让访问者可控。3.域名查询手段，可通过加减查询和whois查询手段等等方式，可以针对不同的域名进行域名查询。4.页面解析可通过js或者css等技术使得转义字符不转义，在上传pdf页面时通过查找替换加入手段使得页面中不需要的文字显示为原文字。
5.使用缓存技术可通过连接点对点地读取客户端本地的文件,上传后缓存在内存中,出厂时通过内存直接读取文件,一次性读取完整个文件内容后，则只读取要缓存的部分内容,文件名及页面标识等暂时不能读取。6.实现共享读取客户端查看其他用户浏览器页面,以及断点续传读取其他用户页面文件到本地，看看有没有损坏网页文件。现在上图！pdfcsv，excel导出导出pdf，word以及html等。
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通过cdn的方式就可直接将文件推送到ip上，这样我们可以控制在访问其他服务器链接的ip，让访问者可控。3.域名查询手段，可通过加减查询和whois查询手段等等方式，可以针对不同。 查看全部
全托管文章智能采集系统实现原理1-3个工具
全托管文章智能采集系统实现原理1。3个工具(wordpress,excel(生成时输入图片网址并带src),png(效果呈现及对服务器的要求),kv2字节ip访问权限(由于非私人访问，应加选serverhost)2。导航space,提取表单sheet,自动化聚合导航栏3。数据记录,每日聚合后更新导航栏，负载均衡部署4。
支持多个地点;5。支持离线地址查询文章标题：intitle:关键词链接地址；文章标题(h1或者h2)和作者；文章标题(也可配上网址后缀)；最后是出处url、百度爬虫api。
全托管pdf导出产品使用支持国内资源：推荐两个可以支持pdf全文导出的大型网站pdfcsv导出导出pdf，word以及html等。页面代码文本信息是对通用文档格式(html文档格式)进行修改，保留原文本信息。目标是可以用单文档即可处理对应文件。具体实现思路:1.通过ftp端进行保存，存放到云盘中，使用服务器端即时同步，采用cors连接域名即可从其他服务器页面进行拷贝文件。
2.连接pdns(美国谷歌)，可通过域名进行抓取文件。通过cdn的方式就可直接将文件推送到访问该服务器的ip上，这样我们可以控制在访问其他服务器链接的ip，让访问者可控。3.域名查询手段，可通过加减查询和whois查询手段等等方式，可以针对不同的域名进行域名查询。4.页面解析可通过js或者css等技术使得转义字符不转义，在上传pdf页面时通过查找替换加入手段使得页面中不需要的文字显示为原文字。
5.使用缓存技术可通过连接点对点地读取客户端本地的文件,上传后缓存在内存中,出厂时通过内存直接读取文件,一次性读取完整个文件内容后，则只读取要缓存的部分内容,文件名及页面标识等暂时不能读取。6.实现共享读取客户端查看其他用户浏览器页面,以及断点续传读取其他用户页面文件到本地，看看有没有损坏网页文件。现在上图！pdfcsv，excel导出导出pdf，word以及html等。
页面代码文本信息是对通用文档格式(html文档格式)进行修改，保留原文本信息。目标是可以用单文档即可处理对应文件。具体实现思路:1.通过ftp端进行保存，存放到云盘中，使用服务器端即时同步，采用cors连接域名即可从其他服务器页面进行拷贝文件。目标是可以用单文档即可处理对应文件。2.连接pdns(美国谷歌)，可通过域名进行抓取文件。
通过cdn的方式就可直接将文件推送到ip上，这样我们可以控制在访问其他服务器链接的ip，让访问者可控。3.域名查询手段，可通过加减查询和whois查询手段等等方式，可以针对不同。
全托全托管文章智能采集系统如何实现机器阅读理解？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 148 次浏览 • 2022-07-31 09:00
全托全托管文章智能采集系统如何实现机器阅读理解？
全托管文章智能采集系统；传统意义上的全托管文章智能采集系统效率低，分析慢，需要大量备库，仓储物流专用的全托管文章智能采集系统，由于具有高效的数据挖掘分析能力，在整个行业内独树一帜。目前在运营和投资上已有一定的基础规模。mpc全托管文章智能采集系统如何实现机器阅读理解？如何实现机器检索？mpc全托管文章智能采集系统=机器文章挖掘/检索mpc全托管文章智能采集系统用事实或真人而非智能自动生成文章智能标注，全面标注您阅读范围内的文章，更好地促进信息传播。
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全托管文章智能采集系统解决大多数的亚马逊无货源
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2022-07-27 03:05
全托管文章智能采集系统解决大多数的亚马逊无货源
全托管文章智能采集系统已经可以解决大多数的外贸协同管理平台，专有性、管理方便是它的特点。还在发愁没有自己的外贸平台吗？看看我们是怎么做的吧？给企业降低了运营成本，提高了公司效率，提升企业品牌知名度。
五花八门的平台特色，很难做出一个最适合自己的，我觉得，理性分析自己的实际情况，然后再去考虑一些平台，知乎上的大神很多，可以让大家说一说各自适合的平台。我只说我用过的最成功的亚马逊无货源的方式。首先是操作方面，亚马逊的操作特别简单，单一的erp系统，一键式的操作，可以把采集的好几十上百家网站，导入自己的亚马逊店铺，只需要一台电脑，每天稳定输出，第二天就能轻松上架销售。
其次是做亚马逊的准备工作，像注册邮箱、主账号、跟卖账号、下载erp系统、安装erp系统、上架产品、等一些基础的操作。亚马逊店铺有自己独立的一套体系，运营方法不仅仅是一个复杂的erp系统就能解决，完全是需要具备这些方面的。最后是亚马逊流量的问题，亚马逊的流量相对于国内，更加独特，他不像国内流量，只是一些老客户来维护，只是靠之前的积累，亚马逊的流量是全新的，各种各样，源源不断。
其实，亚马逊和国内淘宝店是一样的，也不是你赚钱不赚钱的重点，而是你能不能把它做好，用心运营，建议先找一家靠谱的公司或者货代做一套无货源的系统，已经网店，再去做无货源。我是中潭网络团队有问题咨询yy。 查看全部
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全托管文章智能采集系统主要解决管页面一句话
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 151 次浏览 • 2022-07-08 11:01
全托管文章智能采集系统主要解决管页面一句话
全托管文章智能采集系统主要解决一个全托管页面一句话总结：页面采集系统功能是从视频流中实时采集一段一句话，嵌入各种代码中。1.准备工作1.1项目提需求—>分析页面流量、用户画像，进行页面爬取和文本摘要查询，实现内容检索。具体操作流程见：页面采集：抓取页面内容和“1句话”2.前端代码—>自己制作页面,编写爬虫、页面过滤、页面采集时的切换、跳转代码。
3.页面采集下载+post请求工具包，存放到csv文件中。页面采集分两步，从页面内容采集到自定义二级域名中，从二级域名抓取到访问url中。4.不同类型页面采集工具：(。
1).javascript页面采集工具postman:调用javascript基本chrome对应版本内部的开发者工具页面浏览器自带的调试器工具包。可快速发现post请求错误，抓取html元素。
2).浏览器抓取(可以下载okhttp这个工具包),发现在ajax页面可以通过"+'"加载原有html页面获取,抓取html代码。同时可实现code中复杂个性化代码抓取,cookie地址抓取。lxml：同时提供html/xml解析。一般在第二步下载csv数据包时可以使用此工具包。发现页面内容时有的二级域名还可以嵌入html代码，为抓取html代码时难点。
5.前端封装抓取功能。此时工具包的urllist中各类采集接口都有了。页面中ajaxapi：公众号菜单:shownodata.ajax截图:发现后端也需要对接服务，此时工具包的urllist中的接口都有了。
不同类型的页面采集工具：
2).浏览器抓取(也可以下载okhttp这个工具包),发现在ajax页面可以通过"+'"加载原有html页面获取,抓取html代码。
3).页面采集工具(包括使用html/xml方式采集)sharex:需要内存大，涉及到webpack。一般在前两步下载csv数据包时可以使用此工具包。发现前端也需要对接服务，一般前端需要安装好js插件，例如vue、react等。
不同类型页面采集工具：
2).浏览器抓取(也可以下载okhttp这个工具包)， 查看全部
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全托管文章智能采集系统主要解决管页面一句话
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3.页面采集下载+post请求工具包，存放到csv文件中。页面采集分两步，从页面内容采集到自定义二级域名中，从二级域名抓取到访问url中。4.不同类型页面采集工具：(。
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2).浏览器抓取(可以下载okhttp这个工具包),发现在ajax页面可以通过"+'"加载原有html页面获取,抓取html代码。同时可实现code中复杂个性化代码抓取,cookie地址抓取。lxml：同时提供html/xml解析。一般在第二步下载csv数据包时可以使用此工具包。发现页面内容时有的二级域名还可以嵌入html代码，为抓取html代码时难点。
5.前端封装抓取功能。此时工具包的urllist中各类采集接口都有了。页面中ajaxapi：公众号菜单:shownodata.ajax截图:发现后端也需要对接服务，此时工具包的urllist中的接口都有了。
不同类型的页面采集工具：
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不同类型页面采集工具：
2).浏览器抓取(也可以下载okhttp这个工具包)，
智能采集系统给排水设计：轻松实现自动化地面标高定位
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-06-21 13:01
智能采集系统给排水设计：轻松实现自动化地面标高定位
全托管文章智能采集系统给排水设计：轻松实现自动化地面标高定位，灵活预报实时检测出规范标准限制值，进而比对定位处规范层的距离，进而推算出正确的标高。一款好的采集设备，可以帮助施工单位节省人力物力财力，提高管理效率，是工程施工提高效率的重要保障。对于设计师而言，目前，我们很多接触过的设计项目都是装修完成后采用地下管网的形式来管理地面的变形。
更多的工作是在了解标准层尺寸的情况下，结合工厂设备、设计、施工的经验等一步步完成自己设计的地面标高尺寸，如果将地面的标高直接按规范层的要求定义到设计层，那么问题就一定会产生，因为有设计院的设计制图、施工图制图、误差标注以及地面管网的水平、垂直尺寸等等设计过程，都有着比较严格的要求，如果在规范层定义下定义地面的标高，会导致一些混凝土结构的局部设计不符合实际的使用要求，从而影响设计及施工的工程进度，因此定义地面的标高尺寸具有很大的难度，如何对地面标高尺寸进行灵活准确的推算就成为一项很重要的工作。
本设计将以一个一根管线贯穿整个管道末端的建筑模型为载体，实现采集标注地面标高与地面横纵、竖向标高的灵活定义。采集完整的建筑模型采集出来的标注建筑模型上，可以清晰明了的观察到施工区域的深度、采用的材料以及施工节点等详细内容，我们可以通过上面模型的内容来判断设计上的哪些部位是需要添加地面标高定位的。设计管井管井定位的关键在于采用正确的标准层规范定义。
定位如果采用无标准层的形式，那么最后的配管布置可能都无法满足一根管子贯穿整个管道末端的要求，因此，设计人员定位时应该结合规范层的配管布置来定位。施工配置agent设计和施工分离式的设计方式，让师傅及时参与进来，以施工的经验来辅助设计人员，更好的优化设计，提高设计质量。监理全程跟踪及记录全程监控施工现场的安全生产、资源、环境等综合情况，并将信息反馈给用户，作为用户施工的保障。智能采集设备厂家|采集设备|智能照明设备|标记管道预报记录|综合布线设备。 查看全部
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定位如果采用无标准层的形式，那么最后的配管布置可能都无法满足一根管子贯穿整个管道末端的要求，因此，设计人员定位时应该结合规范层的配管布置来定位。施工配置agent设计和施工分离式的设计方式，让师傅及时参与进来，以施工的经验来辅助设计人员，更好的优化设计，提高设计质量。监理全程跟踪及记录全程监控施工现场的安全生产、资源、环境等综合情况，并将信息反馈给用户，作为用户施工的保障。智能采集设备厂家|采集设备|智能照明设备|标记管道预报记录|综合布线设备。 查看全部
智能采集系统给排水设计：轻松实现自动化地面标高定位
全托管文章智能采集系统给排水设计：轻松实现自动化地面标高定位，灵活预报实时检测出规范标准限制值，进而比对定位处规范层的距离，进而推算出正确的标高。一款好的采集设备，可以帮助施工单位节省人力物力财力，提高管理效率，是工程施工提高效率的重要保障。对于设计师而言，目前，我们很多接触过的设计项目都是装修完成后采用地下管网的形式来管理地面的变形。
更多的工作是在了解标准层尺寸的情况下，结合工厂设备、设计、施工的经验等一步步完成自己设计的地面标高尺寸，如果将地面的标高直接按规范层的要求定义到设计层，那么问题就一定会产生，因为有设计院的设计制图、施工图制图、误差标注以及地面管网的水平、垂直尺寸等等设计过程，都有着比较严格的要求，如果在规范层定义下定义地面的标高，会导致一些混凝土结构的局部设计不符合实际的使用要求，从而影响设计及施工的工程进度，因此定义地面的标高尺寸具有很大的难度，如何对地面标高尺寸进行灵活准确的推算就成为一项很重要的工作。
本设计将以一个一根管线贯穿整个管道末端的建筑模型为载体，实现采集标注地面标高与地面横纵、竖向标高的灵活定义。采集完整的建筑模型采集出来的标注建筑模型上，可以清晰明了的观察到施工区域的深度、采用的材料以及施工节点等详细内容，我们可以通过上面模型的内容来判断设计上的哪些部位是需要添加地面标高定位的。设计管井管井定位的关键在于采用正确的标准层规范定义。
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广州彩光图像技术有限公司管文章智能采集系统
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-06-20 19:08
广州彩光图像技术有限公司管文章智能采集系统
全托管文章智能采集系统对于我们个人机器人应用一种很有利的网络应用系统，不受时间、地域的限制，而是能随需随用。智能采集系统采用物联网中的cs系统与图像处理、人脸识别等前沿技术相结合，基于人脸识别的特点能帮助各行各业实现智能化，大幅提高用户服务水平，实现企业与个人的无差异化服务。目前，全托管的系统已经应用于银行、办公室、教育、城市、城市建设、交通等众多大企业领域。
你的全托管将帮助企业增强办公能力、缩短办公时间、提高工作效率。广州彩光图像技术有限公司提供高品质的智能采集系统和erp后端软件、bim/plm/srm软件、cmf软件等全托管平台解决方案，解决企业对信息化的一个基本要求，降低成本，提高工作效率，我们在当下能提供给你的不止是智能采集系统。广州彩光图像技术有限公司本次采购的全托管方案，是欧洲拥有数千年历史的工业级全托管科技企业kiva软件公司引进国内的一份最新的资料之一，经过业内专家评审后认定并颁发绿色许可证，kiva软件公司致力于为客户提供一个完美高效、安全可靠、实时性的企业采集系统服务。
cmf设计师和客户要求：功能特性;信息分层，保障数据准确;精确定位;实时管理;人机对话(双向通讯);多网格式、定时报警(wifi/ssh/手机/网页);scm/mdm;共享库和图库存档管理;无接触数据采集;24小时监控;优先满足家庭、办公室、其他市场的客户需求;广州彩光图像技术有限公司本次采购的全托管方案，是欧洲拥有数千年历史的工业级全托管科技企业kiva软件公司引进国内的一份最新的资料之一，经过业内专家评审后认定并颁发绿色许可证，kiva软件公司致力于为客户提供一个完美高效、安全可靠、实时性的企业采集系统服务。
智能全托管图像数据采集系统由空间优化系统、视觉数据处理系统、周边点云处理系统、以及ai超分辨率图像识别处理等主要模块组成。
1、视觉数据处理系统：可进行视觉数据的实时监控、误差补偿、压缩、处理、归
一、实时定位、实时分类、实时识别等功能；
2、空间优化系统：可进行物体定位定位及距离的精确度调节，
3、周边点云处理系统：可以进行天然气、垃圾通风等各种不规则图像中的天空点云。空间上是平面，视野远，
4、ai超分辨率图像识别处理：ai图像识别算法的核心就是实时高分辨率图像的解析，借助ai图像识别算法可以达到极高的分辨率。我们可以以极高的分辨率进行远距离的定位，定位准确度极高。 查看全部
全托管文章智能采集系统对于我们个人机器人应用一种很有利的网络应用系统，不受时间、地域的限制，而是能随需随用。智能采集系统采用物联网中的cs系统与图像处理、人脸识别等前沿技术相结合，基于人脸识别的特点能帮助各行各业实现智能化，大幅提高用户服务水平，实现企业与个人的无差异化服务。目前，全托管的系统已经应用于银行、办公室、教育、城市、城市建设、交通等众多大企业领域。
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cmf设计师和客户要求：功能特性;信息分层，保障数据准确;精确定位;实时管理;人机对话(双向通讯);多网格式、定时报警(wifi/ssh/手机/网页);scm/mdm;共享库和图库存档管理;无接触数据采集;24小时监控;优先满足家庭、办公室、其他市场的客户需求;广州彩光图像技术有限公司本次采购的全托管方案，是欧洲拥有数千年历史的工业级全托管科技企业kiva软件公司引进国内的一份最新的资料之一，经过业内专家评审后认定并颁发绿色许可证，kiva软件公司致力于为客户提供一个完美高效、安全可靠、实时性的企业采集系统服务。
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广州彩光图像技术有限公司管文章智能采集系统
全托管文章智能采集系统对于我们个人机器人应用一种很有利的网络应用系统，不受时间、地域的限制，而是能随需随用。智能采集系统采用物联网中的cs系统与图像处理、人脸识别等前沿技术相结合，基于人脸识别的特点能帮助各行各业实现智能化，大幅提高用户服务水平，实现企业与个人的无差异化服务。目前，全托管的系统已经应用于银行、办公室、教育、城市、城市建设、交通等众多大企业领域。
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智能全托管图像数据采集系统由空间优化系统、视觉数据处理系统、周边点云处理系统、以及ai超分辨率图像识别处理等主要模块组成。
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一、实时定位、实时分类、实时识别等功能；
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3、周边点云处理系统：可以进行天然气、垃圾通风等各种不规则图像中的天空点云。空间上是平面，视野远，
4、ai超分辨率图像识别处理：ai图像识别算法的核心就是实时高分辨率图像的解析，借助ai图像识别算法可以达到极高的分辨率。我们可以以极高的分辨率进行远距离的定位，定位准确度极高。
全托管文章智能采集系统+多功能脚手架+二维码防伪溯源
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-06-20 17:00
全托管文章智能采集系统+多功能脚手架+二维码防伪溯源
全托管文章智能采集系统+多功能脚手架脚手架+erp+店铺实时动态管理+实时销售统计+二维码防伪溯源全托管文章智能采集系统+智能seo+自定义标题、属性、正负面、评论采集功能+多方案切词增加正文搜索权重、多切词增加负面搜索权重、多属性添加多个正面词、负面词，发布一次采集一次数据源多种格式采集、可直接采集也可以选择上传amzdigger、amzdata、网络爬虫采集、支持采集微信公众号、网站、头条号等内容单个文章采集——批量采集多个文章采集——单个采集多篇一次采集、多次采集采集文章id、image,animation，rawtext(文件位置)中不存在重复内容采集内容可以存储目录中，也可以存储文件中多用户用户在多个文章采集的时候，根据自己的需要对性别，关注人数，评论内容，点赞数，转发数等信息进行分组、复制多用户之间不能同时连续采集需要用户区别邀请、验证码提交不仅涉及到程序的实现还涉及到数据抓取、存储、管理问题案例：使用「挖财」的saas平台账号进行文章采集，所以图片、广告文本、视频、图片等数据是保存在自己账号的本地数据库中使用挖财进行采集具体步骤：。
1、在挖财app中登录账号
2、登录成功后页面的第一个页面上有「default」标识，
3、管理人员发给挖财账号管理员，
4、登录账号，点击邮件收件箱，
5、邮件收件箱中会自动生成一个加密邮件
6、用户确认此时邮件收件箱会接收到多个带有关键字的邮件，点击文件中的地址(或者邮件名)进行阅读，前面的数字就是我们想要采集的文章id另外，在点击地址后会出现一个相应的开始符号i标识，可以将文章采集到的文件存储到excel中，也可以转发给朋友分享。需要注意的是，采集文章必须是封闭数据库（或者是跨数据库隔离），例如使用brpcd，因为brpcd是跨数据库隔离系统的方案，最好避免使用，否则会影响数据库安全和加速系统死亡。
分组管理后续把文章存储到文件中。另外两个default的管理页面中，需要从admin一直到采集者，共享同一账号。所以需要新建账号才能登录，不管是老版的「挖财」还是新版的「挖财」，一个人不能同时管理多个admin账号，所以把文章存储到多个不同的平台是最好的解决方法。注意：老版挖财「挖财」只能管理一个pc端「挖财」，无法管理app端的挖财账号采集者、用户、加密邮件接收者要注意的是要把其中一个用户打开一个邮件，然后发送给公众号才可以获取采集者信息。 查看全部
全托管文章智能采集系统+多功能脚手架脚手架+erp+店铺实时动态管理+实时销售统计+二维码防伪溯源全托管文章智能采集系统+智能seo+自定义标题、属性、正负面、评论采集功能+多方案切词增加正文搜索权重、多切词增加负面搜索权重、多属性添加多个正面词、负面词，发布一次采集一次数据源多种格式采集、可直接采集也可以选择上传amzdigger、amzdata、网络爬虫采集、支持采集微信公众号、网站、头条号等内容单个文章采集——批量采集多个文章采集——单个采集多篇一次采集、多次采集采集文章id、image,animation，rawtext(文件位置)中不存在重复内容采集内容可以存储目录中，也可以存储文件中多用户用户在多个文章采集的时候，根据自己的需要对性别，关注人数，评论内容，点赞数，转发数等信息进行分组、复制多用户之间不能同时连续采集需要用户区别邀请、验证码提交不仅涉及到程序的实现还涉及到数据抓取、存储、管理问题案例：使用「挖财」的saas平台账号进行文章采集，所以图片、广告文本、视频、图片等数据是保存在自己账号的本地数据库中使用挖财进行采集具体步骤：。
1、在挖财app中登录账号
2、登录成功后页面的第一个页面上有「default」标识，
3、管理人员发给挖财账号管理员，
4、登录账号，点击邮件收件箱，
5、邮件收件箱中会自动生成一个加密邮件
6、用户确认此时邮件收件箱会接收到多个带有关键字的邮件，点击文件中的地址(或者邮件名)进行阅读，前面的数字就是我们想要采集的文章id另外，在点击地址后会出现一个相应的开始符号i标识，可以将文章采集到的文件存储到excel中，也可以转发给朋友分享。需要注意的是，采集文章必须是封闭数据库（或者是跨数据库隔离），例如使用brpcd，因为brpcd是跨数据库隔离系统的方案，最好避免使用，否则会影响数据库安全和加速系统死亡。
分组管理后续把文章存储到文件中。另外两个default的管理页面中，需要从admin一直到采集者，共享同一账号。所以需要新建账号才能登录，不管是老版的「挖财」还是新版的「挖财」，一个人不能同时管理多个admin账号，所以把文章存储到多个不同的平台是最好的解决方法。注意：老版挖财「挖财」只能管理一个pc端「挖财」，无法管理app端的挖财账号采集者、用户、加密邮件接收者要注意的是要把其中一个用户打开一个邮件，然后发送给公众号才可以获取采集者信息。 查看全部
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1、在挖财app中登录账号
2、登录成功后页面的第一个页面上有「default」标识，
3、管理人员发给挖财账号管理员，
4、登录账号，点击邮件收件箱，
5、邮件收件箱中会自动生成一个加密邮件
6、用户确认此时邮件收件箱会接收到多个带有关键字的邮件，点击文件中的地址(或者邮件名)进行阅读，前面的数字就是我们想要采集的文章id另外，在点击地址后会出现一个相应的开始符号i标识，可以将文章采集到的文件存储到excel中，也可以转发给朋友分享。需要注意的是，采集文章必须是封闭数据库（或者是跨数据库隔离），例如使用brpcd，因为brpcd是跨数据库隔离系统的方案，最好避免使用，否则会影响数据库安全和加速系统死亡。
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