tiktok制作机器人(中国最著名的IT互联网公司有哪些)

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短视频系统及大数据推荐机制

  三个商业维度决定了短视频已经成为主流，分别为网络流量趋势，信息高效传达，变现价值能力。这三个方面的分别为平台，用户，创作者满足了各取所需的形态，这是实际价值的存在点。

  网络流量趋势顾名思义，则是网络平台的唯一KPI。网络平台拥有越多的活跃用户就越证明该平台的成功，每一个网络巨头无一例外都是利用自身的流量，获取市场的广告效益，所以平台只有拥有流量才会成为具有实际价值的平台。

  信息高效传达则是针对用户而言，能够在网络平台上获取到自己需要的信息更高效的方式。无论是娱乐，财经，体育，知识，消费各方面的视频内容都是对网络1.0时代以图文为主的博客，新闻知识获取渠道的升级。视频的每一帧都可能涵盖成百上千字的文字内容，在这个数据爆炸的时代，提高获取内容成本是对用户的一次体验升级。

  变现价值能力，这是对于创作者的努力创造优质内容的原动力。这三者的高效配合形成一个正向循环齿轮，这样蛋糕就会越做越大。

  我个人认为一个优秀的短视频平台需要具备以下3个方面：

  (1).视频的实时性，热点性，个性化推荐

  (2).检索提取干货信息，作为更高效的搜索引擎

  (3).有娱乐性，实用学习性，传播性

  2020年8月份科技部明确指出将基于数据分析的个性化服务推送服务技术列为限制出口名单，这必然会让大家联想到最近抖音海外版Tiktok的出售风波。因为推荐算法一般是根据海量app用户信息经过核心算法服务进行建模计算出来的。这里面包含大量用户隐私数据，核心算法技术积累，所以在目前初步人工智能时代，算法的重要程度在日益加重。

  说到推荐算法则不得不说到机器学习，在抖音热门推荐区推荐的视频都是通过对每个用户进行建模后根据权重进行个性化推送的，平台也会通过计算点赞概率影响排序顺序，然后推荐给用户。用数学来表示的话：

针对已知用户，视频和环境和未知行为，比如点击去预测它产生的概率，这就是推荐算法的核心。

  (1).特征X：用户，视频，环境

  比如用户年龄就可以作为特征，根据不同年龄进行特定内容推送，越多的特征可以帮助更好的帮助我们去给他们挑选感兴趣的内容。更多的用户特征也可以从用户的手机型号，来自哪里，收藏内容标签，观看停留时间，兴趣标签；当然也可以从视频内容获取特征信息，视频标签，用户评论信息提取，视频类别，视频的平均点击率，弹幕内容，评论量，转发量；用户在什么样的环境中看到的视频，白天或者晚上，使用手机看到的还是电脑看到的。很多做推荐算法的工程师会花很多时间用在制作一些特征的工程，用机器去实现用户的标签或者视频内容的理解，这部分是构成了推荐算法很重要的一部分。等到我们的特征准备完毕，就可以作为我们的输入去送给我们的模型，也就是Fx函数。

  (2).构建模型F（y|x）

  目前主流市场上有2种模型，第一种是基于树的模型，就比如说决策树。在实际的推荐算法工程里，这个决策树模型可以制作得非常深，并且根据板块门类的划分也可能不止一颗树，可能是很多树构成，相关树之间通过关联主键进行连接，一起加权构成了一个决策树的森林，它们会合在一起去做一个推荐算法，模拟计算Fx函数。另一种模型是基于神经网络去做的一些数据的拟合。（模型见图1）

  第二种是基于人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）简称连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为的特征，进行分布式并行星系处理的算法数学模型。这种网络以考系统的复杂度，通过调整内部大量节点之间的相互关连的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络是一种数据挖掘的方法，不仅可以使用与决策树大体相同的方式预测类别或分类，而且还能更好的确定属性之间的关联强度（模型见图2）。通常构建神经网络模型个人比较推荐RapidMiner，通过Excel或者DB导入各类不同属性的分类数据，比如医院里病人的血脂，体重，体温等各类指标数据，然后进行流程连接并设置条件，最终得出神经网络数据结果。

  (3).制定目标Y

  需要预测的位置行为Y指的就是推荐权重，通过一系列数据计算得出这类视频是否适合推荐给用户观看。

这也是很多短视频平台，一直以综合互动量为考核内容创作的最终指标。

  机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让你的程序变得更聪明些。这里举一个生活中的案例说明这一点，某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎么选呢？你想起来，外婆说过，明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准：只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。

  机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让程序变得更聪明些。那么如何让程序变得更聪明一些喃？则需要利用算法进行数据训练并在过程中对数据预测结果集进行效验。

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（LogisticRegression）和反向传递神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（GraphInference）或者拉普拉斯支持向量机（LaplacianSVM.）等。

在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporaldifferencelearning）

中国最著名的IT互联网公司有哪些

我认为是百度、阿里、腾讯三大IT互联网公司。

2015年12月1日，中国社会科学院新闻与传播研究所新闻学研究室主任，中国社会科学院新媒体研究中心副主任黄楚新做客人民网传媒沙龙，为网友解读《中国媒体融合发展现状（2014-2015）》报告。黄楚新在访谈中提出，“BAT”已经成为了媒体领域的巨头，在为其点赞的同时也要关注他们给媒体发展带来的风险。

黄楚新认为，在新的媒体环境下，应该重新定义什么叫媒体？媒体就是把所传达的信息传达到每个人手中。而在新的媒体环境下，“BAT”这三家公司已经以不同的方式、在不同的领域当中，到达了每个用户。

“BAT”获取足够的资本以后，也在不断地向相关的领域扩展。比如说，阿里巴巴巨资入股第一财经，可能会各取所长，最后打造出财经领域的巨头。

扩展资料：

2006-2011年，BAT的优势逐渐明显，分别从搜索、电商、社交入手，成为中国互联网行业的三驾马车，BAT的概念也由此而来。

移动互联网普及之后，擂主BAT迎来挑战者，京东就是其中之一。2014年，京东与BAT进入全球互联网公司十强，市值也一直紧咬百度不放，奋力追赶的还有老大哥网易。截至美国时间5月20日收盘，百度、京东、网易的市值分别为411亿美元、400亿美元、330亿美元。

除了京东、网易，俗称小巨头的TMD（今日头条、美团点评、滴滴）、实现逆袭的小米及估值不断上涨的蚂蚁金服，都是业界眼中的“第四极”。

参考资料来源：人民网——黄楚新："BAT"已成媒体领域巨头点赞同时警惕风险

为什么说冬奥会黑科技远超东京奥运会

这两年新冠疫情席卷全球，想要让本次冬奥会能够顺顺利利地进行，防疫就显得十分重要，对此我国也做了很充分的准备。

为了办好这场盛大冰雪赛事，各项筹备工作紧锣密鼓开展了许久，其中不乏诸多“黑科技”默默助力，从场馆建设到防疫医疗、从衣食住行到后勤保障等，一项项智能化新技术令人大开眼界。

像是北京冬奥会为运动员准备的“黑科技床”，不仅能遥控调节，还能根据人体脊柱弧度自动选择最佳支撑，让运动员能够享受到充足睡眠。美国运动员夏默·布里彻更是兴致勃勃地在她的TikTok视频中，向粉丝介绍这张床到底有多“智能”、多“酷炫”。

为了缔造出更好的防疫环境，北京冬奥会还打造出了“智慧餐厅”，由机器人替代传统意义上的服务生，为运动员提供全新的就餐服务体验。不止如此，一些食堂更是配备了先进的“自动烹饪机”。根据点餐需要，机器手臂将“从天而降”，端上可口菜肴的同时，依旧尽可能避免人与人之间的过多接触。

它是一套复杂的系统，由摄像机信息采集、数据分析、艺术效果渲染三大子系统构成，其核心算法基于计算机视觉、AI的实时人体检测和位置跟踪技术。这套系统中强大算力和先进AI算法的技术支撑，让开幕式现场地面上铺设的巨大LED屏幕变得“可交互”。

在以往的实际训练中，教练通常通过经验值和肉眼对运动员进行指导。而3DAT三维运动员追踪技术基于运动视频，通过人工智能和计算机视觉算法从标准视频源中提取运动员的骨骼和肌肉形状及运动轨迹，重建运动员2D及3D骨骼的运动姿态及轨迹模型，并生成生物力学数据，建立模型的同时输出运动表现分析，帮助运动员了解自身运动细节，分析不达标动作，助力运动员更好释放运动潜力。

虽然很多观众和媒体人没法到达现场观赛，但是，技术人员通过建模，把比赛现场与物联网结合，足以让观众现场体验式地观看各项比赛！高科技还体现在比赛场馆的建设方面，十九个比赛场馆全部采用风电、太阳能发电、光伏发电等绿色环保可再生能源，实现二氧化碳零排放！

有些比赛场馆，在原有建筑的基础上，进行了一些必要的改造，直接增添新的使用功能。如水上运动项目场馆“水立方”就可以直接转换成“冰立方”的比赛场馆！所采用的黑科技就是可拆装制冰系统、环境转换、场地转换等智慧场馆的新技术应用！既提高了比赛场馆的使用效率，又大幅节省了能源、资金等资源。真正坚持简约、安全、精彩和绿色、共享、开放、廉洁的办奥理念！

冬奥村的智慧餐厅当中，没有厨师，也没有服务员，但却能够为运动员及冬奥会相关人员提供各式各样的中餐、西餐、鸡尾酒调制等服务，这些都是由大约120台餐饮机器人来完成，它们可以同时为数千人提供餐饮服务，并且全天24小时无休。

首钢冬奥园区的200万平方米的区域配备了自动驾驶和智能车联网系统，提供无人接驳摆渡、无人流动售货车、自主泊车等服务，这当中就有超过100辆的无人驾驶汽车。

除此之外，奥运场馆还实现了100%的清洁能源，其中制冰技术更是达到了零排放要求。另外，5G网络覆盖了国家雪橇雪车中心以及高山滑雪中心，令北京冬奥会成为了5G技术应用范围最广的一届奥运会。

本次冬奥会，水立方承接了冰壶比赛项目。为了打造出高质量冰壶赛道，同时保证水立方冬奥会后可持续运营的设想，国家游泳中心给出了“水冰转换”（通过支撑体系和移动式制冰系统，完成“水立方”到“冰立方”的功能转换~）技术改造方案。

在竞赛场馆、奥运村、主媒体中心等多个场馆的建设中，应用的VSS数字孪生场馆模拟仿真服务，将场馆与活动过程三维可视化、动态化、参数化，把真实的场馆复制成数字化、虚拟化的线上场馆。

此外，在北京冬奥村(冬残奥村)运动员娱乐中心，英特尔与合作伙伴共同打造了丰富的娱乐中心整体解决方案，将奥运内容与现代科技、中国传统文化巧妙结合，提供独创性的沉浸式体验。其中包括让体验者在“上天入海”的沉浸式体验中，感受中国现代科技的成就；让秦始皇兵马俑、敦煌壁画等中国传统文化内容，通过现代虚拟现实技术展示出来。

疫情经济下,母亲节有哪些爆款商机

   因为疫情的特殊情况，对于很多给母亲庆祝节日的户外活动，很可能在母亲节当天没有办法实现，这也是没有办法的事情。但是在这样的经济背景之下，也蕴含着新的商机，这就来简单分析一下吧~

【1】瑜伽垫

   当下最火爆的健身方式之一，莫过于在直播间跟着“健身博主”们蹦蹦跳跳了。为了让妈妈居家也能快乐健身，寻求健康的生活方式，送妈妈瑜伽垫也就成了常见的事情。有需求才会有市场，这也就成为了一个爆款的商机。

今年最经常观看的健身直播就是刘畊宏的直播了，非常魔性，我和我妈妈一度跳坏了两条瑜伽垫，可以见得瑜伽垫生意一定会很火爆，为了楼下的身心健康着想，还是要买一些质量好的厚实的垫子。

【2】同城送祝福

   很多身在外地求学、上班的朋友们有可能会因为疫情原因，在母亲节那一天无法及时赶回家给母亲送上自己的孝心。如果各方面情况允许，可以把礼物通过快递寄过去，但是这就需要一个靠谱的跑腿帮忙递送了，顺便送上自己的祝福。可以在母亲节这一天专门接这样的单子，也不失为一个商机。

【3】按摩椅

  疫情期间，按摩店不一定能保证一直开门，如果居家更是需要一把按摩椅来活活血了，所以可考虑这个商业方向。举个栗子，我就在去年的时候送了我妈妈一把按摩椅，过年期间居家就派上了大用场，要不然就是我一直手动按摩，然后被差评，很是委屈。自从有了按摩椅，这可算是解放双手了。

【4】跑步机

   对于有跑步爱好的妈妈来说，疫情期间收到一台跑步机再好不过了。再配上一双轻跑鞋，简直完美。我是在2020年的时候购置的跑步机，用到现在非常香，感觉因为疫情的原因，购置跑步机的人数也会激增啊。所以做这个应该会是爆款商机。

【5】扫地机器人

   疫情至今居家的时间比以前没有疫情的时候要长了，家务活明显增多，很多孝顺的朋友们就会给家里购置一台扫地机器人，解放父母劳动力。我家三年前买的扫地机器人已经宣告报废了，看来今年还要再买一个，赶紧努力存钱吧~

   总而言之，在疫情经济之下，人们消费更加注重实用性了，这也是一个新的思路吧。

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