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人工标注

• 深度学习赋能：构建下一代多模态内容审核平台的架构与实践

  当前互联网内容生态日益复杂，用户生成内容（UGC）呈现出文本、图片、视频等多模态融合的趋势。传统的独立内容审核流程已难以适应这种变化，效率低下、标准不一、人工成本高昂成为普遍痛点。构建下一代多模态内容审核平台，亟需一个统一、高效且智能的框...

  2025/8/31 0 87 0 0 0 多模态审核深度学习人机协作

• AI运动状态分析：如何通过面部表情和肢体语言识别疲劳程度并给出建议

  在追求卓越运动表现的道路上，了解自身的运动状态和疲劳程度至关重要。传统的运动监测方法，如心率监测、速度记录等，虽然能够提供一定的信息，但往往忽略了个体差异和运动过程中的细微变化。近年来，随着人工智能（AI）技术的快速发展，一种全新的运动状...

  2025/7/20 0 93 0 0 0 AI运动分析疲劳识别运动建议

• YOLOv5模型训练：高效处理数据集中的噪声数据和异常数据

  在使用YOLOv5进行目标检测模型训练时，数据集的质量直接影响最终模型的性能。然而，现实世界的数据往往包含噪声数据和异常数据，这些数据会严重干扰模型的训练过程，导致模型泛化能力下降，甚至模型失效。因此，有效处理数据集中的噪声数据和异常数据...

  2024/12/27 0 269 0 0 0 YOLOv5目标检测数据清洗

• 基于深度学习的社交应用违规内容识别与过滤：模型与实践

  在当前飞速发展的社交网络环境中，内容合规性与用户体验的平衡成为平台运营的基石。海量用户生成内容（UGC）的实时涌入，使得传统的人工审核模式面临效率和成本的巨大挑战。深度学习技术以其强大的模式识别能力，为社交应用中的违规内容（如色情、暴力、...

  2025/8/31 0 109 0 0 0 深度学习内容审核人工智能