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他们要消失了吗？探访人工智能浪潮下的鉴黄师_网易易盾
鉴黄师是怎样的一个群体？随着人工智能技术的进步，如今的鉴黄师是怎样的一群人？处于怎样的一个生存状态？盾盾踩方团第二期带领大家了解下网易的鉴黄师他们要消失了吗？探访人工智能浪潮下的鉴黄师
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透过数据看真相：手游市场趋势报告_网易易盾
得益于HTML5游戏、微信“小游戏”、游戏直播、移动电竞、手机支付等生态的完善，移动游戏市场规模进入千亿时代。2017年中国移动市场收入规模已达1039亿，同比16年增长57％。透过数据看真相：手游市场趋势报告
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【杭研大咖说】落地三年，两次架构升级，网易的Service Mesh实践之路_网易易盾
当Service Mesh从概念期进入到应用期时，关注重点都会转向先锋企业的落地实践。本文为网易杭州研究院架构师、技术专家冯常健接受InfoQ采访实录，和大家分享网易的Service Mesh实践。 【杭研大咖说】落地三年，两次架构升级，网易的Service Mesh实践之路
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自监督学习助力内容风控效果提升_网易易盾
对于许多研究者而言，一个通用且强大的人工智能是最终梦想，然而当今海量的标注数据和数据驱动的神经网络模型似乎是唯一的途径。有没有办法摆脱成本高昂的标注数据，把海量的无标签数据利用起来？自监督学习助力内容风控效果提升
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【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理_网易易盾
大部分的机器学习算法认为所有训练样本的重要程度是等同的，但是在用户兴趣建模任务中却并不是这样，因为用户的兴趣随时可能发生变化，过时的训练样本的重要程度会显著降低，这就是用户兴趣建模中的兴趣偏移问题。【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理
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AI之间的博弈，从造假视角看“深度伪造”对抗之道_网易易盾
近年来，“深度伪造”成为显著的内容安全风险之一。易盾的算法小组成功自研了一种基于神经网络的多视角“深度伪造”识别技术，凭借对AI决策模型的创新，更高效地发现视频中不自然的篡改痕迹。AI之间的博弈，从造假视角看“深度伪造”对抗之道
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七夕“加餐”：深度学习图像算法在内容安全领域的应用实践和优化_网易易盾
算法自动识别一方面可以全面减轻人工审核投入，另一方面可以更有效率、更快速地对信息进行判断。本篇分享将会介绍如何快速搭建深度学习图像算法服务以及易盾在图像算法优化方面的经验。七夕“加餐”：深度学习图像算法在内容安全领域的应用实践和优化
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使用Docker Swarm搭建分布式爬虫集群_网易易盾
本文使用的是一个模拟爬虫的例子，任何可以批量运行的程序都能够用Docker Swarm运行，无论你用Redis还是Celery来通信，无论你是否需要通信，只要能批量运行，就能用Docker Swarm使用Docker Swarm搭建分布式爬虫集群
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弹幕蜂拥而入，智能审核平台如何用技术破局？_网易易盾
弹幕的出现增加了视频观看者的深度参与感，弹幕也逐渐成为国内各大视频网站最基本的评论交互形式，本文将通过网易易盾在弹幕实现原理及交互方式方面的实践，具体介绍弹幕相较于传统聊天室的区别与实践经验。弹幕蜂拥而入，智能审核平台如何用技术破局？
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文本内容安全领域 深度学习的六个主流应用方法_网易易盾
深度学习兴起之前相当长的一段时间内，基于机器学习的文本分类方法占据着文本分类领域统治地位。本文根据易盾文本算法团队在内容安全领域的实践经验，介绍一些深度学习模型以及对部分技术细节进行讨论。文本内容安全领域 深度学习的六个主流应用方法
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