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  • 音频检测v3_开发文档_网易易盾

    网易易盾开发文档由于标签受风险态势、政策等因素变化影响,将持续进行增减,请定期通过查询AI审核标签分类接口获取易盾最新的标签编码信息内容,最新标签已支持到三级,请以接口返回为准。以下为 subLabel 二级细分类编码对照表,仅供参考。label中文subLabel中文100色情10音频检测v3,开发文档

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  • 智能反外挂(全文档)_开发文档_Android平台_接入指南_加固使用说明_Android手游加固工具_网易易盾

    网易易盾开发文档unity 方案简介unity引擎保护方案默认保护引擎so(libil2cpp.so/libmono.so)、对global-metadata.dat进行加密保护、dll的整体加密。下载地址点击下载使用说明该加固工具为jar包文件,适用于Windows、Linux以及Mac系统,以下均以智能反外挂(全文档),开发文档,Android平台,接入指南,加固使用说明,Android手游加固工具

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  • 数字阅读解决方案_开发文档_网易易盾

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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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  • 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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  • 【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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  • 未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络_网易易盾

    对于很多计算机程序,在黑客眼中,他们不是想享受这些程序提供的服务,而是想如何利用这些程序获得一些非法的收入。带黑帽子的黑客通常会利用程序中最微小的漏洞进入系统,窃取数据并造成严重破坏。未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络

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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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  • 网易杭研大数据实践:Apache Hive稳定性测试_网易易盾

    Hive是Apache开源的数据仓库工具,主要是将基于Hadoop的结构化数据文件映射为数据库表,并提供类SQL查询功能。Hive最初的目标是为了降低大数据开发的门槛,它屏蔽了底层计算模型复杂开发逻辑网易杭研大数据实践:Apache Hive稳定性测试

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