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公司:vivo

维沃移动通信有限公司(通称:vivo)是一家中国科技公司,主要生产智能手机、无线耳机等消费电子产品。

公司曾用名步步高通信设备有限公司、步步高通信科技有限公司,前身是1995年10月建立的步步高电话机厂,曾是步步高电子旗下品牌(前身为步步高音乐手机)。

AI文档图像处理与识别,让移动办公更高效

随着无纸化逐渐成为趋势,在我们平时的工作、学习以及生活当中,越来越多物理世界里的纸质文档被转换成电子文档,通过手机进行存储、处理和分享。

强化学习应用:强化学习在NLP领域的应用综述

自AlphaGO击败围棋高手之后,不管在学术界还是工业界,强化学习的热度一直居高不下。而随着深度学习的发展,NLP的传统难题也得到一定的解决。如今强化学习的发展,也进一步推进了NLP各个方向的研究。

PPT技巧之观点呈现

vivo人工智能技术 提醒您:技巧千万条,呈现第一条。写P不规范,读者两行泪。

细数vivo Chatbot中的那些深度模型

本文主要介绍对话生成,首先介绍它的发展历程,第二部分介绍vivo对话生成技术的探索,第三部分是总结。

VCAP如何利用GPU优化端侧推理

本文主要介绍vivo自研计算加速平台VCAP中采用的一些GPU加速思想。

无惧灵魂拷问:vivo拍照助你正确分类垃圾

为了帮助用户提高垃圾分类的效率,我们紧急启动了Jovi图像垃圾分类的项目, 我们采集了大量的高质量实拍数据,共包含4大类400个细粒度垃圾图片。

算法人员需根据标注的细粒度垃圾标签建立算法,对垃圾图片输出细粒度标签400类,中间粒度标签45类和粗粒度标签4类. 细粒度标签是object level标签, 比如易拉罐, 饮料瓶, 奶瓶等; 中间粒度是多个类似的细粒度标签聚类, 比如易拉罐, 饮料瓶, 奶瓶可以聚合成瓶罐; 粗粒度是指可回收垃圾, 有害垃圾, 湿垃圾和干垃圾。

知识蒸馏技术简介及在BERT上的实践应用

本文简单介绍了知识蒸馏技术的原理和概念,并详细讲解了如何在BERT上进行知识蒸馏,其中包括一些技巧和指导。

vivo联邦学习应用与实践

在数据隐私保护的大背景下,联邦学习受到了学术界和工业界越来越多的关注。

本文首先介绍联邦学习的基本概念,以及联邦学习中的数据安全,并探讨如何在vivo实际业务场景中,使用联邦学习技术,保护用户隐私。

Embedding向量召回在vivo个性化推荐中的实践

本文首先介绍Embedding召回框架和封装的算法,然后介绍Embedding召回在vivo手机的阅图锁屏、以及内置i主题App这2个推荐场景中的应用效果。

VCAP内存复用算法设计

本文探讨了VCAP如何采用不同的内存复用策略,对不同类型的模型进行内存优化。

图片标签(Tag)设计3步曲

图片标签(Tag),作为主体图片的特性信息,在各个产品中位置各异,样式也各异,似乎毫无章法,到底哪一种才更契合你的产品呢?希望这边小文可以给你答案。

Elasticsearch性能调优权威指南(1/3)

本文翻译自QBox官方博客“Elasticsearch性能调优权威指南”系列文章的第一篇。

Elasticsearch搜索调优权威指南(3/3)

QBox在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列的第三篇。

100 行 shell 写个 Docker

本文主要介绍使用shell实现一个简易的Docker。

用户行为分析模型实践(三)——H5通用分析模型

本文从提升用户行为分析效率角度出发,详细介绍了H5埋点方案规划,埋点数据采集流程,提供可借鉴的用户行为数据采集方案。

Node.js 应用全链路追踪技术——全链路信息存储

本文主要介绍在Node.js应用中, 如何用全链路信息存储技术把全链路追踪数据存储起来,并进行相应的展示,最终实现基于业界通用 OpenTracing 标准的 Zipkin 的 Node.js 方案。

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