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正是基于这个更平衡的数据集,他们对亚马逊、Kairos、IBM、Face++等公司的面部识别系统进行了重新评估。在2018年8月的研究中,他们发现,亚马逊和Kairos在白人男性识别工作上表现优秀,但亚马逊对有色人种的女性面孔识别的准确率很低,仅为68.6%。

另一方面反思B2C和C2C不同DNA公司的成长轨迹,当当决定自我革新,进行公司创立以来最大的组织机构改革,打破传统的采销体系,全体人员从过去“盯着一盘货“,到“面向一群人”,研究人们的阅读场景,寻找阅读需求聚焦如何顾客想起阅读,想起当当。

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

2010年12月,创业11年后,在资本发展盛宴中逐渐站稳脚跟的当当,迎来了诞生以来最高光的时刻——成功赴美上市,成为了中国首家完全基于线上业务、在美上市的B2C网上商城。16美元的发行价,上市首日市值就高达23.3亿美元,当当股票迎来开门红,李国庆夫妇身家一夜暴涨至9亿美元。

同时在TMS、WMS在运作中,当当提高了货物位置的精准性,带来生产效率的提高。TMS让当当可以在三通一达+顺丰+落地配这样几乎全国最复杂的发送体系中,动态调整运输数量和最合理路由,获得行业强有力的成本优势。这些硬核运作技术的升级,使得当当在同等单位面积可以存储更多商品,大大提高了订单满足率和发送效率。

当当发展在提速,内部变革、场景化服务用户上的改革也随之而来。一方面当当重新聚焦出版物,服务读书广谱人群:从图书、电子书、线下书店、社区、小程序、公众号、抖音,构建全方位的体验阅读和顾客服务场景。调整后的当当小程序日活环比增长30%,跻身电商小程序TOP3。与超过5000个公众大号在微信生态圈的建立长期合作,让当当实现了私域流量爆发。

公开数据显示:2016年,销售95.5亿,经营利润1.3亿。2017年,销售104亿,经营利润2.8亿。2018年,销售116亿,经营利润4.7亿。2019年预计经营利润6.1亿,源于良好的资金情况,理财收益还会再贡献一亿,目前当当的盈利可以打败9成以上A股公司。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

在目前,包括亚马逊在内的很多科技公司尚未加入这一承诺。“根据我们的研究,贸然向执法部门或者政府机构出售面部识别系统将是不负责任的。”作为算法正义联盟创始人之一的Joy希望,在未来,更多的机构能加入到“安全面孔承诺”,能够负责任地、符合道义地为面部分析技术的发展付出行动。

3.https://medium.com/@Joy.Buolamwini/response-racial-and-gender-bias-in-amazon-rekognition-commercial-ai-system-for-analyzing-faces-a289222eeced

即便在同样的基准下,面部识别系统的准确度数字可能也会发生变化。人工智能并不完美。在这种情况下,通过提供置信度给用户更具体的判断信息是一个有用的做法。

经历了风风雨雨“活下来”的电商老兵, 20年的经验积累和发展、3亿会员、4000万活跃用户成为当当最大优势。下一个20年,它还会上演怎样的故事呢?

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

2009年,当当以40%的市场份额成为中国最大的网上购物平台。2010年,当当网净营收为22.8亿元,同比增长超过56%,净利润则达到了3080万元。

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

那个风里雨里的当当,不仅“活下来了”,而且活得很好

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

起步于地下室,经历互联网泡沫,与国际亚马逊巨头的殊死对抗,多少次聆听着死神的呼唤,当当凭着自身在阅读领域的深度和广度,俞渝在华尔街的资源积累和以及亚马逊竞争中边干边学,挺了过来。

研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

针对线下,当当还推出的实体书店,打造城市生活的文化客厅。目前,当当在全国20多个城市有实体店,以书为媒,从阅读出发,打造系列公益性、半公益性文化讲座与文化交流活动,提供精准定位的文化产品、拉动文化消费。每年在全国书店都会举办近千场活动,包含作家和读者的见面会,读者与读者的分享会,为读者提供增值服务,营建了美好生活的体验、创意、分享空间,提升了城市文化氛围与文化消费品位

那么,是谁在“扭曲”两性?为何有时候,算法眼中的你处在可男可女的模糊地带?进一步讲,性别之外还有哪些偏见?为了应对这种状况,我们可以做些什么?人脸识别下的性别失衡皮尤的这份报告指出,在Facebook上不同类型的新闻报道中,女性在图片中的“在场”情况始终低于男性。在与经济有关的帖子中,只有9%的图片为纯女性内容,与此形成鲜明对比的是,纯男性图像占到了69%。女性在娱乐新闻图片中拥有更多展示机会,但总体上仍低于男性。

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

2000年,一位当当网的投资人向李国庆和俞渝提出“烧钱扩张”的建议。但俞渝坚决反对,对李国庆说:“别听他们的!华尔街半年变一风向,手上的钱咱们就得留着过冬。”

口无遮拦的李国庆“舌战大摩女”后的首个交易日,当当股价暴跌8.3%,两日之内市值蒸发4.17亿美元。闹剧发展一周后,俞渝代表当当公开表态,称李国庆在公开场合爆粗口有错。

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

2004年,体量渐长的亚马逊开始向中国市场进军,并收购了与当当同期成立的卓越网,展开与当当的交锋。为应对竞争,从最早以低价格、标准化的图书商品为切入点,再到卖家具、服装、美妆和母婴等各品类百货,借助稳健的物流配送和货到付款的交易模式,当当网逐渐向综合电商发展。2005年当当便轻松实现全年4.4亿元的销售业绩,仅次于淘宝,位列第二,彼时京东的销售额仅为3000万元。

两人一拍即合后,启动资金成了头号难题。虽然书商出身的李国庆深悉图书出版业务,但在资金上却显得手足无措。此时,懂财务、懂资本的俞渝发挥了自己强大的人脉关系,成功融到了超过李国庆预期一半的680万美元资金。靠着这第一桶金,国内第一家在线书商当当在2000年顺利开始运营。

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

就这样,完成私有化的当当很快从纽交所退市,成为一家私人控股企业。当当网私有化成功后重装上阵,再一次驶入了增长快车道。总结了经验教训,当当回归图书市场,聚焦于小而精的图书花园,将重心放在阅读业务上。

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

2014年可谓是当当发展的分水岭。在电商烧钱大战割据战中,当当渐渐失去优势。为了挽救当当网,在2016年当当市值仅剩下4亿多美金时,俞渝强行启动了当当网的私有退市之路:国内电商市场的激烈,全球金融市场的变化使当当股价受影响,目前当当的市值不体现当当公 司的价值,私有化是当当进入新发展阶段的重要契机。并且长时间的讨价还价为股价带来不确定性,降价私有化有助于股东快速变现。

线上方面,深度挖掘商业数据,更好支持商业决策:深度洞察用户行为背后的关联场景,及阅读需求,并进行一站式阅读服务的触达。发现顾客痛点,解决顾客痛点的场景搭建。在解决这些问题时,优质书本上的系统化知识的效率,要大于网上的碎片化信息。随着用户的持续使用,当当的场景推荐系统越来越完善。目前场景化触达顾客的订单行占比在15%左右,提升了用户购物体验和用户忠诚度。

2017年当当调整业务线,放弃竞争力不强的某些消费类电子、日用百货的自营,将流量和资金释放到更有效率的图书和其他招商活动中。并且持续加大机器学习的能力,连续几年赌对诺贝尔文学奖作品,在石黑一雄获得诺贝尔奖的时候,当当基于算法、进行筛选,该作者作品已经由当当提前独家买断半年多。

这之后的2003年,俞渝更是为当当争取了老虎基金1100万美元的投资;也是在这一年,当当的销售额也上亿,加速着崛起的速度,开始盈利赚钱,保持着每年高达180%的增速,而当时传统书店年增长率不超过5%。

这笔资金来自于IDG、软银等风险投资机构,当时机构的投资人们提出希望在华尔街工作过的俞渝出任总裁。彼时俞渝却非常支持李国庆,觉得作为妻子不便处于居高临下的位置,最终创出“联合总裁”这个平起平坐的头衔。李国庆负责当当网的内部运营,而俞渝则负责资本运作和行政人事。

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

在舌战大摩女之前,李国庆还和老虎基金闹翻。类似的闹剧不少,但好在没有对当当构成毁灭性打击。上市这一年,当当图书年销售额超过22亿元,利润2000多万,占国内网上图书零售市场份额的50%。

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

时间倒回到1999年,对电商业务很感兴趣的李国庆、俞渝二人,决定在国内做一家像亚马逊一样的网上书店,让读者享受便捷的购书体验。

著名非裔记者、平权运动家Ida B.Wells被识别为男性。为了减少搜索人脸所需的时间,执法部门正在大量使用性别分类。如果需匹配人脸的性别是已知的,通过简单的二分法,就可以大量减少需要处理的潜在匹配数。性别分类正广泛应用到警务活动中。

责任编辑:永信彩票登录

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