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云從科技自研的視頻全結(jié)構(gòu)化引擎是對視頻或圖片中的人臉、人體、機動車、非機動車進行目標抓拍、識別、屬性分析的智能視頻分析引擎，支持人臉檢索/聚類、人體檢索/聚類、人臉人體關(guān)聯(lián)檢索/聚類、車輛檢索、車牌識別、屬性結(jié)構(gòu)化檢索等多種功能。
該引擎采用高效開放的架構(gòu)模式, 用以穩(wěn)定靈活的支持各種豐富的功能模塊：
? 單機主從架構(gòu)，保證穩(wěn)定性
? 可擴展插件系統(tǒng)，滿足靈活多變定制
? 支持多種推理模型，高效異構(gòu)計算平臺（多種AI芯片)
? 分布式架構(gòu)，保證系統(tǒng)高可用
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基于云從科技原創(chuàng)的人臉識別算法，在人臉檢測、人臉比對、人臉1：N、人臉屬性等多方面，具有行業(yè)領(lǐng)先優(yōu)勢。
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云從科技活體檢測算法涵蓋動作活體、靜默活體、紅外活體、結(jié)構(gòu)光/TOF活體、3D活體等多項類別。
基于原創(chuàng)核心算法的云從科技活體相機率先通過國家標準檢測，活體檢測性能達到金融支付標準中的安全等級（增強級）。支持活體檢測的紅外單目/雙目攝像頭，以快速啟動、低功耗嵌入式模組和精簡優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在低算例平臺上實現(xiàn)活體檢測和人臉識別算法。
云從科技2018年2月國內(nèi)首發(fā)云從3D結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)。3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)，相較以往的2D人臉識別及以紅外活體檢測技術(shù)，實現(xiàn)巨大飛躍：在安全性、識別精度、識別速度方面都得到大幅提升，在千萬分之一誤識率下能達到99%以上的準確率，將速度由1-2秒縮短到毫秒級，高效防御面具、視頻等欺詐手段。
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云從科技的物體檢測算法采用深度學習模型，在算法與應用方面都屬于領(lǐng)先水平：
? 算法優(yōu)勢：采用云從科技的先進目標檢測算法，擁有多項專利，基于先進的推理庫，大大優(yōu)化提取特征的效率；
? 性能卓越：識別快速，準確率高，實時精準反饋；
? 安全性高：SDK層適配公司軟、硬key授權(quán)，對識別模型加密，保證產(chǎn)品不被復制；
? 強適應：具有很高的應用價值，應用于工業(yè)生產(chǎn)、電力作業(yè)、工地施工等場景，高效實現(xiàn)缺陷檢測、安全帽檢測等功能。
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云從科技推出Pyramidal-FSMN語音識別模型，在全球最大的開源語音識別數(shù)據(jù)集Librispeech上刷新了世界紀錄，準確率提升到97.03%，將Librispeech的錯詞率（Worderrorrate，WER）降低至2.97%，比原指標提升了25%，大幅刷新原先紀錄，水平超過受過嚴格訓練的專業(yè)人類速記員。
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云從科技Pixer-Anchor文本檢測算法，能夠在多版式、且具有復雜背景、陰影、折痕、印章、水印、串行、錯位等干擾的測試集上進行識別并結(jié)構(gòu)化輸出文本信息，在ICDAR2015和2017 MLT中，分別在檢測準確率和檢測效率兩個維度上刷新世界紀錄，在多次銀行POC中取得第一名。
云從科技OCR自動訓練平臺，包括自動識別訓練算法、自動適配及重構(gòu)算法、自動標注及校正算法、文本檢測及版式分析算法，語義理解及自動集成等技術(shù)，對圖片可以進行自動標注及自動訓練，在基本無數(shù)據(jù)的情況下可以生產(chǎn)出可用于真實環(huán)境下的文本識別模型，可以實現(xiàn)“邊訓練邊標注”。
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云從科技在自然語言處理領(lǐng)域已取得多項世界級成果：
語義感知：
云從科技與上海交通大學聯(lián)合推出的語義感知SemBERT多任務預訓練語言模型，通過預訓練的語義角色標注模型引入顯式的上下文語義標簽信息，改善深度語言模型的建模性能，在10項自然語言理解任務上顯著地提升了基準模型，甚至達到了世界領(lǐng)先水平。
機器閱讀理解：
云從科技與上海交通大學聯(lián)合創(chuàng)新推出的閱讀信息匹配機制——DCMN模型，曾在卡內(nèi)基-梅隆大學發(fā)起的大型深層閱讀理解任務數(shù)據(jù)集RACE數(shù)據(jù)集上登頂?shù)谝?。DCMN模型使機器的正確率達到72.1%，較之前最好結(jié)果（67.9%）提高了4.2個百分點，并在高中測試題部分超越人類69.4%的成績。
其后云從科技與上海交通大學在DCMN基礎(chǔ)上推出增強模型DCMN+，針對多項選擇型機器閱讀理解的雙向匹配策略，以大規(guī)模預訓練模型BERT等作為前端編碼器，在多個多項選擇型機器閱讀理解任務（卡耐基梅隆大學的RACE等）上取得了先進的水平。
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云從科技擁有一整套完整知識圖譜產(chǎn)品，涵蓋知識建模、知識抽取、知識存儲、知識計算、知識推理、知識應用等各階段，具有理念先進、容量大、性能高、功能豐富、交互便捷、部署方便等多項優(yōu)勢。
以大數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)、以圖計算為核心，幫助各領(lǐng)域企業(yè)用戶構(gòu)建完善的知識中臺，實現(xiàn)全方位的知識輔助，提升客戶的智能化運營、管理水平。
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云從科技在該領(lǐng)域的技術(shù)已實現(xiàn)多項重要功能突破：
可以實現(xiàn)特征的自動搜索和挖掘，人工僅需配置搜索策略，模型即可自動進行特征加工和篩選，找到有效的特征組合；
使用自動特征工程挖掘特征組合并對特征進行分箱，無需手工進行特征選擇和分箱調(diào)整。用戶只需手工定義模型參數(shù)的搜索范圍，算法即可自動搜索出該情況下最優(yōu)的模型參數(shù)，實現(xiàn)自動調(diào)參；
使用決策樹進行特征提取，具有較強的非線性特征擬合能力，在多個數(shù)據(jù)集上的實驗表明，模型效果與 LGB、XGB 等基于決策樹算法的模型效果相當；
可以輸出每個特征及特征組合對應的風險值，可通過決策引擎進行部署。
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基于云從科技在AI工程學領(lǐng)域的先發(fā)優(yōu)勢，自動特征生成引擎通過對數(shù)據(jù)Meta信息的簡單配置，其聚合統(tǒng)計，自動生成預測主體的候選特征。能夠基于算法工程師在多種場景下建模所總結(jié)的實際特征生成經(jīng)驗；只需要簡單配置表格型時序日志數(shù)據(jù)的Meta信息，就能完全自動地獲取一組高水平的基線特征。
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云從科技自研的面向算法工程師的模型訓練平臺，輸入訓練數(shù)據(jù)集，通過調(diào)整模型參數(shù)、標簽特征等內(nèi)容即可完成模型訓練，并將模型發(fā)布至推理平臺。機器學習算法覆蓋有監(jiān)督、半監(jiān)督、無監(jiān)督三類算法，用以解決分類（可通過有監(jiān)督、半監(jiān)督算法）、回歸（有監(jiān)督算法）、分類（無監(jiān)督算法）四類問題?？蛻艨赏ㄟ^上傳配置文件和算法的輸入輸出代碼，在訓練平臺完成客戶自研算法的訓練。
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依托云從在AI工程學領(lǐng)域的持續(xù)積淀，將訓練平臺中生產(chǎn)的模型進行部署，向下游平臺/引擎（如決策引擎、外部調(diào)度系統(tǒng)等）提供模型在線推理服務。
云從科技機器學習推理引擎具有多重優(yōu)勢：基于分布式的模型部署架構(gòu)；支持主流推理框架；支持第三方工具、模型快速集成。
人機交互
人機融合
人機共創(chuàng)
