AIVON считает, что Интернет и услуги в Интернете должны быть децентрализованы, а также слишком много власти в слишком сильных руках. AIVON фокусируется на децентрализации и демократизации онлайн-видео, отдавая энергию интернет-пользователям.
Проблема наличия мощности Интернета всего в нескольких руках заключается в том, что прозрачности мало или нет, и даже если эти немногие компании имеют в виду хорошо, они теперь настолько велики, что есть много способов дестабилизировать их. В 2017 году как Google, так и Facebook столкнулись с серьезными скандалами с плохими актерами, использующими лазейки в системе.
Google YouTube был скомпрометирован несколько раз, когда пользователи размещали контент, который был злонамерен, создавая противоречия в отношении безопасности бренда и контента. Facebook столкнулся как с проблемой фальшивых новостей, так и с нарушением данных Cambridge Analytica.
Именно поэтому AIVON применяет блок-цепочку к содержанию и лежащие в основе метаданные, которые обеспечивают каталогизацию контента, индексирование, поиск, обнаружение, торговлю и монетизацию, и AIVON полагает, что это будет основой децентрализованной открытой видео сети и поисковой системы, которая могла бы действовать как проверить и сбалансировать FAANG и BAT
Каждому объекту видео, например полной программе или извлеченному клипу, будет присвоен уникальный идентификатор с помощью реестра идентификаторов развлечений (EIDR). EIDR предоставляет глобальные уникальные идентификаторы для всего спектра типов аудиовизуальных объектов, которые имеют отношение к развлекательной торговле.
Узлы AIVON будут записывать свои метаданные в формате JSON, привязанные к блок-цепочке Ethereum. Большинство метаданных не будут храниться непосредственно в блок-цепочке, но связаны с ним с помощью идентификатора EIDR. Это связано с тем, что размер данных может быть довольно большим, особенно если вы включаете транскрипты и переводы.
A ContentGraph можно визуализировать как гистограмму, где атрибуты контента отображаются вдоль горизонтальной оси, а оценки доверия - по вертикальной оси. Будут атрибуты, где доверие равно нулю, а функция не обнаружена. Порядок слева направо зарезервирован на основе схемы, так что можно сравнивать два или более шаблона ContentGraph. Доступ к атрибутам включает в себя один индекс, который представляет индекс массива (например, график [6] возвращает значение 6-го элемента - пушки). Количество позиций, соответствующих записанным конкретным атрибутам, может со временем увеличиваться, не влияя на другие виды использования графика.
ContentGraph имеет много интересных функций, таких как расширяемость, чтобы добавить новые атрибуты безопасности контента, обращаясь к необходимости оставаться актуальными, поскольку социальные нормы меняются со временем. Если ИИ можно обучить распознаванию нового атрибута безопасности в видеоконтенте, этот атрибут можно добавить в ContentGraph, добавив одну цифру, не затрагивая другие атрибуты или более ранние использования графика.
Онлайн-видео растет, что затрудняет поиск видеоконтента
AIVON считает, что потребность в OVSE будет востребована, поскольку видео становится сложнее найти и открыть. В то время как YouTube рассматривается как система видео-поиска, это действительно платформа для видеообъявлений, и вы можете найти только видео, которые пользователи загружают на YouTube, который в основном используется для создания и хранения длинного хвоста. Большинство издателей премиум-контента обычно не загружают свой высококачественный видеоконтент на YouTube, предпочитая загружать на свой собственный видео-сайт или приложение.
Децентрализация интернета и интернет-видео нуждается в децентрализации
Сегодня все, что мы делаем в Интернете, включая онлайн-видео, а также веб-трафик, пользователей, пользовательские данные, онлайн-рекламу, поиск и социальные сети, - это FAANG (Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google) или BAT (Baidu, Alibaba, Tencent ) в Китае. Более 1,1 миллиарда просмотров видео просматриваются в Google и Facebook в день. В премиальных онлайн-видео и подписных услугах Amazon и Netflix контролируют 69% из 113,8 миллионов подписчиков услуг подписки на видео по запросу (SVOD) в США и почти 60% от выручки SVOD в размере 14,9 млрд долларов США в 2017 году.
Если вам нужен веб-трафик для вашего веб-сайта или видео, более 70% всего интернет-трафика поступает из Google или Facebook. Если вы хотите монетизировать страницы и видео, Google и Facebook представляют 77% всей онлайн-рекламы и 99,7% всех новых рекламных ролей в Интернете. 99% всех мобильных смартфонов и экосистем приложений используются либо на базе Android (Google), либо iOS (Apple).
FAANG и BAT также разработали и контролируют большинство большинства технологий и приложений AI. Понятно, что FAANG и BAT доминируют в нашей цифровой жизни в Интернете, а это означает, что власть Интернета централизована в руках этих доминирующих и централизованных технических гигантов. Суммарная рыночная капитализация FAANG составляет более 3,01 трлн долларов США или 27% от общей рыночной капитализации всех компаний, перечисленных на NASDAQ.
AI Node
Нейронная сеть представляет собой набор алгоритмов со связанными узлами, которые свободно моделируются после человеческого мозга, которые предназначены для распознавания паттернов. Подобно тому, как ребенок учится, манипулируя поведением знакомых людей (например, родителей) и применяя результаты обучения для изменения своего собственного поведения, нейронная сеть «учится» выполнять задачу, оптимизируя использование больших помеченных наборов учебных данных для «минимизации» ошибка между выходом и желаемым результатом.
К сожалению, нет универсального алгоритма AI «один размер подходит всем» или нейронной сети, которая может выполнять все требуемые задачи. Например, CNN, оптимизированный и обученный для идентификации объектов, будет отличаться от CNN, настроенного для идентификации лиц. Следовательно, нам необходимо объединить различные лучшие методы ИИ для породы, чтобы разработать пакет программного обеспечения AI на основе Neural Network с конкретными обученными моделями для выполнения следующих задач:
• Визуальное распознавание лиц, сцен объектов на уровне кадра
• Визуальное распознавание атрибутов ContentGraph на уровне кадра
• Автоматическая транскрипция речи в текст
• Автоматический перевод текста в текст
Извлечение метаданных
Исходные метаданные - это какая-либо информация, скрытая в файле. Это будет включать в себя тип файла, размер файла, продолжительность, метод кодирования, разрешение, соотношение сторон, скорость передачи данных, количество звуковых дорожек, закрытые титры, временные коды и т. Д. Загружающий файл может предоставлять такие данные, как названия, описания и локали, которые могут обеспечить много информации для целей индексирования.
ДЛЯ БОЛЬШЕ ИНФОРМАЦИИ ПОЖАЛУЙСТА, ПОСЕТИТЕ ЛИНИЮ НИЖЕ:
Веб-сайт: https://aivon.io/
Телеграмма: http://t.me/aivonio
Twitter: http://www.twitter.com/aivonio
Facebook: https://www.facebook.com/aivonio
Техническая документация: https://aivon.io/download-whitepaper/
ABTOP:Sumurbor
BITCOINTALK: https://bitcointalk.org/index.php?action=profile;u=1924609
ETH:0x748bd5a5753587937fAC0e726B384bDbD2870644
AIVON считает, что потребность в OVSE будет востребована, поскольку видео становится сложнее найти и открыть. В то время как YouTube рассматривается как система видео-поиска, это действительно платформа для видеообъявлений, и вы можете найти только видео, которые пользователи загружают на YouTube, который в основном используется для создания и хранения длинного хвоста. Большинство издателей премиум-контента обычно не загружают свой высококачественный видеоконтент на YouTube, предпочитая загружать на свой собственный видео-сайт или приложение.
Децентрализация интернета и интернет-видео нуждается в децентрализации
Сегодня все, что мы делаем в Интернете, включая онлайн-видео, а также веб-трафик, пользователей, пользовательские данные, онлайн-рекламу, поиск и социальные сети, - это FAANG (Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google) или BAT (Baidu, Alibaba, Tencent ) в Китае. Более 1,1 миллиарда просмотров видео просматриваются в Google и Facebook в день. В премиальных онлайн-видео и подписных услугах Amazon и Netflix контролируют 69% из 113,8 миллионов подписчиков услуг подписки на видео по запросу (SVOD) в США и почти 60% от выручки SVOD в размере 14,9 млрд долларов США в 2017 году.
Если вам нужен веб-трафик для вашего веб-сайта или видео, более 70% всего интернет-трафика поступает из Google или Facebook. Если вы хотите монетизировать страницы и видео, Google и Facebook представляют 77% всей онлайн-рекламы и 99,7% всех новых рекламных ролей в Интернете. 99% всех мобильных смартфонов и экосистем приложений используются либо на базе Android (Google), либо iOS (Apple).
FAANG и BAT также разработали и контролируют большинство большинства технологий и приложений AI. Понятно, что FAANG и BAT доминируют в нашей цифровой жизни в Интернете, а это означает, что власть Интернета централизована в руках этих доминирующих и централизованных технических гигантов. Суммарная рыночная капитализация FAANG составляет более 3,01 трлн долларов США или 27% от общей рыночной капитализации всех компаний, перечисленных на NASDAQ.
AI Node
Нейронная сеть представляет собой набор алгоритмов со связанными узлами, которые свободно моделируются после человеческого мозга, которые предназначены для распознавания паттернов. Подобно тому, как ребенок учится, манипулируя поведением знакомых людей (например, родителей) и применяя результаты обучения для изменения своего собственного поведения, нейронная сеть «учится» выполнять задачу, оптимизируя использование больших помеченных наборов учебных данных для «минимизации» ошибка между выходом и желаемым результатом.
К сожалению, нет универсального алгоритма AI «один размер подходит всем» или нейронной сети, которая может выполнять все требуемые задачи. Например, CNN, оптимизированный и обученный для идентификации объектов, будет отличаться от CNN, настроенного для идентификации лиц. Следовательно, нам необходимо объединить различные лучшие методы ИИ для породы, чтобы разработать пакет программного обеспечения AI на основе Neural Network с конкретными обученными моделями для выполнения следующих задач:
• Визуальное распознавание лиц, сцен объектов на уровне кадра
• Визуальное распознавание атрибутов ContentGraph на уровне кадра
• Автоматическая транскрипция речи в текст
• Автоматический перевод текста в текст
Извлечение метаданных
Исходные метаданные - это какая-либо информация, скрытая в файле. Это будет включать в себя тип файла, размер файла, продолжительность, метод кодирования, разрешение, соотношение сторон, скорость передачи данных, количество звуковых дорожек, закрытые титры, временные коды и т. Д. Загружающий файл может предоставлять такие данные, как названия, описания и локали, которые могут обеспечить много информации для целей индексирования.
ДЛЯ БОЛЬШЕ ИНФОРМАЦИИ ПОЖАЛУЙСТА, ПОСЕТИТЕ ЛИНИЮ НИЖЕ:
Веб-сайт: https://aivon.io/
Телеграмма: http://t.me/aivonio
Twitter: http://www.twitter.com/aivonio
Facebook: https://www.facebook.com/aivonio
Техническая документация: https://aivon.io/download-whitepaper/
ABTOP:Sumurbor
BITCOINTALK: https://bitcointalk.org/index.php?action=profile;u=1924609
ETH:0x748bd5a5753587937fAC0e726B384bDbD2870644
Tidak ada komentar:
Posting Komentar