· Amazon Rekognition Video (现已推出)可以或许追踪大年夜量存储于Amazon S3中的视频材料内的对象、面孔、名人与欠妥内容。其还供给及时流媒体视频，可对数百万人脸进行面部辨认。Amazon Rekognition Video供给易于应用的API，且由计算机视觉模型进行驱动——这些模型经由练习，可以或许精确检测出数千个对象及其晃荡，并大年夜存储在Amazon S3中的实况视频流及视频内容中提取基于情景信息的晃荡。Amazon Rekognition Video可以或许主动为视频的特定部分(例如海难、太阳、孩子)添加标签与地位、检测晃荡(例如跑步、跳跃与泅水)，检测、辨认并分析人脸，并追踪多小我物对象——即使其有可能被部分隐蔽在画面傍边。
Isentia公司CIO Andrea Walsh表示，“在Isentia，我们应用一种说话构建本身的媒体智能软件。畏敲?大年夜营业才能，知足客户多样化的说话需求，我们须要翻译支撑以生成非英优绫墙体内容，同时供给有价值的看法。Amazon Translate办事给我们留下了深刻的印象，因为其可以或许被轻松整合至我们的管道傍边，其强大年夜的扩大才能确保我们可以或许处理任何数量的工作，且翻译结不雅更精确也更过细，足以知足客户提出的严格请求。”
RingDNA公司CEO兼开创人Howard Brown指出，“RingDNA是一套面向发卖团队的端到端沟通平台。数百俭朴业应用RIngDNA大年夜幅晋升自身临盆力，进行更为明智的发卖对话，获取猜测性发卖洞察力，进步订单成功率并练习发卖代表。RingDNA的Conversation AI一一大年夜重要构成部分，在于可以或许以最佳方法实现每通德律风的语音到文本内容转录。RingDNA对Amazon Transcribe的出现认为高兴，因为其可以或许供给范围化高质量语音辨认才能，赞助我们更好地完成每一项语沂紫嗉义务。”
《华盛顿邮报》数据科学主管Sam Han博士表示：“我们尽力为近1亿读者供给最出色的体验，而内容的相干性是实现这一目标的关键性前提。在Amazon Comprehend的赞助下，我们得以应用持续练习的天然说话处理功能(例如关键词加主题API)晋升内容的个性化程度、搜刮引擎优化效不雅以及告白定位功能。”
Infor公司软件开辟副总裁Manjunath Ganimasty指出，“构建智能应用法度榜样以赞助客户促进营业成长是我们的核心目标地点。Amazon Comprehend许可我们在搜刮、聊天与文档傍边分析非构造化文本，大年夜而懂得其意图与情感。如许的才能使我们得以练习出本身的Coleman AI技能集，同时为客户供给真正具有针对性的定制化搜刮体验。”
Elementum公司工程技巧负责人Minh Chau指出，“天然说话处理异常艰苦。我们曾经对大年夜闭源到开源的各类解决筹划进行研究，欲望应用其分析并懂得我们的数据，但却一向没有找到任何一种可以或许使我们保持敏捷性、可扩大性以及成本效益的解决筹划。Amazon Comprehend供给一种持续练习模式，使我们可以或许专注于自身营业，并在供给链治理(简称SCM)范畴切实进行立异。”
奥兰多市警察局局长John Mina表示：“奥兰多市很高兴可以或许与Amazon合作，经由过程环球无双的公私合作伙伴关系试用最新的公共安然软件。经由过程试点，奥兰多市将应用Amazon的Rekognition Video与Acuity技巧，合营现有城市资本对人群对象进行及时ｌ测，并在发明可疑人士时宣布通知，大年夜而进一步进步奥兰多甚至全国其它城市的公共安然保障才能与运营效力。”
摩托罗拉公司首席数据科学家Dan Law解释称，“Amazon Rekognition Video的分析才能令人印象深刻。举例来说，其可赞助我们搜刮汗青与及时视频，用以进步效力与意识，而这大年夜传统角度看一向属于必须依附人工方法才能完成的义务。”
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【义务编辑：赵立京 TEL：（010）68476606】推荐阅读
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