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Clarifai
擅长视觉识别的人工智能公司
成立时间：2013年1月 | 融资信息：B轮融资
Clarifai 成立于 2013年, 是机械学方面最顶尖的专家马修· Zeiler, 在 ImageNet 2013 的比赛中赢得了图像分类的前五位, 成为了市场领先者。Clarifai 强大的图像和视频识别解决方案是建立在最先进的机器学习平台上, 并通过 API、设备 SDK 和前提, 方便地访问, 使世界各地的企业建立新一代智能应用。
官方网站：http://clarifai.b.atyun.com/
企业资讯
Clarifai与亚马逊网络服务合作，将其屡获殊荣的视觉识别API引入AWS Marketplace
2018-10-22
Clarifai是一家领先的人工智能（AI）公司，使用机器学习来理解图像和视频，今天宣布在AWS Marketplace上推出其屡获殊荣的视觉识别API 。Clarifai不断增长的即用型图像识别模型库现在可通过软件即服务（SaaS）订阅交付模型在AWS Marketplace上提供给超过135,000个客户的活跃用户群。
除了包含超过20个即用型图像识别模型（包括人脸检测，食品，NSFW，审核，名人，人口统计和旅行）的目录外，AWS用户还可以利用Clarifai强大的自定义培训软件，使他们能够教Cla
Clarifai精选黑客：使用MONOPOSE完善您的锻炼技巧
2018-10-22
Wishbnb是一个推荐基于Pinterest董事会的梦想假期的应用程序，有一个扭曲 - 这些梦想之旅适用于绝症儿童及其父母，建议可用于创建众筹列表，其他人可以贡献！
如果你喜欢 Make-A-Wish基金会的 使命，你会爱上Wishbnb--一个带有Pinterest董事会的应用程序，并将其变成一个梦想的假期，适合终末或慢性病儿童及其家人。儿童及其家人将梦幻照片“钉”到Pinterest板上，Clarifai帮助分析选择并根据照片中的趋势挑选出最佳目的地。Airbnb的建议也充满了这一建议，从那里
Clarifai:基于使用的定价可帮助开发人员快速验证创意并更快地进入市场
2018-10-22
我们的v2 API（包括新的自定义培训和可视化搜索功能）从开发人员预览到一般可用性逐步实现。在我们的v2 API的许多新功能中，基于使用情况的定价是我们为帮助开发人员验证他们的想法，更快地进入市场以及通过仅为他们使用的内容付费来扩展他们的应用程序所做的最大变化之一。详细了解我们的新定价以及如何利用它！
我们在Clarifai的目标之一是为开发人员提供他们所需的工具，以便在他们的应用程序中轻松构建尖端，复杂的人工智能。在技??术方面，我们的新v2 API完成了构建，培训和使用AI的所有繁琐工作（参见文
未来人工智能无法替代的四种能力
2019-01-14
新兴的人工智能将创造大量价值，并将我们从重复性工作中解放出来，人工智能可能已经准备好替换我们的死记硬背任务，比如审核视觉内容或收集反馈。但它也是一种颠覆性技术，会带来一些挑战和风险。李开复博士认为，未来AI也将会给人类带来风险。比如，工作岗位——将近50％的人类工作将在15年内被人工智能所取代。我们将会面临4-8亿劳动力的再培训问题，以及需要应对失业带来的“意义丧失”问题。但对于那些人类独特的事情，它还有很长的路要走。
为了确保我们的职业生涯不会因为人工智能而被替代，我们需要了解在未来哪些工作是人工
Clarifai：通过CloudAPI、内部部署和SDK获取计算机视觉AI
2019-02-27
计算机视觉 AI平台作为人工智能最流行的形式之一，去年，CVAI被誉为“AI最强大的表现形式”。Gartner最近的一项研究预测表明，到明年，企业捕获的99％的视觉内容将由CV驱动的机器进行分析，到2023年，CV将成为“大规模破坏者”。
那么，你将如何运行系统/ AI？您有3个选项：Cloud API，内部部署和计算机视觉软件开发套件（SDK），每一个都可以为企业提供独特的优势服务。
Cloud API
应用程序编程接口（API）指的是一组命令，函数，协议和对象，允许开发人员更容易创建软件。C
Clarifai：公司平台不断完善，推出全新的强化通用模型
2019-03-05
Clarifai是领先的视觉识别AI公司，它使用先进的机器学习来理解图像和视频，近日宣布推出全新的通用模型。增强型通用模型可识别11,000个概念，包括对象，主题，情绪等，除了使用位于Clarifai现有数据集的新神经网络架构外，还将通过使用新的训练技术来提高准确性，从而达到创纪录的性能水平。
80％的企业投资于AI应用程序，因此企业需要比以往更快、更准确的图像识别服务，而Clarifai的全新通用模型可以自动识别概念，提高准确性，使开发人员，企业和人类受益。增强的通用模型通过使用机器标记的
Clarifai：每个零售商都需要了解的5个AI定义
2019-03-12
越来越多的零售商正求助于人工智能来解决问题和优化业务，以寻求制定更好的计划，同时希望帮助购物者更快找到产品的电子商务经理。到2022年，全球零售商在人工智能上的年度支出预计将达到73亿美元。
考虑到这一点，来自零售业不同领域的人们将需要熟悉关键的人工智能术语。在这篇文章中，简要介绍了5个术语。
计算机视觉：
从根本上说，计算机视觉是使计算机能够看见东西。它是一种人工智能，能够接收并理解照片和视频中的内容。通常，这些信息用于各种自动化任务。从零售商的角度来看，这可能意味着看到所有用户生成的
Boulder AI和Clarifai宣布合作推出AI驱动安全摄像头
2019-03-22
Boulder AI和Clarifai作为两个领先的计算机视觉技术人工智能公司，近日宣布他们已经进入战略技术联盟阶段，将Boulder AI的硬件和软件能力与Clarifai在Boulder AI dnnc内的计算机视觉软件专业知识相结合，建立AM™摄像头平台。有了这项新技术，用于工业、商业或零售监控的健壮的物联网应用程序将能够使用嵌入BoulderAI计算机视觉平台的Clarifai可视化人工智能模型。
Boulder AI公司生产的DNNCam是一种极其耐用、坚固耐用、低功耗、机器学习神
Clarifai：实体店中的计算机视觉技术
2019-04-04
随着所谓的“零售末日”继续席卷实体店(B&M)，在线零售是一股不可忽视的力量。虽然实体零售商在客户体验(CX)、计算机视觉(CV)等技术方面仍然占据优势，但电子商务企业正在迎头赶上，收集有价值的客户数据，帮助它们满足客户的个人需求。
不过，对于传统零售商来说，这一切并没有完全丧失，尤其是考虑到CV AI也能为它们提供价值。以下是实体店可以投资获得关键数据洞察的3种CV技术:
人脸检测
顾名思义，人脸检测是一种CV技术，可以实时检测和定位图像。虽然您需要面部识别来准确地告诉您它是谁，因此只
Clarifai：计算机视觉能使你的视频监控符合GDPR标准吗？
2019-04-18
自从去年《通用数据保护条例》（GDPR）生效以来，全世界的企业都面临着不遵守法规的严重后果。在欧洲，线上和实体企业都必须遵守法规中描述的保护欧盟居民个人数据否则将面临严重财务后果的规定。
虽然计算机视觉可能有助于在线公司和传统公司避免违反法规，但下面我将概述两种cv技术，即欧洲公司有实际存在，并寻求符合GDPR的技术可能需要研究。首先，让我们先看一下背景：
虽然上述措辞仅涉及互联网环境中的个人数据，但世界各地的实体机构长期以来一直使用现已普及的技术收集个人数据：视频监控（如闭路
Clarifai：计算机视觉与人工智能提供商如何帮助OpenTable提高效率
2019-04-28
随着每月上传数百万条评论和照片，OpenTable需要调整他们发布的媒体内容，不仅要确保在他们的网站上明确的内容，而且要准确地分类这些内容并提供一致的用户体验。下面，我们将讨论计算机视觉如何帮助餐厅预订平台在这项运营工作中提高15倍的效率。
背景
今晚找个地方吃饭？可能你就要访问OpenTable。餐厅预订平台成立于20世纪90年代末，已成为餐饮业的进驻预订网站。尽管有几家新的竞争对手，OpenTable仍然是该领域最具主导地位的公司，在全球超过40000家餐厅每月可容纳2000多万名就餐者。
Clarifai物联网SDK测试版正式发布
2019-05-07
今天，我们很高兴地宣布我们的物联网（IOT）SDK测试版发布！上个月，我们为Android和iOS推出了全新和改进的Clarifai Mobile SDK后，我们迫不及待地想分享这一最新选项，为您的计算机视觉（CV）人工智能供电。
从无人机到门传感器，现在有无数的设备可以连接到互联网。通过我们的物联网SDK，您现在可以通过Clarifai强大的计算机视觉平台处理这些设备捕获或上传的图像。物联网软件开发工具包能够对摄像头、接入点、小型计算栈和专用加速硬件进行推断！
它也不依赖这些设备连接
Clarifai：使用CV API改进数字资产管理
2019-05-22
数字资产管理（DAM）是当今企业最关键的业务流程之一。数字化内容无处不在，预测到2020年，将有44万亿千兆字节的数字内容。
由于人工智能的DAM解决方案，许多公司已经利用计算机视觉的力量来标记和组织他们的数字视频内容。例如，PicturePark使用我们的技术为PicturePark构建Clarifai连接器。这允许用户“无缝地将人工智能和自动标记集成到公司的内容管理平台中”。
无论您是像PicturePark这样的DAM供应商，还是选择与DAM供应商合作，或者决定保持流程内部正常，您仍然需
Clarifai:什么是深度学习以及它为何如此重要？
2019-05-31
如果你从2000年就开始看过人工智能的出版物或文献，你可能会注意到“深度学习”这个词出现的越来越频繁。但是什么是深度学习？为什么很重要？
什么是深度学习？
深度学习（DL）是机器学习（ML）的一个子集，它涉及到学习功能的层次结构，以从复杂的输入空间获得有意义的洞察力。DL网络可以被视为一个神经网络，由两层或多层神经元进行计算。
这套算法包括深信网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。
深度学习与“浅度”学习
在传统的ML系统中，专家选择在分类中有用的特征，并将
Clarifai：反馈循环长期保持高质量的AI结果
2019-06-13
上个月，纽约市主办了2019年O Reilly AI大会。包括我们的首席执行官兼创始人Matt Zeiler在内的业内人士以及其他领域的专家，分享了关于人工智能如何改变商业格局的认识。
Matt的谈话是，关闭AI循环：如何长期保持高质量的AI结果，主要探讨人工智能系统的准确性随着时间而下降的问题。
虽然许多开发人员在大量标记的数据和概念上训练AI模型，但过了一段时间，为这些模型添加新的，未标记的输入会导致性能下降。幸运的是，有一种方法可以限制这个问题并保持AI结果准确：反馈循环。在Clarif
Clarifai：卷积神经网络是什么，如何工作
2019-07-08
2010年，第一个Imagenet大型视觉识别挑战赛（ILSVRC）举行。这项挑战的目标是让参与者使用算法对图像中的物体进行分类。前5名的错误率为28%，2011年降至26%。然而，在2012年，第一个深度卷积神经网络（CNN）被引入竞争，击败了它的竞争对手，错误率下降到16%。
从那以后，每一个获奖的算法都是CNN，包括2013年，Clarifai获得了所有前五名奖项，那么CNN到底是什么？
CNN是什么
CNNs是一种特殊类型的神经网络，通常是深度神经网络，用于计算机视觉任务。CNN的目的是
