锦素数字化视频课件制作系统.docx
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1、锦素数字化视频课件制作系统说明书上海锦素数字科技有限公司2022.11锦素数字化视频课件制作系统说明书一、软件简介锦素数字化视频课件制作系统是以为了帮助中小企业进行数字化转型,利 用人工智能讲文本课件转化为视频课件的工具。数字化视频即短片视频,是一种互联网内容传播方式,一般是在互联网新 媒体上传播的时长在5分钟以内的视频;随着移动终端普及和网络的提速,短 平快的大流量传播内容逐渐获得各大平台、粉丝和资本的青睐。随着数字化转型的不断深入,视频行业逐渐崛起一批优质UGC内容制作 者,微博、秒拍、快手、今日头条纷纷入局短视频行业,募集一批优秀的内容 制作团队入驻。到了 2017年,短视频行业竞争进入
2、白热化阶段,内容制作者 也偏向PGC化专业运作在智能手机、移动互联网、以及4G技术的发展推动下,我国短视频行业快 速发展,2016年,抖音的出现,利用算法向用户精准推荐优质视频内容推动短 视频市场广告变现规模的迅速增长,2017年西瓜视频和好看视频上线,短视频 行业市场规模增至55. 3亿元,增速高达191.05%。2018年抖音和快手两大头 部平台持续发展,2018年市场规模爆发式增长744. 67%,市场规模为467. 1亿 元。随后短视频市场格局逐渐稳定,用户覆盖率不断提高,增速开始减缓,市 场规模仍持续上升,截至2021年,我国短视频市场规模为2916. 4亿元。短视频这种新的传播形式
3、顺应了移动互联网碎片化、去中心化传播的特 点,以其丰富的内容类型和逐渐增强的社交属性,满足了互联网用户多样化的 内容和社交需求,并逐渐发展成为互联网行业中的重要产业。根据CNNIC发布 的第49次中国互联网络发展状况统计报告数据显示,我国网民规模大 10. 32亿,互联网普及率达73%。截至2021年,我国短视频用户为9. 34亿 人,我国短视频渗透率为90机随着数字化短视频的普及,用户在数字化培训方面更偏好视频碎片化教 育。利用人工智能技术快速的把文本课件转为数字化视频课件是一个痛点。人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为Alo它是研究、开发 用于模拟、延伸和
4、扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技 术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一 种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器 人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以 来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带 来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维 的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过 人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知 识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,
5、它由不同的领域组成, 如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使 机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不 同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能的三大基石一算法、数据和计算能力,算法作为其中之一,常见 的人工智能算法如下。算5功能节点说明类型行:数据过滤、排序、随机抽样、数据平衡、数据 去重;歹IJ:设国角色、重命名、属性过滤、随机数/ID生 成、缺失值处理、数值型属性变换、字符型属性变数换、日期里属性变换;据 提供对数据进行预处理功能,包括高级:表转置、分类汇总、数据标准化、数据平 预 对数据的清洗、转换、归约、集成 滑、孤立
6、点分析、RFMx季节解构、异常值检溜、 处 等,以便提高分析数据的质量。 自动数据处理、堆叠列、过程查询分析器;理融合:数据连接、数据追加、数据拆分、数据分解、数据差集; 特征工程:属性生成、主成分分析、因子分析、奇 异值分解、分箱、变量选择、自动特征、WoE编 码、数据分组、特征编码、高级特征交叉。分类属于预测任务,就是通过已有 数据集(训练集)的学习,得到一 . 个目标函数f (模型),把每个属性集X映射到目标属性y (类),且y必 须是离散的.回归是最常用的数值预测方法,它 是在分析现象自变量和因变量之间 回相关关系的基础上,建立变量之间 归的回归方程,并将回归方程作为预测模型,根据自变
7、量在预测期的数 量变化来预测因变量的值0逻辑回归分类、朴素贝叶斯、XgbOOSt分类、贝叶 斯网络分类、BP神经网络分类、随机森林分类、支 持向量机分类、CARID3分类、C45+决策树分 类、梯度提升决策树分类、L1/2稀疏迭代分类、 RBF神经网络分类、KNN,线性判别分类、 AdabOOSt分类、BaggIng分类、DNN分类。线性回归、决策树回归、SVM回归、梯度提升树回 归、BP神经网络回归、保序回归、曲线回归、随机 森林回归、L1/2稀疏迭代回归、BaggIng回归、 DNN回归、LSTM回归。KMeans、模糊C均值、EM聚类、Hierarchy.KohOrWn聚类、视觉聚类、C
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