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未来,会员制服务将成为电商发展主要形态。有品有鱼趋向整合内外优势,深耕布局、优选商品,持续驱动平台会员增长,不断增加用户粘性,提升会员复购率,努力为国内会员制服务精品电商平台提供优质范本。

据Costco财报显示,Costco商品销售每收入100元,其中成本为89元,10元为管理费开支,1元为税收。商品销售端分文未赚,利润几乎全部来自于会员服务费。为了支撑这些服务,Costco多方位发力。

在成本控制能力上,有品有鱼电商平台无店租成本,社交推广驱动,极大程度降低获客成本,与头部物流企业达成深度合作,保障效率同时,尽可能地降低物流成本。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

最强会员服务制案例Costco 利润几乎全部来源会员服务费追寻会员服务制鼻祖,Costco可谓摸透人性、熟稔零售本质,凭借创新商业模式,在国内外俘获大批学徒。

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

亚马逊面部识别系统对不同肤色、性别的测试准确度Google将这位用户的朋友识别为“大猩猩”“不管其正确性如何,面部识别技术都可能被滥用,”Joy说道。准确或者不准确地使用面部识别技术对他人的身份、面孔、性别进行分析,都可能侵犯到他人的自由。比如,不准确的识别可能会使得无辜者蒙冤,受到执法人员的无理审查,这并不是假想的情况。

著名非裔记者、平权运动家Ida B.Wells被识别为男性。为了减少搜索人脸所需的时间,执法部门正在大量使用性别分类。如果需匹配人脸的性别是已知的,通过简单的二分法,就可以大量减少需要处理的潜在匹配数。性别分类正广泛应用到警务活动中。

品控能力方面,Costco价格比品牌商的商品要低。Costco的SKU基本维持在3700种,不超过4000,核心在于每个品类只有1-3种“冠军产品”、“头牌商品”。

作为仓储式零售,Costco品类以“全且精”著称,并且拥有大量适合线下销售的高频、刚需的硬通货品类。比如食品,相比于Sam’s Club和BJ’s Club,Costco食品所占比重较高,2018年食品及杂货占比达到 41%、生鲜产品占比为 14%,Costco 有机产品的数量及占比也已超过其他两家。为了保证品质,Costco不断进行供应链整合,打造自营品牌,商品均由大牌品牌商为其生产,质量上乘。

为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

3.https://medium.com/@Joy.Buolamwini/response-racial-and-gender-bias-in-amazon-rekognition-commercial-ai-system-for-analyzing-faces-a289222eeced

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

正是基于这个更平衡的数据集,他们对亚马逊、Kairos、IBM、Face++等公司的面部识别系统进行了重新评估。在2018年8月的研究中,他们发现,亚马逊和Kairos在白人男性识别工作上表现优秀,但亚马逊对有色人种的女性面孔识别的准确率很低,仅为68.6%。

双11新军!有品有鱼会员服务制电商异军突起 精品电商发力破局

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

即便在同样的基准下,面部识别系统的准确度数字可能也会发生变化。人工智能并不完美。在这种情况下,通过提供置信度给用户更具体的判断信息是一个有用的做法。

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

破局之道需要过硬实力 有品有鱼或成线上会员服务制新星Costco模式持续走俏,引来效仿者众多。目前在国内,不少电商平台效仿Costco会员服务制,但实质仍是订阅制、忠诚用户养成制会员制会员电商模式,出售高毛利商品。若想打造名副其实的会员服务制精品电商平台,这对平台供应链整合能力、品控能力和成本控制能力等方面都提出苛刻要求。

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

一年一度的双11即将来临,除传统电商一如既往地加大投入外,今年双11期间,还出现了一股不可忽视的新生力量——有品有鱼、云集等会员制电商,带来实惠多重。

那么,是谁在“扭曲”两性?为何有时候,算法眼中的你处在可男可女的模糊地带?进一步讲,性别之外还有哪些偏见?为了应对这种状况,我们可以做些什么?人脸识别下的性别失衡皮尤的这份报告指出,在Facebook上不同类型的新闻报道中,女性在图片中的“在场”情况始终低于男性。在与经济有关的帖子中,只有9%的图片为纯女性内容,与此形成鲜明对比的是,纯男性图像占到了69%。女性在娱乐新闻图片中拥有更多展示机会,但总体上仍低于男性。

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

现阶段,有品有鱼已拥有一套成熟的品控管理体系,商家准入、选品等方面都有详细标准。有品有鱼从产品基本信息、特征信息、使用标准、策划页多方面确认,并从商品开发意向、商品Id 设计、项目发布、赠品、发货形式等多角度核准,最后生成 SKU。平台最终准许商品上架,还需要经过极为复杂的封样和相关审核。有品有鱼在有品选品基础上,从每个品类中二次筛选3款最合适的商品,呈现给会员,可谓精中选精。

【免责声明】本文仅代表合作供稿方观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

在成本控制能力上,Costco大量采购冠军商品,并以大包装的批量销售方式,极大加快了库存周转率,良好控制进货成本。截至2018年,Costco 762家门店中,605家店铺的土地与建筑为自有,早期巨大投入,节约了后续持续高涨的店租成本。

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

目前,会员制已跃居至最高形态——“会员服务制”。与前两种营销手段相比,服务制升级为新商业模式,在同质化竞争愈发激烈的情况下,商户将会员本身权益作为主营服务销售。相比之下,传统电商会员制则多为忠诚用户养成计划。从出发点上,会员制电商就与传统电商不同,传统电商依靠商品差价盈利,而会员制电商则以会员服务费形式盈利,促使商品价格回归原点。会员制电商通过供应链整合与甄选服务,做到精品、高品质,持续为会员打造品质生活。作为中间服务商,该模式缓解了买卖双方由来已久的根本矛盾,也为在红海中竞争的电商行业,开启改道超车的大门。

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

会员服务制扭转原有商业模式 完备会员服务体系成破局之道会员制在国内已众所周知。常见的会员制包括订阅制会员制、忠诚用户养成制会员制及会员服务制三大类。伴随发展,会员制进阶至忠诚用户养成制,商户开始将会员制看作是纯粹的客户经营营销手段,目的是提升用户粘性,在海量消费者中培养高消费用户。常用的会员制方式为积分与礼品兑换、单用途储值与折扣消费、跨公司、跨平台权益互通等,使会员消费产生额外价值。

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

作为会员服务制电商的代表,小米有品旗下的有品有鱼,依托小米多年生态链产业布局,供应链整合能力具备先天优势。小米每进入一个行业,就不断升级产品品质,用最高的设计标准和品质要求,带领供应链厂商走出舒适区,打造高品质商品,做该行业的“价格屠夫”,承诺硬件综合净利率不超过5%。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

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