广州财校成立“兆禾兴财务数据标注班”动员会

4月24日下午,广州市财经职业学校(以下简称“财校”)财务会计教学部在太和校区举行了成立“兆禾兴财务数据标注班”动员大会。出席此次动员大会的有广州市兆禾兴信息咨询有限公司单位负责人郭经理、陈主管,财务会计教学部余国艳主任、周燕飞老师,招生就业指导科袁志勇老师以及17级会计专业及会计电算化专业的学生,动员会由余国艳主任主持。

首先,余主任向学生们介绍了本次到会的企业代表和参会老师;“兆禾兴财务数据标注班”成班以及授课方式,课程将全程由企业专家、能工巧匠授课;学生们可以在企业师傅的指导下学习和实践,学会并熟练掌握利用互联网,搜集、挖掘、分析财务金融数据的能力,全面提升学生的实际操作财务报表、金融报表能力和必需具备的基本技能,最大限度的与社会、企业对接。

接着,兆禾兴信息咨询有限公司郭经理介绍了公司发展情况。兆禾兴公司在全国范围内的市场研究业务涉及耐用消费品零售数据调查、消费者调查和专项研究,并服务于众多跨国的大型产品制造商及零售连锁企业,成为国际著名企业的长期战略合作伙伴。该公司在整个华南地区数据系统的铺设始于1999年,经过近二十载的辛勤付出和努力,至今已覆盖90多个城市、县、镇区,样本商店更超过2700家,涉及生活和工作中的耐用消费品高达58种产品。 

郭经理用风趣幽默、通俗易懂的语言深入浅出地介绍了在高速发展的信息化时代背景下“财务金融大数据挖掘”的信息收集方法、企业大数据人才需求、大数据个人职业发展、行业发展潜力。财校生通过在“兆禾兴财务数据标注班”学习和实践,能够初步掌握大数据挖掘技能。 

参加动员会的学生们对数据挖掘的方法与意义表现出极大的兴趣与好奇,纷纷与企业专家郭经理进行互动,郭经理谦和耐心地回答了学生的有关问题。并鼓励有兴趣学习该项技能的同学加入财务数据标准班,并表示欢迎表现优秀的学子到该公司顶岗实习。 

最后,在报名环节有103位学生拟报名参加财务数据标注班。财务会计教学部将通过班主任以及任课老师推荐,挑选出40名学生参加该班学习。大数据时代下,会计人才需要用新的思维方式对待数据分析和交易处理,利用各种数据及信息技术,实现流程任务自动化、智能化,支持管理决策,获取洞察,指导行动,最终创造价值。

本文来自大洋网



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自动标注、平滑过渡、音乐鉴权、AI创作,当AI技术应用于音乐行业为人类的精神文化与娱乐生活带来便利和更多选择时,也是一件让人激动不已的事情。随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟,AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中,在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。随着AI技术在音乐行业研究及应用的深入,音乐人工智能已经不新鲜,很多新的应用和产品已经惊艳亮相。基于对于音乐技术及产品的了解,简单梳理一下目前AI技术在音乐类产品的各类应用场景。一.动标注当平台曲库量达到定量级时,如果再依赖传统的为打标签模式就会花费量成本且受到主观影响较。频动标注相关技术就受到泛关注,动标注的作不仅仅只是能替代标注以达到节省成本,同时可以客观评价乐内容,因此还可以拓展到流媒体播放的乐推荐。例如:Spodify、KKBOX都有利深度学习做推荐,其中KKBOX采频件、歌词以及户相关标注和评论等数据作为输从曲、场景及情绪等多个维度来判断乐是否满推荐的条件。般的动标注功能也和KKBOX的推荐维度类似,从曲、应场景、器乐和情绪等维度来进标注。HFIIVE旗下曲多多(AGM)音乐标签对于动标注,笔者也在上听到过一些不太专业的吐槽,比如之前有看到说音频自动标注可能会出现将一首歌曲的情绪同时标注为“欢乐”和“悲伤”两种情绪。在解释这原因之前,可以简单普及下机器学习中分类器、单标签多分类任务和多标签多分类任务。简单来说,分类器就是利已知的输和输出数据来训练,然后该分类器就会对未知的输数据进分类或输出个值。对于个分类器模型,它预测的结果是2个或于2个以上的(结果只有1个代表结果确定就不需要分类模型了)。如果可能的结果数为2称之为分类任务于2就是多分类任务;对于情绪可能有:亢、欢快、安静、悲伤等多个结果,因此情绪分类是个多分类任务。如果认为情绪模型是个单标签多分类任务,那么绝对是不可能出现”欢乐“和”悲伤”同时出现的情况。如果同时出现“欢乐”和“悲伤”,则只能存在于多标签多分类任务。“欢乐”和“悲伤”同时出现就定是错误的吗?也不定!基于深度学习的乐处理式般是分段处理,也就是将乐划分为多个段然后对每个段进预测判断它可能的标签。如果歌曲情绪存在波动,比如一首歌曲的情绪从开始的“欢乐”转向了“悲伤”,那么这种情况也是完全可能出现,现实活中很多歌曲的确是存在多个情绪甚互斥的标签存在的情况。二、平滑过渡平滑过渡功能是近年新出现的“炫酷”功能。简单理解,就是当歌曲快要播放完毕时下歌曲可能缝接,这种歌曲间的平滑过渡,不会让听众觉得非常突兀。这种功能的实现,也有依赖于基于深度学习的技术。致原理是将歌曲的末尾段和可能平滑过渡的其他歌曲的头部段作为训练样本。训练出来的模型可以预测当前输段可以过渡的下个段,然后当播放器播放歌曲尾部段的时候利该模型得到可平滑过渡的下歌曲。三、音乐鉴权互联网上的音乐侵权一直存在,但音乐版权方要在互联网上维护自己的权益,往往比较困难。因为互联网具有海量的内容,而且内容形式具有复合性,比如音乐内容仅仅作为视频的背景音乐,靠人工去发现和识别,难度太大。在这方面,AI技术的运用,已经能够实现实时监控视频、直播或播节中是否有存 在歌曲的侵权情况。其中的原理是,将版权的曲库中歌曲提取出关键特征保存在集群数据库,然后提取待检测的频特征,并通过数据技术进快速检索数据库中是否存在相似数据。目前,拥有类似技术的公司,除了笔者所在公司外,ACRCloud也较具有代表性。四、AI创作当AI进入到音乐创作层面,在互联网行业也已有不少AI音乐创作工具,Amper Music、AIVA、Jukedeck、Ecrett Music、Melodrive、等ORB Composer等。公司层面,索尼、谷歌、百度以及人工智能非营利组织OpenAI等均在AI作曲领域有所尝试。2016年,索尼公司使用一种名为“流机器”(Flow Machines)的软件,创作了一首披头士(Beatles)风格的旋律,然后作曲家伯努瓦卡雷(Benoit Carre)将其制作成一首完整的流行歌曲《Daddy ‘s Car》(爸爸的车)。2018年,微软宣布第四代小冰加入到虚拟歌手市场竞争当中,并“演唱”了一首《隐形的翅膀》。AIVA科技开发的AI作曲家“Aiva”创作摇滚乐曲《On the Edge》并与歌手Taryn Southern合作创作流行乐曲《Love Sick》;在国内,笔者所在公司的相关产品在AI智能创作上,能够实现识曲(识别音乐作品中的音乐元素)、作词、作曲等功能,并已实现了商业化授权和应用。(HIFIVE小嗨 AI识曲/作曲/作词)在具体的AI智能音乐创作层面,AI作曲工具可辅助创意生成。如英国音乐制作人Alexa Da Kid利用IBM沃森认知计算平台中的机器学习音乐生成算法创作出单曲《Not Easy》、歌手Taryn Southern与AI作曲公司Amper Music开发的工具共同创作出《Break Free》与Aiva合作创作流行乐曲《Love Sick》。这些作品都曾一度成为热播曲目。随着越来越多AI音乐创作工具的诞生,充当音乐人的辅助,协助创作出更多优质的作品,AI作曲家的音乐创作能力也在逐渐得到认可。当AI遇上音乐,音乐被注入了越加鲜活的生命力,智能化大潮来袭,AI+音乐,未来值得期待!

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