接入支付宝芝麻信用分的使用场景说明

找标注网是数据标注业务外包分发平台,通过线上接入数据标注公司发布任务,为全职或兼职及残疾人工作室提供的接收任务工作的平台,

希望通过支付宝认证和芝麻分授权的方式,来有效证明分发任务商家的真实性和有效性.以防被小人利用.


使用场景举例:

北京一家人工智能数据标注公司需要大量人工采集四川话方言的录音,把这消息发到找标注网并留下了联系方式,这时远在四川成都的一个数据标注团队在找标注网上看到了这条信息,正好团队都是四川人,与他们的经验的资源相匹配,于是他们就想接下这个业务,


但毕竟是网上,没有接解过,不知道对方的真实性,也不知道这个信息的真实性,,万一是来骗劳动力的,干了活不给结算,为避免这种不诚信的各种情况产生,于是我们想到了支付宝认证和芝麻信用,如果接入了支付宝认证和芝麻分,就有了些有参考,再综合评估是否合作,大致就是这个使用场景,


请支付宝给予开通,为一些数据标注工作室,和残疾人团队减少上当受骗的可能,请支付宝能够支持,谢谢.



推荐文章

    目前AI行业发展火热各大巨头都投入巨资在此领域布局,智能驾驶、人脸识别以及近段时间正火的AI养猪都是AI技术应用在实际生活上的体现,毫不夸张的说AI技术正在逐渐改变我们的生活而我们的生活也将因此变得更美好。     AI的发展离不开数据标注的支持,而目前AI行业庞大的数据标注工作都 是通过 哪种模式完成的呢?     一、常见的数据标注平台由于数据标注的重要性和高质量标注好数据的稀缺性在催生了一大批专职做数据标注团队的同时也催生了一批数据标注平台,比较有名的有百度众测、京东众智、龙猫数据、数据堂等。众所周知百度在互联网大厂是最早开始且投入巨资研Ai 技术的,所以百度众测平台的任务大部分都是百度内部的需求,他们也会接受其他AI公司的数据需求,但是在数据量和价格上会有限制。相比百度而言其他几家数据标注平台就比较亲民一些了,中小型的AI公司的需求一般都会接受。为什么这个地方没有提到大型AI公司呢?那是因为大型AI公司一般都会自建平台且有专门的数据标注团队负责公司的数据需求。二、数据标注平台的业务模式(1)众包模式:现在数据标注通常采取众包的模式,众包模式的优点就是成本较低响应较快。这种模式适用较简单的项目如点点拉框等项目。发布者往往将任务详细介绍和题目一同发送到平台上供广大数据标注兼职人员作答。但众包模式有一个很明显的问题就是质量较难把控,因为众包模式是面向大众的你并不知道在给你做标注的是什么人,他们可能是厨师,是全职太太,是老师每个人对规则的理解不尽相同且不可避免的会有一部分对任务乱答一通影响项目质量。为此各平台也会使用一些方式减少问题的产生提高项目质量。比如增加改判环节一道题在答完之后会由他人进行改判如若判错则不获得任务报酬,此外为防止错判维护答题人员利益还会设置申诉环节使答题人员对有疑问的题目进行申诉。设置标注人员级别,标注人员任务正确率较高答题数较多则能慢慢提高等级解锁更多任务获得更多的任务报酬且有机会进入改判环节成为改判员。(2)外包模式外包模式与众包模式相对是将任务外包给专门的数据标注公司和团队,在项目一开始会对项目整体进行评估然后针对项目整体进行报价由数据标注公司自行安排培训安排人手,只需要保证在项目截止日期前保质保量交付数据即可。这种模式的优势就是数据质量和项目周期有保证。但是响应速度较慢成本较高,因为一开始需要安排竞标且平台需要安排专门的项目人员进行项目对接和项目跟进。现如今国内专门做数据标注的团队较多,但是大多数只是以工作室和几十人的小团队为主且业务类型集中在简单的拉框图像标注上。也有一些的较大型的公司如贵州的梦动科技已经形成产业化带动了当地的发展。又或者是“点我科技”他们自建有平台可以自研工具同时担任着数据标注平台和数据标注公司两种角色。基于以上两种业务模式的答题模式:A模式:A模式指只进行一次答题模式,后续没有改判操作。这种模式应用较少主要用于较简单正确率要求不高的项目。AC模式:AC模式指在答题完成后会有一个改判流程,改判员只能对题目进行正误的判断不能在答题的基础上进行操作。ACC模式:ACC模式和AC模式的主要区别是AC模式不能够之前的答题情况作出更改,而ACC可以更改。三、制约数据标注平台发展的因素业务模式一个好的业务模式能不断拔高一个平台的业务上限,上面介绍的两种常见的业务模式(众包模式和外包模式)因为他们都有各自的优缺点,所以单一的使用任何一种业务模式都是不可行的。单存使用众包模式会带来项目质量难以把控,风险高的问题,且众包模式只适合承接比较简单的需求。单一使用外包模式则会造成对数据标注团队的过度依赖,降低整个平台的活力,造成平台现有人力资源的浪费。对此我们需要两种模式兼用初期需要投入一定的资源建立自已平台的众包团队,这个人数一定要多只有这样才能保证有足够的活跃人数能够完成数据标注任务,同时还要一直有众包任务才能保证这些人一直活跃。众包团队建立起来之后我们就可以将简单的任务通过众包模式发放出去,一些复杂专业性比较高的任务则通过外包模式发放出去即可。数据标注团队一个数据标注平台必须要足够的数据标注团队才能承接更多的需求,为了增加平台上入驻的团队数量我们需要提高平台内部的活跃度同时平台上有足够的任务。每个标注团队往往都有擅长的业务类型,我们也需要根据不同团队的特点发放给他们不同的任务。任务需求一个平台要想不断发展一定要有足够的任务,增加平台承接的任务则需要提高平台的知名度,提高平台的知名度可以通过广告投放,客户口碑传播,搜索优化等方式。同时还需要一个有力的商务团队。参考原文地址:https://blog.51cto.com/14065470/2355532

热门文章

波士顿 - Neurala公司今天推出了一款新的视频标注工具,该工具由Brain Builder平台的人工智能辅助。“自动视频注释将显着加速神经网络的数据标注,从而帮助组织更快地培训和部署AI,”该公司表示。标记图像和视频对于开发用于建模和训练AI应用程序的数据集至关重要。Neurala  以软件即服务(SaaS)为基础提供Brain Builder,以帮助简化深度学习的创建,分析和管理。Neurala的联合创始人兼首席执行官Massimiliano Versace说:“人工智能数据准备的传统方法极其耗时且耗费人力,需要大量数据,需要经过精心和昂贵的注释。” “我们与Brain Builder的目标是通过易于使用的注释工具降低进入门槛。通过添加视频注释,我们能够进一步自动化数据准备,帮助组织将AI数据准备的时间和成本降低至少50%。“Neurala的专利和获奖技术源于2006年NASA,DARPA和空军研究实验室的神经网络研究。2013年,该公司加入了Techstars商业化计划。“每个人都想要AI,但他们不知道为什么,”Neurala的联合创始人兼首席运营官Heather Ames Versace说。“视频注释工具是终身AI技术堆栈的一部分,可提供透明度。”启用AI的注释可节省时间,提高工作效率当用户标记视频中的人物,物体或缺陷时,Neurala的新工具可以反复学习。Neurala表示,在用户在第一帧中标记感兴趣的项目后,该工具会自动在后续帧中注释相同的项目。例如,如果五个人输入一个框架,则在用户仅用一个人标记第一个框架后,它们将全部自动注释。相比之下,用户必须在他或她进入框架时标记每个人,这将花费更多的时间。此外,AI辅助视频注释可以提高标签处理速度并提高生产力,Heather Ames Versace告诉“ 机器人商业评论”。例如,用户可以注释10秒视频的一帧并获得300个注释的输出,而使用传统的注释方法,用户需要手动标记300个不同的图像才能获得相同的结果,Neurala说。“可解释性和信任始于数据,”Heather Ames Versace在最近的AI World大会上说。“通过在更短的时间内对数据进行注释和标记,团队可以进行更快速的原型设计。”用Brain Builder存钱“最终,它将帮助组织和开发人员更有效,更具成本效益地构建,培训和部署人工智能,”Massimiliano Versace说。“当涉及视觉AI的构建方式时,Neurala的Brain Builder平台已经在改变游戏规则。而现在,视频注释将进一步扩大可访问性和生产力的可能性。“Neurala说,Brain Builder还可以提供可观的投资回报。使用Brain Builder,组织可以以每小时6,750美元的视频进行注释,而没有它的则为13,500美元。Neurala发布  了一个教程  ,概述了使用Brain Builder在视频中标记对象的过程和好处。它还解释了如何使用TensorFlow训练语义分段网络。此外,本教程还引导观众了解跨多个GPU的培训步骤,这可以进一步缩短培训时间。