UGC 应用的现状如何？
UGC 应用的现状如何？
在 UGC 模式下，用户既是内容的消费者，同时也是内容的创作者。而移动互联网的快速普及、网民人数的激增，以及 5G 等高速移动通信技术的快速发展也对 UGC 模式的流行起到了巨大的推动作用。这种模式甚至催生出目前一些非常流行的“国民级”平台或应用。
短视频和直播平台就是很明显的例子。根据中国互联网络信息中心发布的第 50 次《中国互联网络发展状况统计报告》，中国短视频用户总数已达 9.62 亿人，占网民整体的 91.5%；网络直播用户规模为 7.16 亿人，占网民整体的 68.1%。
这种“人人皆可创作”的模式大幅提升了用户的参与积极性，丰富的个性化内容也让平台产生了更大的用户粘性，这也使得 UGC 成为互联网领域被看好的全新应用和商业模式。
UGC 模式有什么特点？
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人人都是参与者
在 UGC 模式下，创作和表达已经不再是少数专业人士的“特权”，任何人都可以借助简单易用的工具，以文字、声音、图片、视频作为载体，表达自己的想法和创意，结识有共同兴趣爱好的用户，通过互联网这座桥梁建立更紧密的联系。
催生全新商业模式
在 UGC 模式流行前，可能没人会相信仅通过视频直播宣传产品，就能在短时间里产生数以亿计的销售额。而 UGC 模式就这样催生了丰富多彩的全新商业模式，例如直播带货、“打赏”、“知识付费”等。借此，用户可以获得更加个性化的内容，内容创作者和网站平台获得了全新收入来源，而其他行业也获得了触达用户的全新渠道和方式。
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如何使用 Amazon Personalize 在 StockX 上拓展个性化用户体验
在决定将推荐程序的核心模型开发与生产推理扩展交由亚马逊云科技负责之后，StockX 开始使用 Amazon Personalize 进行开发，并很快感受到将其集成至全扩展机器学习工作流所带来的卓越便捷性。成功的秘密在于企业决策者同意将 Amazon Personalize 集成至更多 StockX 体验当中，并不断扩大我们在机器学习领域投入的精力。可以肯定地讲，个性化如今已经成为 StockX 内部的头等大事。
使用 Amazon Personalize 建立个性化优惠券 -- 新旧架构对比
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通过机器学习提升视觉搜索能力实战演练
本文介绍了如何使用 Amazon SageMaker 与 Amazon ES KNN 索引创建基于机器学习的视觉搜索应用程序。我们还使用到在 ImageNet 数据集上经过预训练的 ResNet50 模型。当然，大家也可以使用其他预训练模型，例如 VGG、Inception 以及 MobileNet 等，并使用自己的数据集进行调优。
人工智能图像检测实际操作：Amazon Rekognition PPE 识别
本文介绍了如何使用检测（DetectProtectiveEquipment API）来自动分析图像及视频帧，借此检查员工及客户是否正确佩戴个人防护设备，例如口罩、头盔与手套等。我们介绍了多种实现方法，包括从摄像机、存储视频以及流式视频中提取图像帧。最后，我们还介绍了如何使用 Amazon Rekognition 自定义标签来识别特定实际业务需求的其他设备。
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