本文目录一览：

• 1、短视频系统及大数据推荐机制
• 2、TikTok在美国的现状如何？
• 3、巴菲特对人工智能的崛起表示担忧，将这项技术的兴起与原子弹的发明相提并论，如何看待这一观点？
• 4、TikTok怎么玩？
• 5、ti和哪种功能不能一起用
• 6、一项发明创造要获得专利权利必须具备新颖性、创造性和实用性吗？

短视频系统及大数据推荐机制

  三个商业维度决定了短视频已经成为主流，分别为 网络流量趋势，信息高效传达，变现价值能力 。这三个方面的分别为平台，用户，创作者满足了各取所需的形态，这是实际价值的存在点。

  网络流量趋势顾名思义，则是网络平台的唯一KPI。网络平台拥有越多的活跃用户就越证明该平台的成功，每一个网络巨头无一例外都是利用自身的流量，获取市场的广告效益，所以平台只有拥有流量才会成为具有实际价值的平台。

  信息高效传达则是针对用户而言，能够在网络平台上获取到自己需要的信息更高效的方式。无论是娱乐，财经，体育，知识，消费各方面的视频内容都是对网络1.0时代以图文为主的博客，新闻知识获取渠道的升级。视频的每羡中一帧都可能败如涵盖成百上千字的文字内容，在这个数据爆炸的时代，提高获取内容成本是对用户的一次体验升级。

  变现价值能力，这是对于创作者的努力创造优质内容的原动力。这三者的高效配合形成一个正向循环齿轮，这样蛋糕就会越做越大。

  我个人认为一个优秀的短视频平台需要具备以下3个方面：

   (1).视频的实时性，热点性，个性化推荐

   (2).检索提取干货信息，作为更高效的搜索引擎

   (3).有娱乐性，实用学习性，传播性

   2020年8月份科技部明确指出将基于数据分析的个性化服务推送服务技术列为限制出口名单，这必然会让大家联想到最近抖音海外版Tiktok的出售风波。因为推荐算法一般是根据海量app用户信息经过核心算法服务进行建模计算出来的。这里面包含大量用户隐私数据，核心算法技术积累，所以在目前初步人工智能时代，算法的重要程度在日益加重。

  说到推荐算法则不得不说到机器学习，在抖音热门推荐区推荐的视频都是通过对每个用户进行建模后根据权重进行个性化推送的，平台也会通过计算点赞概率影响排序顺序，然后推荐给用户。用数学来表示的话：

针对已知用户，视频和环境和未知行为，比如点击去预测它产生的概率，这就是推荐算法的核心。

   (1).特征X：用户，视频，环境

   比如用户年龄就可以作为特征，根据不同年龄进行特定内容推送，越多的特征可以帮助更好的帮助我们去给他们挑选感兴趣的内容。更多的用户特征也可以从用户的手机型号，来自哪里，收藏内容标签，观看停留时间，兴趣标签；当然也可以从视频内容获取特征信息，视频标签，用户评论信息提取，视频类别，视频的平均点击率，弹幕内容，评论量，转发量；用户在什么样的环境中看到的视频，白天或者晚上，使用手机看到的还是电脑看到的。很多做推荐算法的工程师会花很多时间用在制作一些特征的工程，用机器去实现用户的标签或者视频内容的理解，这部分是构成了推荐算法很重要的一部分。等到我们的特征准备完毕，就可以作为我们的输入去送给我们的模型，也就是Fx函数。

   (2).构建模型F（y|x）

   目前主流市场上有2种模型，第一种是基于树的模型，就比如说决策树。在实际的推荐算法工程里，这个决策树模型可以制作得非常深，并且根据板块门类的划分也可能不止一颗树，可能是很多树构成，相关树之间通过关联主键进行连接，一起加权构成了一个决策树的森林，它们会合在一起去做一个推荐算法，模拟计算Fx函数。另一种模型是基于神经网络去做的一些数据的拟合。（模型见图1）

   第二种是基于人工神经网络（Artificial Neural Networks）简称连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为的特征，进行分布式并行星系处理的算法数学模型。这种网络以考系统的复杂度，通过调整内部大量节点之间的相互关连的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络是一种数据挖掘的方法，不仅可以使用与决策树大体相同的方式预测类别或分类，而且还能更好的确定属性之间的关联强度（模型见图2）。通常构建神经网络模型个人比较推荐RapidMiner，通过Excel或者DB导入各类不同属性的分类数据，比如医兄枯山院里病人的血脂，体重，体温等各类指标数据，然后进行流程连接并设置条件，最终得出神经网络数据结果。

   (3).制定目标Y

   需要预测的位置行为Y指的就是推荐权重，通过一系列数据计算得出这类视频是否适合推荐给用户观看。

这也是很多短视频平台，一直以综合互动量为考核内容创作的最终指标。

   机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让你的程序变得更聪明些。这里举一个生活中的案例说明这一点，某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎么选呢？你想起来，外婆说过，明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准：只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。

   机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让程序变得更聪明些。那么如何让程序变得更聪明一些喃？则需要利用算法进行数据训练并在过程中对数据预测结果集进行效验。

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。

在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporal difference learning）

TikTok在美国的现状如何？

由余烂备于海外版抖音TikTok 的迅速发展，它迅速引起了美国各层的强烈反应，不论是美国官方也好，还是互联网各大巨头也好，已经都开始强烈的针对这个talk短视频软件，比如说像Facebook还有谷歌等，都表现出了强烈的收购欲望，并且特朗普政府也提出了如果字节跳动不在45天之内对TikTok 进行交易的话，将对TikTok 进行全面封禁，不得不说，特朗普对中国的针对也是步步紧逼。

根据数据显示，在TikTok 平台上，出现的，对于拯救TikTok 的视频浏览量已经达到了8亿多，而截止到今年的四月底，在美国的用户下载量已经达到了1.65亿，大约占到了美竖毁国总人口的一半，下载tigl的大部分都是年轻的美国人，美国人也表示。大概有超过一半的青少年在使用TikTok 这个软件，根据对美国青少年的调查表明，越来越多历睁的人正在接受提个TikTok 。

但是由于特朗普的强制交易手段，导致许多的TikTok 博主纷纷在软件上纷纷跟大家互动道别，而美国的《福布斯》杂志网站也刊文显示反对封禁TikTok 最强烈的声音还是来自于18到29岁的年轻人他们站到了五成以上，而对于30岁以上的人来说，他们基本上很少用kill这个软件，所以说，如果特朗普真的强制封禁TikTok的话，那么我觉得TikTok 在美国也是坚持不下去的。

因为他们还有一个跟TikTok 一模一样功能的TikTok，有一些人表示，如果talk以后在美国不能用了，他们将会更多的考虑用这个Instagram ，而且根据最近的新闻报道，美国已经强制封禁了TikTok在美国的使用，只要我们对美国感到可惜，对TikTok感到同情，

巴菲特对人工智能的崛起表示担忧，将这项技术的兴起与原子弹的发明相提并论，如何看待这一观点？

巴菲特在接受采访时表示，人工智能的发展可能会带来严重的后果，类似于原子弹的发明对世界产生的影响一样。他指出，尽管人工智能可为人类带来很多好处，但它也可能会对社会产生负面影响，例如失业率的增加、隐私泄露和对人类基本道德问题的侵犯等等。

从一个角度来看，巴菲特对人工智能的担忧是有道理的。随着人工智能技术的不断发展，它可以在许多领域应用，从军事到医疗、州埋配金融到教育等等。然而，由于它具有高度智能化和自我学习的能力，一旦获得了某项技能或能力，就很可能代替人类的工作，从而导致大量的失业和经济不稳定。此外，人工智能的应用也可能对人类隐私造成威胁，例如深度学习技术可能会被用来窃取个人身份和财产信息。最重要的是，人工智能还可能会引发诸如道德问题、伦理问题等社会意识形液晌态问题。

然而，从另一个角度来看，巴菲特的观点也有一定的夸大和悲观。首先，虽然人工智能技术在不断进步，但它目前离取代人类还差很远，人类在许多领域仍然具有独特的优势。其次，人工智能技术在应用时，需要遵守册指法律法规、道德标准和社会伦理等方面的规范，否则就会承受相应的法律责任。

此外，当前社会对人工智能技术的发展也给予了足够的关注和重视，各国政府、科研机构和企业也在积极推动相关政策、技术研发和标准制定等方面的合作和共同努力，期望在人工智能发展过程中取得平衡和谅解。

尽管如此，巴菲特的担忧也提醒了人们对于人工智能应用的谨慎和反思。要确保人工智能能够为人类带来更多的利益和发展，就需要以可持续性为标准，推动人工智能技术的发展与社会的协调与合作，同时注重伦理、道德和文化等方面的反思和探讨，让人工智能技术真正成为建设性的力量。

巴菲特的担忧主要是针对人工智能技术的普及对人类带来的潜在风险。他认为，人工智能技术的进步可能会导致某些人或组织掌握极其强大的武器，从而对全球安全造成巨大的威胁。此外，他还担心人工智能技术的普及可能会导致人类失业率的大幅上升，进而引发社会动荡。

与原子弹的发明相比，人工智能技术的崛起确实存在一定的相似性。原子弹的发明改变了全球政治形势和军事平衡，引发了冷战期间的核武器竞赛和对全球安全形势的重新评估。而人工智能技术的出现，可能也会对全球政治和经济形势带来深刻的影响，特别是对于传统行业和职业的影响会更为明显。

然而，人工智能技术的崛起与原子弹的发明也存在不同之处。原子弹是一种军事武器，其影响主要体现在战争和军备控制等方面。而人工智能技术不仅可以用于战争，还可以应用于诸如医疗、教育、交通等各个领域。

因此，人工智能技术的影响范围更为广泛，其带来的变革也更加多元化。不过，我们也不能一味地对人工智能技术的发展持悲观态度。作为一项前沿技术，人工智能技术的应用正在不断地拓展和丰富，其潜力和前景也无法预计。在应对人工智能技术的风险的同时，我们也应该为其发展提供更加积极的态度和支持，从而促进其应用和推广。

TikTok怎么玩？

Tiktok是什么，适不适合做？

TikTok其实就是海外版的抖音，而且是3年前的抖音，其核心玩法与产品逻辑，和我们熟悉的抖音都基本相似。

正因为TikTok和抖音的相似性，给了我们很多想象和可操作的机会。

抖音的各种运营策略和商业模式不断被研究出来。而这些策略和模式，对于TikTok，也同样适用。

不管是流量，还是变现，短视频（抖音/TikTok）不断展示出其产品模式该有的优越性和霸气。

当新的机会出现时，你会犹豫，这会不会不适合我？

但你忽答扒敏视了“新”也意味着，所有人都是第一次接触，都处于同一起跑线。大家都是平等的。

此时，相对来说，越早进入这个领域的人，越有先发优势，错过了3年前的抖音，难道还要错过TikTok第一波市场红利吗？互联网入口和用户注意力的迁移，正带来海量低成本精准流量。

运营TikTok需要哪些准备？

我们发现，TikTok的下载和注册往往就可以难倒80%的外贸人，有了充分的基础准备，后续自然就会简单很多，比如：

step1: 前期准备

一部单独的运营手机（建议苹果6以上）

一个海外的APPLEID账号（注册一个新海外ID）

一张海外手机卡（无卡：手机伪装100%真实）

有出海线路（梯子）

需要Gmail邮箱（前期不建议用其他社媒账号绑定）

Step2：如何安装（以苹果手机为例）

重置手机

手机初始化：根据目标市场和海外通道出口IP地址，选择对应信息匹配设定，如：国家、区域、语言、时区、输入法等

重置广告识别码

不要装国内APP

TikTok有哪些变现玩法？

1. 可以展示自己的产品，让客户联系到你，或者获取到客户的联系方式，做传统外贸生意。

2. 可以电商带货，现在TikTok已经开通小黄车功能了，可以在视频中添加跳转到Shopify和Teespring的链接，直接就可以带产品。

3. 接广告，粉丝多了，就有广告需求，比如：使用广告主指定的音乐做背景，或是广告主要求上传或拍摄一个带品牌露出的作品。

4. 可以撸基金，现在TikTok为了前期让更多的创作者参与进来，只要发视频，达到一定播放量，就可以有美金奖励。

……

TikTok新功能发布

01 美国区域dou+上线

TikTok美区开放了dou+功能，目前只有部分用户有开通dou+的功能，dou+仍然属于内测阶段。

目前并不是对所有人开放。美区dou+功能的开通，意味着TikTok商业化进程又向前迈出一大步。

02视频合辑 功能开通

TikTok在3月下旬开始和部分创作者合作，推出一项播放列表新功能——视频合辑，创作者能通过合辑功能将自己TikTok账号内的视频按不同主题自行分类，分为若干合辑。

用户根据自己的需要和喜好对合辑命名，在创建合辑后，选中的视频就会出现在创作者的个人资料下方，方便粉丝查找和观看。

合辑功能的推出，有助于帮助创作者提高TikTok视频的曝光率和互动率，连载性质的视频内容，上一个视频播放完自动切入下一个视频。延长观众的参与时间，增强用户黏度，有利于建立更牢固的联系。

03 无人直播

无人直播清枝是指非实时直播，是通过技术手段播放短此李视频来代替直播推流。无人直播本质上不是直播而是一段通过剪辑合成的视频，所以无人直播只要被官方发现，就难逃被封禁的命运。

然而TikTok平台官方对于无人直播的管控并不严格，无人直播只要做好账号粉丝数量，选好品，再配合针对性的直播素材，可以实现很不错的佛系出单模式。

无人直播边际成本极低，人力成本也不高，因此当下把握住TikTok疏于管控的风口更为重要。

04 新增特效功能 画面逼真

TikTok官方账号发布消息，表示最新版本APP可以利用IPhone 12 Pro系列手机搭载的LiDAR激光雷达实现AR特效视频。TikTok通过特效功能使用户能够链接物理世界和数字世界，通过互动激励创作者产出更多视频。例如Green Screen（绿幕）特效吸引超过253M的用户参与共同拍摄。

TikTok表示，2021年将会持续推出更多具有创造性的AR特效。通过特效吸引用户参与，获取更多流量。

不愿错过短视频机会的你，赶紧行动起来吧！

ti和哪种功能不能一起用

您好，TI和哪种功能不能一起用？TI（Texas Instruments）是一家全球性的半导体公司，它的产品涵盖了很多不同的应用领域，比如消费类电子产品、工业控制、通讯、计算机等。TI的产品不能和任何一种功能一起使用，因为它们是专门为特定应用领域而设计顷敏的，比如消费类电子产品的TI产品不能用于工业控制，工业控制的TI产品也不能用于消费类电子产桥州品。因此，TI的产品不能和任何一种功能一起使用雀消枝，而是要根据具体的应用领域来选择合适的TI产品。

一项发明创造要获得专利权利必须具备新颖性、创造性和实用性吗？

专利如何用机器学习增强tiktok视频的新颖性、创造性和表现性？，就是一项发明创造如何用机器学习增强tiktok视频的新颖性、创造性和表现性？的伍举棚首创者所拥有的、受保护的、独享的权益。在实行专利保护制度的国家，凡具有新颖性、实用性、创造性的发明创造，发明者都可以申清获取专利。就看如何用机器学习增强tiktok视频的新颖性、创造性和表现性？你要申请的是发明专利，实用新型腔则专利还是外观专利，不同的类别对新颖性、实用性、创造性的要求也给答纤有不同。