視覺智能是如何把搜索關鍵字變少

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視覺中心技術的風暴將聚集在一起，指向一個搜索的未來，使關鍵字少。
什么是新的是，一個風暴的視覺為中心的技術正在一起來指向一個未來的搜索，使關鍵字少。
人工智能和機器學習是視覺游戲中的關鍵性的新組件。讓我們專注于這意味著什么，以及它如何影響你的營銷游戲。

深圳網站制作公司究竟需要多少種現實？
我們首先想到的是未來的視覺是虛擬現實或增強現實。
也有三分之一個：混合現實。那么，他們之間的區別是什么，我們可以處理多少種現實？
虛擬現實（VR）是完全沉浸在另一個宇宙，當你有VR耳機上，你看不到你的實際現實。虛擬現實是一個封閉的環境，這意味著你只能體驗到被編程為它的東西。Oculus Rift是虛擬現實的一個例子。
增強現實（AR）使用你的真實環境，但增強了它與計算機生成的元素的加入，如聲音或圖形。博愛éMon去是一個很好的例子，你仍然可以看到你周圍的世界，但相關的圖形–以及聲音–添加到你所看到的神奇éMon。
混合現實技術（MR）是增強現實的一個分支，以增強虛擬性的添加元素。在這里，它融合了你的虛擬世界與你的現實世界，并允許你通過手勢和語音命令進行交互。來自微軟的HoloLens（我的老板）是一個例子，混合現實–這個耳機可以編程層，使互動的任何一種環境對你的現實。
不同的是一個很大的交易–因為像HoloLens這樣一個開放的環境中，營銷人員和消費者，成為一個了不起的工具。
讓我給你展示我的意思。
很酷，對嗎？只是想的商業影響。

零售業的現實
虛擬和增強現實將重塑零售。這是因為它解決了一個問題，為消費者。
網上購物已經成為一種驅動力，我們已經知道它的局限性是什么：不能試衣服，覺得在沙發上的織物或了解一個大便的分量。所有這些都是網上購物者的障礙。
根據哈佛商業評論，增強現實將消除痛點是特定的零售購物–不只是對每種尺寸，但想想想象大一二人帳篷實際上是。隨著增強現實，你可以爬進去里面！
如果您有任何疑問，增強現實是未來，而快，看看沒有進一步的比最近的博愛éMon去征服。我們不能得到足夠的。
一些預測將AR技術的投資接近300億美元，至2020美元，這是在未來三年。透鏡已經呈現出早期的跡象是廣告商的游戲規則。

這是所有關于能夠得到更好的感覺，事情將如何。
時尚是一個試圖找到解決這一問題的方法，并越來越多地擁抱增強現實。
Rebecca Minkoff推出的增強現實在她紐約時裝周的使用顯示今年九月。婦女可以用AR應用程序zeekit–顯示–在現場看衣服看自己的身體。

他們為什么這樣做？解決零售業的一個非常現實的問題。
根據Uri Minkoff，誰是他姐姐的服裝公司的合作伙伴，20至百分之40回–購買零售的行業標準。
如果一個虛擬的嘗試可以消除錯誤的合適的麻煩，錯誤的大小，錯誤的一切，那么他們會解決了一個業務問題，同時也使他們的客戶超高興。
幾周后，在倫敦時裝周的這一趨勢吸引了許多其他設計師的效仿。
讓我們真正了解現實
讓我們把我們的飛躍進入視覺回到地球只是有一點，因為很少有人會增加我們的現實今天。
什么是防止和虛擬現實從接管世界只是還將是緩慢的市場滲透。氬氣和虛擬現實是相對昂貴的，需要全新的硬件。
另一方面，類似的語音搜索-多感官搜索的另一個方面-正在被廣泛采用，因為它依賴于一個硬件，我們大多數人都已經隨身攜帶：我們的手機。

視覺智能的未來依賴于把它綁在一個已經常用的平臺上。
想象一下。你在讀一本雜志，你喜歡的東西是一個模型。
你的手機從來沒有超過三英尺，所以你拿起它，拍一張照片的衣服，和人工智能（AI）-通過你的數字個人助理-使用圖像搜索找到在哪里買它，沒有必要的關鍵字在所有。
看看它如何工作：
談一個多感官搜索體驗，對嗎？
語音搜索和對話為平臺，結合圖像搜索辦公對你個人數字助理–這已經由66%的18使用現有的平臺在26歲和59% 27歲到35歲之間，根據Forrester的研究。

隨著個人數字助理的崛起，視覺智能的普及也將如此。

數字個人助理，與他們的嵌入式人工智能，是未來的視覺智能在每個人的手的關鍵。

視覺智能已經發生了什么？

亞馬遜

最常見的用途之一是在亞馬遜應用程序中存在的權利。在這里，應用程序給你選擇找到一個產品簡單地通過一張照片的東西或條形碼：

camfind

應用程序camfind可以識別你已經提供的地方你可以買它的鏈接圖片的內容。他們的網站吹捧的事實，用戶可以得到“快、無輸入必要的準確的結果。”

例如，我拍了一張我（非常灰塵）的鼠標的照片，它不僅認識到它，而且給了我聯系的地方，我可以買到它或了解更多關于它。

Pinterest

Pinterest已經有一個方便的可視化搜索工具“視覺上相似的結果，“返回其他引腳，是一個混合的商業和社區的帖子結果。這是一個巨大的好處，為零售商利用。

例如，如果你正在尋找南瓜湯配方的想法，并在你喜歡的一個廚房的毛巾，你可以選擇的圖像的一部分，你想找到視覺上類似的結果。

谷歌收購moodstocks也是非常有趣的觀察。moodstocks是啟動了機器學習技術來提高圖像識別在智能手機的攝像頭。

例如，你看到你喜歡的東西。也許是一雙陌生人在地鐵上穿的鞋子，你拍了一張照片。圖像識別軟件識別了鞋子的制作和模型，告訴你在哪里可以買到它，以及它的成本是多少。

微軟已經開發了一個應用程序，它描述了它在圖像中看到的。它了解成千上萬的對象以及它們之間的關系。最后一點是關鍵的，是“人工智能”的一部分。

Captionbot.ai是為了展示微軟的一些認知服務的智能功能，如計算機視覺、情感的API，和自然語言。這一切都是建立在機器學習上，這意味著隨著時間的推移，它會變得更聰明。

你知道還有什么會使它更聰明隨著時間的推移嗎？它融入Skype現在。這是一個巨大的實踐領域–什么所有的機器學習技術的渴望。

正如我所說的，當我們第一次開始，在我們現在的東西像植物鑒定是直接導致我們的未來，一種把你的產品進入消費者的手中，誰是渴望買它。

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文章名稱：視覺智能搜索關鍵字未來
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