当前位置: 首页 > news >正文

Contents:帮助公司为营销目的创建内容



【产品介绍】
  • 名称
          Contents
  • 上线时间
            2017年5月
  • 具体描述
          Contents是一家提供基于人工智能的内容生成平台的企业,可以帮助用户在各种网站和工具中使用最先进的机器学习模型,实现视频编辑、图像生成、3D建模等内容创作。

【团队介绍】
  • 创始人
      Massimiliano Squillace、Nicola Di Campli
  • 总部位置
      意大利
  • 愿景
       Contents的愿景是让数据的获取变得更加简单,为用户提供优化每个流程的能力,节省时间和资源。Contents的平台包括多种技术服务,可以满足不同的在线业务的需求,如AI写作、AI聊天、AI艺术、AI+人工写作、电子商务、翻译等。用户可以在Contents的应用中使用手机相机扫描自己或其他物体,并将它们转化为3D模型,然后在虚拟世界中放置和编辑。用户还可以训练自定义的AI生成器,生成特定的人物、物体或艺术风格。
      我们的核心竞争力:
             · 整合——为每项服务提供最先进的技术
             · 自动化——将耗时的任务自动化
             · 技术与人类作家的手工整理相结合
           
【产品特点】
  • 与媒体监控工具相比,具有成本效益的解决方案,在没有分析师的情况下进行媒体监控。
 
  • 与Al文案平台相比,具有集成SEO逻辑的Al文本生成,完全人性化的文案,我们的客户使用特定的指导方针。
 
  • 与机器翻译平台相比,内容工作流集成,任何写作工作都可以有多语言输出。

【常见问题】
      Q:Contents.com是免费的吗?
      A:   Contents.com可以在有限的时间内免费试用。

      Q:Contents.com支持哪些语言?
      A:   支持25种以上的语言。其中六个,英语、西班牙语、法语、德语、意大利语和巴西葡萄牙语,是优质的,
              因为我们使用了本地数据集来训练Al模型。对于优质语言,没有额外费用。

      Q:Contents.com提供哪些服务?
      A:   可以帮助公司生成不同类型的内容。SEO博客文章、广告文案、电子商务产品描述、社交媒体标题、Al图像、
               翻译等。

      Q:Contents.com 生成的内容是无抄袭的吗?
      A:   Contents.com总是生成Original和全新的内容。

      Q:Contents.com 的花费是怎样的?
      A:   Contents.com提供两种不同的定价选项。您可以通过一次性充值(最低金额506)或每月或每年激活订阅
              来访问我们的产品。如果这两个选项都不适合您,请与我们联系,我们将根据您的特定需求开发解决方案。

AIGC是人工智能领域中的一种创新技术,其基本原理是利用人工智能技术中的“自然语言处理”、“机器学习”、“深度学习”等技术,对大量的语言数据进行深入分析、学习和模拟,从而实现对自然语言的理解和生成。简单来说,AIGC可以自动生成自然语言文本,包括文章、句子、评论等。

AIGC的出现具有重要的意义,它不仅可以提高人们的工作效率,还可以促进跨语言、跨文化交流。AIGC可以自动生成多种语言的文本,这有助于解决不同语言之间的交流障碍。另外,AIGC也可以用于智能客服、智能问答、智能推荐等应用场景中,提高用户体验和服务质量。

AIGC的出现还带来了很多变化,其中最明显的是文本生成方面的变化。AIGC可以根据给定的输入数据,通过模型和算法自动生成文本,这比传统的手写文本更加快速、准确和全面。此外,AIGC也可以用于图像生成、音频生成等领域,比如基于文本生成的图像、语音合成等。

AIGC在多个领域都有广泛的应用,其中比较厉害的领域包括:

  1. 新闻媒体:利用AIGC技术可以快速生成新闻稿件、摘要、标题等内容,大大提高了新闻媒体的效率和准确性。比如,《华尔街日报》就使用AIGC技术来生成新闻稿件。
  2. 智能制造:AIGC技术可以帮助制造业实现智能化生产和管理,包括智能机器人、自适应控制系统、智能品质管理等,提高生产效率和质量。
  3. 智能交通:AIGC技术可以帮助交通领域实现智能化的交通管理和安全控制,包括自动驾驶、智能交通控制、智能路况预测等,提高交通效率和安全性。
  4. 智慧城市:AIGC技术可以帮助城市实现智慧化管理和服务,包括智能公共交通、智能安防、智能环境监测等。

 

相关文章:

Contents:帮助公司为营销目的创建内容

【产品介绍】 名称 Contents上线时间 2017年5月 具体描述 Contents是一家提供基于人工智能的内容生成平台的企业,可以帮助用户在各种网站和工具中使用最先进的机器学习模型,实现视频编辑、图像生成、3D建模等内容创作。【团队介绍…...

1397: 图的遍历——广度优先搜索

题目描述 广度优先搜索遍历类似于树的按层次遍历的过程。其过程为:假设从图中的某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾被访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先…...

Java 华为真题-选修课

需求: 现有两门选修课,每门选修课都有一部分学生选修,每个学生都有选修课的成绩,需要你找出同时选修了两门选修课的学生,先按照班级进行划分,班级编号小的先输出,每个班级按照两门选修课成绩和的…...

Invalid access token: Invalid header string: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte

报错:在运行一个txt文档时报Invalid access token: Invalid header string: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 原因:文档编码方式的原因,电脑默认的是UFT-8格式的编码 解决方法:用notepad改一下文档编码就好...

Java 中将多个 PDF 文件合并为一个 PDF

一.前言 我们将从以下两个方面向您展示如何将多个PDF文件合并为一个PDF: 1. 将文件中的多个 PDF 合并为单个 PDF 2. 将流中的多个 PDF 合并为单个 PDF 1. 了解 Spire.PDF 库 要在 Java 中合并 PDF 文件,我们将使用Spire.PDF 库。Spire.PDF for Java 是…...

python经典百题之水仙花数

题目:打印出所有的“水仙花数”,所谓“水仙花数”是指一个三位数,其各位数字立方和等于该数 本身。例如:153是一个“水仙花数”,因为1531的三次方+5的三次方+3的三次方。 方法一:暴…...

jvm的调优工具

1. jps 查看进程信息 2. jstack 查看进程的线程 59560为进程id 产生了死锁就可以jstack查看了 详细用途可以看用途 3. jmap 如何使用dump文件看下 查看 4.jstat 空间占用和次数 5. jconsole可视化工具 各种使用情况,以及死锁检测 6. visualvm可视化工具…...

C语言--字符串旋转笔试题

C语言–字符串旋转笔试题 文章目录 C语言--字符串旋转笔试题一、字符串左旋1.1 思路11.2 思路1代码1.3 思路21.4 思路2代码 二、字符串旋转结果判断2.1 思路12.2 思路2 一、字符串左旋 实现一个函数,可以左旋字符串中的k个字符。 例如: ABCD左旋一个字…...

IntelliJ IDEA使用_常规设置

文章目录 版本说明主题设置取消检查更新依赖自动导入禁止import xxx.*、允许import内部类显示行号、方法分割线、空格代码提示(匹配所有字母)自定义注释颜色添加头部注释自定义字体设置字符编码关联本地GitJDK编译版本Maven配置Tomcat配置代码注释设置头…...

ResponseBodyAdvice 获取参数

废话不多说,简练,一针见血,解决问题,才是最好的。 首先肯定是重写了这个beforeBodyWrite方法 重点来了,获取请求参数: request.getBody()返回一个inputStream流,这里你可以 使用很多方法把这个…...

人力资源服务升级正当时,法大大助力佩信集团加速数字化

人力资源服务业是现代服务业的一个重要门类,在促进就业创业、提供人才服务方面发挥重要作用。同时面对产业转型升级、平台经济快速发展、企业用工成本提高等新形势,发展人力资源服务业对于促进社会化就业、更好发挥我国人力资源优势、服务经济社会发展具…...

UG\NX二次开发 二维向量相加

文章作者:里海 来源网站:王牌飞行员_里海_里海NX二次开发3000例,里海BlockUI专栏,C\C++-CSDN博客 简介: UG\NX二次开发 二维向量相加 效果: 代码: #include "me.hpp"void doIt() {const double vec1[2] = { 1.0,2.0 };const double vec2[2] = { 2.0,2.…...

RabbitMQ深入 —— 持久化和发布确认

前言 前面的文章荔枝梳理了如何去配置RabbitMQ环境并且也介绍了两种比较简单的运行模式,在这篇文章中荔枝将会继续梳理有关RabbitMQ的持久化机制以及发布确认模式的相关知识,希望能够帮助到大家~~~ 文章目录 前言 一、持久化 1.1 队列持久化 1.2 消息…...

人脸识别三部曲

人脸识别三部曲 首先看目录结构图像信息采集 采集图片.py模型训练 训练模型.py人脸识别 人脸识别.py效果 首先看目录结构 引用文121本 opencv │ 采集图片.py │ 训练模型.py │ 人脸识别.py │ └───trainer │ │ trainer.yml │ └───data │ └──…...

【Linux网络编程】Socket-TCP实例

netstat -nltp 无法用read函数读取UDP套接字的数据&#xff0c;因为UDP是面向数据报&#xff0c;而TCP是面向数据流。 客户端不需要 bind&#xff0c;listen&#xff0c;accept&#xff0c;但是客户端需要connect&#xff0c;connect会自动做bind工作。 #include <sys/sock…...

<OpenCV> 边缘填充

OpenCV边缘填充 1、边缘填充类型 enum cv::BorderTypes ORDER_CONSTANT iiiiii|abcdefgh|iiiiiii with some specified i -常量法&#xff0c;常熟值填充&#xff1b; BORDER_REPLICATE aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh -复制法&#xff0c;复制边缘像素&#xff1b; BORDER_R…...

【视觉SLAM入门】7.3.后端优化 基于KF/EKF和基于BA图优化的后端,推导及举例分析

"时间倾诉我的故事" 1. 理论推导2. 主流解法3. 用EKF估计状态3.1. 基于EKF代表解法的感悟 4. 用BA法估计状态4.1 构建最小二乘问题4.2 求解BA推导4.3 H的稀疏结构4.4 根据H稀疏性求解4.5 鲁棒核函数4.6 编程注意 5.总结 引入&#xff1a; 前端里程计能给出一个短时间…...

Docker概念通讲

目录 什么是Docker&#xff1f; Docker的应用场景有哪些&#xff1f; Docker的优点有哪些&#xff1f; Docker与虚拟机的区别是什么&#xff1f; Docker的三大核心是什么&#xff1f; 如何快速安装Docker&#xff1f; 如何修改Docker的存储位置&#xff1f; Docker镜像常…...

PHP请求API接口案例采集电商平台数据获取淘宝/天猫优惠券查询示例

优惠券查询API接口对于用户和商家来说具有重要作用&#xff0c;可以方便地获取优惠券信息&#xff0c;进行优惠券搜索和筛选&#xff0c;参与活动和促销推广&#xff0c;提供数据分析和决策支持&#xff0c;提升用户体验和忠诚度&#xff0c;为商家增加销售额和市场竞争力。 t…...

计算机网络:三次握手与四次挥手

摘取作者&#xff1a;拓跋阿秀 三次握手 三次握手&#xff08;Three-way Handshake&#xff09;其实就是指建立一个TCP连接时&#xff0c;需要客户端和服务器总共发送3个包。进行三次握手的主要作用就是为了确认双方的接收能力和发送能力是否正常、指定自己的初始化序列号为后…...

Ubuntu系统下交叉编译openssl

一、参考资料 OpenSSL&&libcurl库的交叉编译 - hesetone - 博客园 二、准备工作 1. 编译环境 宿主机&#xff1a;Ubuntu 20.04.6 LTSHost&#xff1a;ARM32位交叉编译器&#xff1a;arm-linux-gnueabihf-gcc-11.1.0 2. 设置交叉编译工具链 在交叉编译之前&#x…...

Opencv中的addweighted函数

一.addweighted函数作用 addweighted&#xff08;&#xff09;是OpenCV库中用于图像处理的函数&#xff0c;主要功能是将两个输入图像&#xff08;尺寸和类型相同&#xff09;按照指定的权重进行加权叠加&#xff08;图像融合&#xff09;&#xff0c;并添加一个标量值&#x…...

《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》

在注意力分散、内容高度同质化的时代&#xff0c;情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现&#xff0c;消费者对内容的“有感”程度&#xff0c;正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中&#xff0…...

多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验

一、多模态商品数据接口的技术架构 &#xff08;一&#xff09;多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如&#xff0c;当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时&#xff0c;接口可自动提取图像中的颜色&#xff08;RGB值&…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践

C# SqlSugar&#xff1a;依赖注入与仓储模式实践 在 C# 的应用开发中&#xff0c;数据库操作是必不可少的环节。为了让数据访问层更加简洁、高效且易于维护&#xff0c;许多开发者会选择成熟的 ORM&#xff08;对象关系映射&#xff09;框架&#xff0c;SqlSugar 就是其中备受…...

鱼香ros docker配置镜像报错:https://registry-1.docker.io/v2/

使用鱼香ros一件安装docker时的https://registry-1.docker.io/v2/问题 一键安装指令 wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros出现问题&#xff1a;docker pull 失败 网络不同&#xff0c;需要使用镜像源 按照如下步骤操作 sudo vi /etc/docker/dae…...

大学生职业发展与就业创业指导教学评价

这里是引用 作为软工2203/2204班的学生&#xff0c;我们非常感谢您在《大学生职业发展与就业创业指导》课程中的悉心教导。这门课程对我们即将面临实习和就业的工科学生来说至关重要&#xff0c;而您认真负责的教学态度&#xff0c;让课程的每一部分都充满了实用价值。 尤其让我…...

dify打造数据可视化图表

一、概述 在日常工作和学习中&#xff0c;我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示&#xff0c;还是简单的数据洞察&#xff0c;一个清晰直观的图表&#xff0c;往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server&#xff0c;由蚂蚁集团 AntV 团队…...

Go语言多线程问题

打印零与奇偶数&#xff08;leetcode 1116&#xff09; 方法1&#xff1a;使用互斥锁和条件变量 package mainimport ("fmt""sync" )type ZeroEvenOdd struct {n intzeroMutex sync.MutexevenMutex sync.MutexoddMutex sync.Mutexcurrent int…...