据悉，马杰思早在5月份，就已将脉脉的个人认证改为字节跳动Pico社交中心负责人。

去年，搜狗与腾讯合并后，大部分搜狗业务（搜索和浏览器等）和公线团队将并入腾讯看点。其中，腾讯新闻、QQ部门都在原基础上继续进行裁员，而腾讯新闻多个业务部门开启了比例30%-50%不等的新一轮裁员。

2021年9月，搜狗宣布完成私有化交易，完成退市。综合来看，某种程度上，腾讯正在慢慢砍掉一些不赚钱的业务，实现降本增效，并依然在将战略资源向短视频倾斜。据该用户投诉，搜狗阅读通知停运后，所有用户的金额转其他app会员，不同意或者不接受视为自动放弃权益，这种强制行为不予接受。除此之外，今年6月据36氪报道，腾讯裁员动作仍将延续。腾讯各大事业群中，PCG为上半年裁员重灾区，整体裁员比例或超10%，下半年将在上半年的基础上继续裁员，其中PCG旗下多个细分业务部门裁员比例甚至会达到40%-50%，少数业务面临整体裁撤。

很明显，搜狗一直都未能脱离营收来源单一的质疑，公司在除搜索以外的业务上变现能力严重不足。从人事层面上，今年5月，腾讯新闻负责人王诗沐被调离，耐人寻味的是，腾讯网总编辑贺国帅、副总编辑马腾和杨瑞春也同步卸任。从左下方这张图，可以看到这种IP 的变化、还有包括其他的特征值、字段的值的变化，会导致一些欺诈行为的发生。

用注意力机制去感知哪个字段的演变对我们的预测更加重要，我们又提出了一个叫重要性感知的模块。邀请行业专家学者分享前沿探索和技术实践，助力数字化发展。在线交易欺诈中，最常见的是账户被盗以及卡被盗。把三者组合在一起得到整体的序列表示。

例如在一个电商平台上，我们从该平台上面拿到了三个地域的数据集。我们希望这个Source可以共享一些知识去帮助Target学习及一些预测。

可以看到Figure3这张图，从棕色这个方向我们去考虑f1的特征，是指它随事件变化，我们去把它给建模出来，这就是我们新加的一个贡献。也就是在一定程度上解释说我这个领域帮助了我的Target问题、帮助了多少、我们怎么去对齐不同领域之间的一个分布，也就是Aligning Distributions。同时，与在线交易相关的犯罪活动也大大增加，并且这种交易欺诈行为严重威胁了在线支付行业。下面可以看出Domain-Shared等于0.56，意思是说我们建立这个Target 模型，Shared部分贡献的知识是56%，Target自己本身是44%。

用户的账户动态有丰富的数据序列信息可供利用。在不同领域之间的分布的对齐方面，我们知道传统的对齐方法在我们的应用场景里面是不适合的，因为在我们的场景里类别是极其不平衡的，即我们得到的这个正负类比例相差非常大。我们先看一些单领域的实验结果，也是采用低用户打扰的召回率作为我们的评价指标。下面我分享一下我们和蚂蚁集团联合做的一些研究工作。

众所周知，在过去十几年中，第三方在线支付市场发展迅速。根据用户的账户动态，我们可以判定下次付款到底是不是一个欺诈行为。

我们需要把一个系列化的事件的某个值、某个字段的演变考虑进去。IEEE x ATECIEEE x ATEC科技思享会是由专业技术学会IEEE与前沿科技探索社区ATEC联合主办的技术沙龙。

我们希望由（数据）少的来帮助（数据）多的。从刚才的角度出发，事件组合的建模用S来表示，同样也是因子分解机去做的。第二个工作的一些实验结果，也是利用了第一个工作里面的三个地域的数据集。对于每一步，第一个Look-up embedding，我们实际上是对这个特征值进行一个向量的转化。因此我们也提出利用层级可解释性网络来建模用户行为序列的一个跨领域的欺诈检测。我们在用户的事件序列里，包括e1到eT的T个事件，每个事件在场景里面有56个特征，包括50个类别型特征和6个数字型特征。

到FM建模以后，我们又提出了一个Field Importance-aware这样的一个感知模块。当这个事件表示完后，我们希望得到一个比较好的序列表示，即我们对这个序列进行提取一个比较好的特征表示。

我们的公开数据集上、电影上的数据集也做了一个实验。在这里，我们希望去学到源领域和目标领域特有的一些知识，还有它们两个共享的一些东西。

我们希望我们的模型能够去建模这种序列的影响网版权文章，未经授权禁止转载

网版权文章，未经授权禁止转载网版权文章，未经授权禁止转载网版权文章，未经授权禁止转载面对这些问题，赵世杰向雷峰网阐述了火山引擎增强算法的应对之道：清晰度修复方面，基于在大量数据上训练的深度学习算法，火山引擎通过清晰度增强和瑕疵修复法的能力将视频分辨率从低清处理变为超高清，并在缺少纹理的区域生成更丰富的细节。

时隔31年，Beyond再次走进了大众视野。赵世杰特别强调道，这主要在于早期视频大多采用隔行扫描的方式进行处理、编码、显示，会造成现代设备直接播放过程中产生严重的闪烁现象。

值得注意的是，画面通常是演唱会修复的重要环节之一，因为它决定了整体演唱会的观感。这主要是因为隔行扫描讯号，两行只有一行有影像，另外一行全是黑的，所以都需要经过去交错处理，将隔行扫描讯号转换为逐行扫描讯号。

从频谱图中可以看到，通过超分模块的处理，原始音频的高频部分得到了拓展和增强。其次，带宽也是影响演唱会音质的关键要素。

除了满满的情怀和回忆外，在这场演唱中可以感受到，无论是画面清晰度、色彩饱和度、还是音质降噪等方面都极大地还原了线下演唱会观看的效果，火山引擎就参与了这场演唱会的修复工作，在其算法的加持下，为观众呈现了一场具有情怀的视听盛宴。舒晓峰告诉雷峰网(公众号：雷峰网)，演唱会中由于拾音设备、录制硬件或者压缩等原因，会使高频信息受到损伤，影响听觉体验感。从整体演唱会的主观感受上看，修复后的画面更清晰、更真实。同时对于隔行扫描的视频画面，火山引擎多媒体实验室设计了多帧输入的神经网络去交错法。

其三，混响过大导致音质差以及响度问题带来听觉不适等问题。首先，面对噪音干扰问题，舒晓峰表示，目前业界大多采用传统降噪方式，但其特点主要适用于人声，音乐被降噪算法处理后会受到不同程度的损伤，而演唱会是一个人声、音乐声，现场环境声等交杂的声音环境，显然传统降噪方式不适用于演唱会的音质修复。

老旧视频的修复才刚刚开始，从经典动画片到演唱会，再到更多的经典影像修复，仍需要通过不断的技术迭代来实现。时隔31年，年轻的Beyond 回来了在各大短视频平台经常刷到修复版影片的重映，这也成了人们致敬经典的最佳途径之一，这背后往往需要AI技术的加持。

时隔31年重现，Beyond歌声不减现场大多数人认为，高清的音质能提升整个演唱会的完整度和精致度，也会极大增加观众的观感。赵世杰介绍，早期录像设备的解析度比较差，拍摄的画面分辨率低且清晰度差，往往会造成画面模糊、纹理缺失等问题。