PolygrAI是一款先进的数字多模态测谎仪，结合了心理学原理和先进的人工智能及计算机视觉技术，通过分析视觉、音频和语言线索，实时识别可能表明压力或欺骗的行为波动。该技术不仅提高了欺骗检测的准确性，还为用户在各种应用场景中做出决策提供了有价值的见解。PolygrAI的背景信息包括多项研究支持，如Barathi (2016)和Ding et al., (2019)的研究，显示多模态方法在欺骗检测中的有效性。产品不收集用户数据，注重隐私保护，并且正在开发移动版本。
需求人群：
"目标受众包括心理治疗师、保险专业人员、投资者、人力资源与招聘人员、管理团队、执法部门和边境控制人员等。这些用户可以从PolygrAI提供的客观见解中受益，以更准确地评估客户、员工或嫌疑人的真实情绪状态和潜在问题，从而做出更个性化和有效的决策。"
使用场景示例：
心理治疗师利用PolygrAI洞察客户情绪状态，提供更有效的治疗干预。
保险公司使用PolygrAI在索赔处理和核保过程中进行更准确的风险评估。
人力资源部门通过PolygrAI评估候选人的情绪状态和行为，以识别与组织价值观相符的合适人选。
产品特色：
面部微表情分析：捕捉并分析人眼难以察觉的短暂面部表情，揭示潜在情绪或欺骗意图。
身体语言监测：细致分析肢体动作和姿势，检测行为波动。
语音属性分析：监测语调、音高，识别与风险相关的微妙变化。
生理信号检测：利用远程光电容积描记术分析心率变化，作为压力或欺骗行为的重要线索。
情感状态实时分析：提供个体情绪状态的全面视图，帮助理解其整体情绪和潜在意图。
语言分析：评估措辞选择，识别与欺骗行为相关的模式。
基线学习：通过算法学习并建立每个个体的行为基线，提高风险评估的精确度。
风险评估：综合视觉、听觉和生理数据源，提供全面的风险评分。
使用教程：
下载并安装PolygrAI桌面应用程序。
启动应用程序并根据提示完成用户设置。
在进行行为分析时，确保被分析对象处于摄像头和麦克风的有效范围内。
选择适当的分析模式，例如个体评估或群体评估。
观察实时反馈和风险评分，根据分析结果做出决策。
在必要时，可深入查看各个分析维度的详细数据。
完成评估后，根据PolygrAI提供的信息进行后续行动。
注意保护个人隐私，确保评估过程符合伦理和法律规定。
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数字多模态测谎仪，实时风险评估与情感分析。
PolygrAI是一款先进的数字多模态测谎仪，结合了心理学原理和先进的人工智能及计算机视觉技术，通过分析视觉、音频和语言线索，实时识别可能表明压力或欺骗的行为波动。该技术不仅提高了欺骗检测的准确性，还为用户在各种应用场景中做出决策提供了有价值的见解。PolygrAI的背景信息包括多项研究支持，如Barathi (2016)和Ding et al., (2019)的研究，显示多模态方法在欺骗检测中的有效性。产品不收集用户数据，注重隐私保护，并且正在开发移动版本。
人工智能入门教程网站，提供全面的机器学习与深度学习知识。
该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。
推动人工智能安全治理，促进技术健康发展
《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南，旨在鼓励人工智能创新发展的同时，有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全，风险导向、敏捷治理，技管结合、协同应对，开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性，分析风险来源和表现形式，针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险，以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险，提出了相应的技术应对和综合防治措施。
京东自主研发的人工智能开放平台
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OLAMI是一个人工智能开放平台
OLAMI是一个提供云端API、管理界面、多元机器感知解决方案的人工智能软件开发平台。OLAMI平台具有语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等语音AI技术,以及图像识别、语义理解等视觉AI技术,可以轻松地为产品加入人工智能,提升用户体验。
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使用人工智能揭示艺术作品背后的细节、情感和含义。
AI说图解画是一款利用大模型语言能力理解图像元素及其关系的在线工具，它通过分析图像的色彩、形状、纹理等线索，为用户的艺术作品提供文字描述。该工具不仅为艺术家和设计师提供新的视角，也帮助普通用户深入理解图片内容，增强艺术欣赏能力。产品背景基于人工智能在图像识别和语言生成领域的最新进展，价格定位为1个积分进行一次图片解读，对于希望以低成本获得专业艺术分析的用户来说，是一个不错的选择。
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Sapiens视觉模型由Meta Reality Labs开发，专注于处理人类视觉任务，包括2D姿态估计、身体部位分割、深度估计和表面法线预测等。模型在超过3亿张人类图像上训练，具备高分辨率图像处理能力，并能在数据稀缺情况下表现出色。其设计简单、易于扩展，性能在增加参数后显著提升，已在多个测试中超越现有基线模型。
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