Миль, Михаил Леонтьевич — ПЕРСОНА ТАСС

Родился 22 ноября 1909 г. (по старому стилю — 9 ноября 1909 г.) в Иркутске. Его отец, Леонтий Самойлович, был железнодорожным служащим. Мать, Мария Ефимовна, работала зубным врачом. В школе Михаил увлекался авиамоделизмом. Созданная им в возрасте 12 лет модель планера получила приз на конкурсе моделистов в Новосибирске.

В 1926 г. Михаил Миль поступил в Сибирский технологический институт (ныне — Национальный исследовательский Томский политехнический университет), однако после второго курса был отчислен как «классово чуждый», т. к. происходил из зажиточной семьи. Отработав год в химической лаборатории кожевенного завода, Миль получил отличную характеристику и направление на третий курс механического факультета Донского политехнического института (г. Новочеркасск, Северо-Кавказский край, ныне — Ростовская обл.). Окончил это учебное заведение в 1931 г., организовал в институте авиационный кружок.

В 1943 г. защитил в Центральном аэрогидродинамическом институте (ЦАГИ) диссертацию на соискание степени кандидата технических наук по теме «Критерии управляемости и маневренности самолета».
Доктор технических наук (тема диссертации — «Динамика ротора с шарнирным креплением лопастей и ее приложение к задачам устойчивости и управляемости автожира и геликоптера», ЦАГИ, 1945).

В 1929 г. Михаил Миль прошел производственную практику в авиасекции Центрального совета Осоавиахима. Под руководством главного конструктора Николая Камова (1902-1973) участвовал в постройке первого советского автожира (летательного аппарата с самовращающимся несущим винтом) КАСКР-1 «Красный инженер».
Окончив институт, Миль в 1931 г. приступил к инженерной работе в секции особых конструкций (СОК) экспериментального аэродинамического отдела Центрального аэрогидродинамического института (на тот момент располагался в Москве; ныне — ЦАГИ им. профессора Н. Е. Жуковского, г. Жуковский, Московская обл.). В 1933 г. СОК был преобразован в отдел особых конструкций, в котором Михаил Миль до 1937 г. возглавлял бригаду аэродинамики и экспериментальных расчетов. Занимался вопросами аэродинамики автожиров и геликоптеров (позднее на смену этому термину пришло предложенное Николаем Камовым и его коллегой Николаем Скржинским слово «вертолет»). Разработал общую теорию несущего винта. Участвовал в создании автожиров А-12, А-15 и др. К началу 1940-х гг. стал одним из ведущих советских специалистов по теории автожиров и геликоптеров.
В 1940-1943 гг. Миль занимал пост заместителя главного конструктора на заводе винтокрылых аппаратов №290 Народного комиссариата авиационной промышленности СССР. Завод действовал близ железнодорожной платформы Ухтомская (г. Люберцы Московской обл.), под руководством Николя Камова там был налажен серийный выпуск автожира А-7.
После начала Великой Отечественной войны Михаил Миль в августе — октябре 1941 г. находился на фронте с автожирной корректировочной эскадрильей (в ее состав входили пять автожиров А-7). В районе г. Гжатска (ныне – Гагарин Смоленской обл.) при вынужденном отходе из-под удара противника Михаил Миль сумел спасти и вывезти из окружения одну из этих машин. В 1941-1943 гг. работал на заводе №290 в эвакуации в пос. Билимбай (ныне — в составе г. Первоуральска, Свердловская обл.). При отъезде из Подмосковья не выполнил приказ об уничтожении архива отдела особых конструкций и сохранил отчеты, которые в дальнейшем использовались при проектировании новых летательных аппаратов. В 1942 г. совместно с С. Пасхиным в инициативном порядке разработал противотанковое ружье под реактивные снаряды РС-82 (в серию не пошло).
В 1943 г. стал научным сотрудником ЦАГИ, где продолжил прерванные с началом Великой Отечественной войны исследования по устойчивости и управляемости летательных аппаратов. Участвовал в разработке пружинного компенсатора для штурмовика Ил-2 и дальнего бомбардировщика Ил-4. Агрегат помогал «разгружать» усилие на ручке управления, облегчая вывод самолета из штопора (летчики прозвали эти устройства «милями»).
После окончания войны вернулся к научно-экспериментальным исследованиям аэродинамики несущего винта. Сконструировал натурную установку, которая послужила прототипом для геликоптера ГМ-1.
В 1947 г. Михаил Миль возглавил созданную по его инициативе в ЦАГИ лабораторию №5 со специальным геликоптерным отделом. 12 декабря 1947 г. постановлением Совета министров СССР было образовано опытное конструкторского бюро (ОКБ) по вертолетостроению, Миль стал его главным конструктором.
В 1951 г. занял пост директора и главного конструктора, а с 1964 г. — генерального конструктора завода №329 Министерства авиационной промышленности СССР (с 1967 г. — Московский вертолетный завод, ныне — Московский вертолетный завод им. М. Л. Миля).
Вертолет Ми-1 конструкции Михаила Миля (прототип ГМ-1 совершил первый полет в 1948 г.) в 1951 г. стал первым советским серийным вертолетом, который получил широкое практическое применение. Всего под руководством конструктора было создан целый ряд серийных вертолетов. В их числе многоцелевой Ми-4 (1952), экспериментальный В-7 (1957), многоцелевой транспортный Ми-6 грузоподъемностью 12 т (1957 г., данная машина заложила приоритет отечественной авиации в тяжелом вертолетостроении), легкий Ми-2 (1962), транспортные вертолеты-краны Ми-10 (1960) и Ми-10К (1965), противолодочный Ми-14 (1967), боевой ударный Ми-24 (1969), опытный сверхтяжелый Ми-12 (1967). В отличие от Камова, использовавшего в своих машинах соосную схему несущих винтов, Михаил Миль отдавал предпочтение классической одновинтовой схеме — с основным несущим и рулевым винтами.
Вертолеты конструкции Миля стоят на вооружении около 30 стран мира, эксплуатируются более чем в 100 странах. На них установлено свыше 60 мировых авиационных рекордов.
В 1950-1960-х гг. Михаил Миль проживал и работал в Москве. Преподавал в Московском авиационном институте (профессор с 1966 г.).
Скончался 31 января 1970 г. в возрасте 60 лет после тяжелой продолжительной болезни. Похоронен на кладбище с. Юдино (Одинцовский район Московской обл.).

Михаил Миль «за выдающиеся заслуги в развитии советской авиации» был удостоен звания Героя Социалистического Труда (1966), являлся лауреатом Ленинской премии (1958), Государственной премии СССР (1968). Был награжден тремя орденами Ленина (1957, 1966, 1969), орденами Отечественной войны II степени (1945), Трудового Красного Знамени (1959), Красной Звезды (1944, за разработку разгрузочного компенсатора для боевых самолетов), медалями.

Был женат на Прасковье (Пане) Гурьевне Руденко. Дети — Татьяна, Вадим (умер в возрасте пяти лет в эвакуации), Надежда (директор музея Московского вертолетного завода) и Елена.

Михаил Миль сочинял стихи, увлекался акварельной живописью. Персональные выставки его картин проводились в ДК Московского вертолетного завода, после смерти конструктора его акварели в 1981 г. участвовали в выставке «Ученые рисуют».

Миль, Михаил Леонтьевич | ИРКИПЕДИЯ

Михаил (Моисей) Леонтьевич Миль (22 ноября 1909, г. Иркутск, Российская империя – 31 января 1970, г. Москва, РСФСР, СССР) — советский конструктор вертолётов, доктор технических наук (1945), профессор. Герой Социалистического Труда (1966).

Энциклопедическая справка

Главный конструктор опытного конструкторского бюро по вертолетостроению, доктор технических наук, профессор, лауреат Ленинской премии (1958) и Государственной премии СССР (1968), Герой Социалистического Труда. Родился в семье служащего. После окончания школы в Иркутске получил высшее образование в Новочеркасском авиационном институте. С 1931 начал инженерную и научную деятельность в ЦАГИ. Практическое становление М. Л. Миля как инженера и учёного в предвоенный период проходило в тесном сотрудничестве с другим крупнейшим конструктором, по рождению иркутянином, Н. И. Камовым. В 1948 М.Л. Миль был назначен главным конструктором опытного конструкторского бюро по вертолетостроению. За 2 последующих десятилетия под его руководством. были созданы несколько поколений отечественных вертолётов: «Ми-1», «Ми-2», «Ми-4», «Ми-6», «Ми-8», «Ми-10» и «Ми-12». Эти машины нашли широкое применение как в народном хозяйстве СССР и России, так и за рубежом. На них были установлены многие мировые рекорды. М.Л. Миль проявил себя и как автор многих научных трудов в области вертолётостроения.

Иркутск. Историко-краеведческий словарь. Иркутск, 2011

Биография 

Родился в Иркутске, в доме по ул. Карла Либкнехта (бывшая Саламатовская), 5 — в доходном доме, которым владел купец Штанбок. При рождении получил имя Моисей. Отец, Леонтий Самойлович Миль, был железнодорожным служащим, мать, Мария Ефимовна — зубным врачом.

 До того как обосноваться в Иркутске, отец Миля 20 лет проработал на золотых приисках. Его дед, Самуил Миль, был кантонистом (Кантони́сты — малолетние и несовершеннолетние сыновья нижних воинских чинов, название кантонисты относилось и к еврейским детям — рекрутам.), после 25 лет на флоте осел в Сибири.

С детства мальчик проявил множество различных талантов: он прекрасно рисовал, увлекался музыкой, с легкостью изучал иностранные языки. Он мог бы стать блестящим художником или музыкантом, а стал ученым-конструктором. Возможно, выбор Миля объяснялся тем, что его юность пришлась на 20-е годы XX века — время, когда все увлекались авиацией.

В детстве посещал авиамодельный кружок. В 10-летнем возрасте принял участие в Сибирском конкурсе авиамоделистов, его работу отметил специалисты и отправили мальчика в Новосибирск, на следующий этап соревнований, где иркутянин Миша Миль завоевал один из призов. Начальное образование будущий конструктор получил в Иркутске. Кроме всего прочего вместе с сестрой брал уроки живописи у художника Копылова.

В 1925 году Миль поступил в Сибирский технологический институт, проучился там два года.  Сразу стал членом планерной секции. Построив легкий одноместный планер, Михаил впервые поднялся на нем в небо и «заболел» им на всю жизнь. Но судьба словно решила испытать Михаила на прочность. Молодой человек никогда не обращал внимания на доску объявлений института. Но в тот день что-то словно заставило его остановиться перед ней. Там он прочел выписку из приказа о своем исключении «за непролетарское происхождение». Позднее выяснилось, что один из однокурсников сообщил в соответствующие органы, что в квартире Милей имеется мягкая мебель. А у них действительно были прекрасные венские стулья с резными ножками.

Год Михаил проработал в Новосибирске в кожевенной лаборатории, а затем как представитель рабочего класса поступил в Новочеркасский политехнический институт на недавно открытое авиационное отделение.Летом 1929 года молодой студент проходит практику в качестве механика в Центральном аэрогидродинамическом институте (ЦАГИ), где под руководством конструктора Николая Ильича Камова принимает участие в создании первого советского автожира КАСКР-1 «Красный инженер» (названного так по первым буквам в фамилиях Камова и Скржинского).

Окончив институт в 1931 году, Миль работал в Центральном аэрогидродинамическом институте (ЦАГИ) им. Н. Е. Жуковского, участвовал в разработке автожиров А-7, А-12 и А-15, работал на авиазаводе заместителем Николая Камова. В это время выходят его научные работы, посвященные аэродинамике, аэроупругости, прочности винтокрылых машин, а также создана общая теория несущего винта, применяемая для различных случаев обтекания.

К началу 1940-х годов Михаил Леонтьевич стал одним из ведущих отечественных специалистов по теории автожиров и вертолетов. Помимо теоретических исследований он также имел и богатый конструкторский опыт, конструировал лопасти и другие агрегаты, изучал особенности автожиров с прыжковым взлетом.

В годы Великой Отечественной войны с 1941 по 1943 гг. Миль работал в эвакуации в посёлке Билимбай, в основном занимаясь усовершенствованием боевых самолётов, улучшением их устойчивости и управляемости. Главной проблемой было то, что нагруженный боеприпасами самолет, потеряв скорость, тут же попадал в штопор, выйти из которого был практически не способен, так как пилоту просто не хватало физической силы. Миль разработал устройство, которое позволяло решить эту проблему.

Испытания устройства проходили на фронтовом аэродроме в присутствии командующего. Летчики не очень доверяли новому изобретению и рисковать не хотели. Так как от них требовалось умышленно ввести самолет в штопор. А это, по их мнению, означало верную гибель. Положение спас летчик Э. А. Лебединский. Испытания устройства прошли блестяще, оно было пущено в серийное производство.

В течение нескольких месяцев Миль находился на аэродромах, лично устанавливал устройство на самолеты и объяснял летчикам принцип его действия.

За годы войны Милю пришлось пережить множество потерь. По дороге в эвакуацию умер его 5-летний сын, прожив всего 9 дней в роддоме умерла от холода новорожденная дочь, так как не работало отопление. Отец еще даже не знал о ее рождении… Но на этом беды не кончились. Михаил Леонтьевич потерял мать и родного брата. Но, назло всем бедам он продолжал работать, В 1945 г. М.Л.Миль успешно защитил докторскую диссертацию «Динамика ротора с шарнирным креплением лопастей и ее приложение к задачам устойчивости и управляемости автожира и геликоптера»у и возглавил в ЦАГИ лабораторию № 5, где занимался работой над устойчивостью самолетов, разрабатывал вертолеты.

За работы по усовершенствованию боевых самолетов Миль в 1945 году получил орден Отечественной войны.

Вернувшись из эвакуации, Миль вновь продолжил работу в лаборатории ЦАГИ. Он дни и ночи проводил на работе, изучал спасенный ранее архив, задавшись целью создать летательный аппарат, который смог бы подниматься в воздух с помощью винтов. Он настойчиво писал И. В. Сталину, убеждая того в необходимости начать работы по созданию винтовых летательных аппаратов. И добился своего. Несмотря на многочисленные советы противников идеи, Сталин дал добро на организацию в Москве конструкторского бюро по геликоптеростроению во главе с Милем. Так началось создание машин, которые позже были названы вертолетами.

Член КПСС с 1943 года. Его карьера развивалась стремительно: инженер, заместитель главного конструктора опытного КБ по винтокрылым аппаратам, начальник лаборатории в ЦАГИ.

В 1947 году Миля назначили главным конструктором опытного КБ по вертолётостроению. В 1951 под его руководством был создан первый советский серийный 3-местный вертолёт Ми-1.

В 1964 Миль стал генеральным конструктором опытного КБ. Его коллективом были созданы вертолёты Ми-2, Ми-4, Ми-6, Ми-8, Ми-10, Ми-12, Ми-24, В-12 и другие, на которых было установлено 60 официальных мировых рекордов.

Умер 31 января 1970 года в Москве. Похоронен на Юдинском кладбище недалеко от железнодорожной платформы Перхушково.

Указом Президиума Верховного Совета СССР от 28 июля 1966 года за выдающиеся заслуги в развитии советской авиации Милю Михаилу Леонтьевичу присвоено звание Героя Социалистического Труда с вручением ордена Ленина и золотой медали «Серп и Молот». Является также кавалером трех орденов Ленина, орденов Отечественной войны 2 степени, Красной Звезды, Трудового Красного Знамени, Ордена Возрождения Польши.

Имя конструктора Миля носит Московский вертолётный завод. В Москве его именем названа улица в районе Жулебино. В 2009 году на пересечении улицы Авиаконструктора Миля и Жулебинского бульвара был установлен бюст Миля. В Казани именем конструктора названа улица в Авиастроительном районе.

Именем Миля названа московская средняя школа № 1 738. В 2009 году в честь Миля был выпущен почтовый блок марок России. На корпусе факультета технологических машин и роботов ЮРГТУ (НПИ) (Новочеркасск) установлена мемориальная доска: «Здесь учился и окончил НПИ в 1931 году конструктор вертолетов, Герой Социалистического Труда, лауреат Ленинской и Государственной премий, д.т. н. М. Л. Миль (1909—1970)». В 2009 году в Иркутске в честь 100-летия со дня рождения Михаила Леонтьевича Миля по инициативе поэта Г. Гайды была установлена мемориальная доска. Предложено назвать именем Миля улицу, на которой он родился и рос.

Музей авиации Иркутской области

Декодирование AI, MI и ML: в чем разница?

Технологическая индустрия уже давно очарована идеей искусственного интеллекта (ИИ), но до недавнего времени плоды этого труда были скорее научной фантастикой, чем фактами. Благодаря платформам социальных сетей, облачным провайдерам и компаниям-разработчикам программного обеспечения для «больших данных», которые поглощают огромные объемы данных, наблюдается всплеск практического применения ИИ. В этом блоге мы обсудим определения и различия между ИИ, машинным интеллектом (MI) и машинным обучением (ML), а также то, как они ускоряют проекты данных Industrial IoT.

ИИ, а не роботы

Популярная культура уже давно связывает ИИ с робототехникой. На самом деле искусственный интеллект — это способ научить компьютеры принимать решения. ИИ включает в себя алгоритмы машинного обучения, обработку естественного языка, представление знаний и автоматические рассуждения.

Существует множество методов обучения машин тому, как мы мыслим и автоматизируем процессы, но наиболее успешным является метод глубокого обучения. Глубокое обучение — это тип машинного обучения, который анализирует данные на разных уровнях абстракции нейронной сети, поэтому, если вы научите машину распознавать изображение реактивного двигателя, она будет абстрагировать элементы актива на разные уровни. Это долгий итеративный процесс, чтобы научить машину идентифицировать вещи, как это делают люди, а затем научить ее автоматизировать процессы и принимать решения. Со временем машина научится распознавать, какие слои в сети важны для более быстрого принятия решений.

Такие компании, как Google и Facebook, получают много внимания за свои усилия. Google заменил алгоритм, который долгое время был отличительной чертой его превосходного поискового продукта, на глубокое обучение и машинное обучение. Промышленные приложения для искусственного интеллекта и машинного обучения остались незамеченными, но с появлением промышленного Интернета вещей ситуация изменилась. С экспоненциальными объемами данных, создаваемых активами и устройствами, промышленные предприятия могут радикально улучшить операции и бизнес-результаты с помощью данных.

Применение машинного интеллекта к промышленным данным

Машинный интеллект — это область искусственного интеллекта, которая использует алгоритмы машинного обучения, алгоритмы рассуждений и методы автоматического обнаружения и интеграции источников данных с любого устройства и системы. Для промышленных предприятий, работающих с беспорядочными данными, MI — это решение для автоматизации обнаружения и изучения данных без необходимости ручного извлечения, преобразования и загрузки (ETL) методологий.

Классический ИИ и простые нейронные сети полагаются на пакетное обучение. ИИ также требует, чтобы вы знали, что ищете. В случае, если промышленное предприятие впервые обнаруживает данные датчиков, очевидное применение или вопрос могут быть неизвестны. Что отличает MI от классического ИИ, так это возможность анализировать потоки данных для непрерывного обучения. Эта возможность позволяет МИ выйти за рамки классификации и стать предиктивной.

Оркестрация алгоритмов машинного обучения в рамках технологии улучшает процесс интеграции данных. Это позволяет системам и когнитивным вычислениям выполнять ряд концепций MI, таких как семантическое моделирование данных, федеративное индексирование и независимое рассуждение, среди прочего.

Семантическая модель позволяет системе (и ее пользователям) понимать обрабатываемую информацию независимо от источника данных в режиме реального времени. По мере поступления данных в технологический стек все больше этих основных компетенций можно использовать высокоструктурированным образом, что позволяет машине обучаться. Инструментальные средства управления данными опираются на базовые возможности машинного интеллекта технологии для создания интуитивно понятных рабочих процессов для моделирования данных, визуализации и контролируемого обучения для изучения и редактирования моделей данных и сопоставления как во время разработки, так и во время выполнения.

О вашем госте Blogger : Сэнди Мангат — маркетолог, специализирующийся на B2B, SaaS, IoT и особенно увлеченный машинным интеллектом и искусственным интеллектом в области программного обеспечения. Обладая прошлым опытом запуска мобильных продуктов для потребителей, она понимает технические проблемы, связанные с новыми прорывными технологиями в традиционных отраслевых вертикалях. Она обладает опытом разработки стратегии выхода на рынок и запуска интегрированных цифровых кампаний для технологических стартапов и горнодобывающей промышленности. В Bit Stew Systems Сэнди является менеджером по маркетингу продуктов для технологии MIx. Она руководит стратегией продуктов и ценообразования, а также исследует тенденции развивающихся рынков.

Взаимодействие с Консультативной группой ARC

Услуги АРК Тех. Выбор Свяжитесь с нами

Максимизируйте ценность мультимедиа с помощью решений AWS Media Intelligence | Машинное обучение

Увеличьте пожизненную ценность вашего мультимедийного контента при одновременном снижении эксплуатационных расходов

Свяжитесь с отделом продаж

Свяжитесь с партнерами

Спрос на медиаконтент в виде аудио, видео и изображений растет беспрецедентными темпами. Организации в индустрии развлечений, образования и рекламы используют средства массовой информации для глубокого взаимодействия со своей аудиторией, как никогда раньше.

Однако управление, анализ и мониторинг медиа-контента сложны и дороги. Тысячи человеко-часов часто тратятся на пометку, маркировку, создание субтитров и просмотр медиаресурсов. Добавление машинного обучения к рабочим процессам контента решает эти проблемы и увеличивает пожизненную ценность ваших медиафайлов.

Решения AWS Media Intelligence (AWS MI) — это набор сервисов, позволяющих легко интегрировать искусственный интеллект в рабочие процессы с мультимедийным контентом. AWS MI позволяет анализировать ваши медиафайлы, повышать уровень вовлеченности контента, снижать производственные затраты и повышать пожизненную ценность медиаконтента. Благодаря AWS MI вы можете выбирать готовые решения от участвующих партнеров AWS или использовать решения AWS, чтобы не начинать с нуля.

Максимизируйте ценность мультимедиа с помощью решений AWS Media Intelligence

Преимущества

Снижение эксплуатационных расходов

Автоматически маркируйте и маркируйте объекты, такие как логотипы, персонажи, актеры, сцены и места, чтобы улучшить поиск и обнаружение контента, а также персонализировать взаимодействие с клиентами без дорогостоящих, длительных и ручных процессов.

Повысьте вовлеченность клиентов и доступность

Привлекайте своих клиентов с помощью более персонализированного контента и привлекайте более широкую аудиторию с помощью доступного и локализованного контента, добавляя подписи и субтитры к вашему контенту.

Улучшите соответствие требованиям и безопасность бренда

Просмотрите миллионы изображений или тысячи видео по множеству предопределенных или настраиваемых категорий, чтобы обеспечить безопасность и соответствие требованиям.

Повышение общего дохода за счет монетизации контента

Откройте для себя новые возможности монетизации контента за счет размещения контекстной рекламы и спонсорства путем идентификации логотипов и брендов в существующем медиаконтенте.

Примеры использования

Поиск и обнаружение

Сделайте свой контент более доступным для поиска с помощью улучшенных метаданных. Машинное обучение автоматически помечает и маркирует такие объекты, как логотипы, персонажи, актеры, сцены и местоположения, которые затем можно индексировать, чтобы сделать контент доступным для поиска, предлагать персонализированные рекомендации на основе интересов пользователя и эффективно создавать короткие клипы и основные моменты для облегчения контента. открытие.

Основные сервисы ИИ: Amazon Rekognition, Amazon Comprehend и Amazon Transcribe

Субтитры и локализация

Воспользуйтесь нашими высокоточными услугами распознавания речи и машинного перевода, чтобы предоставить издателям контента рабочий поток, позволяющий легко создавать субтитры и субтитры для видео, устраняя барьеры и увеличивая охват и доступность.

Основные сервисы искусственного интеллекта: Amazon Transcribe, Amazon Translate и Amazon Polly

Соответствие требованиям и безопасность бренда

Убедитесь, что контент соответствует требованиям и правилам безопасности бренда с помощью автоматической проверки медиаконтента на соответствие широкому спектру предопределенных или пользовательских небезопасных категории. Определите и подтвердите правильное использование логотипов, тегов и требований соответствия, чтобы получить всестороннее, но экономически эффективное покрытие соответствия требованиям в любом масштабе.

Основные сервисы искусственного интеллекта: Amazon Rekognition и Amazon Transcribe

Монетизация контента

Контекстная реклама не только обеспечивает более высокую рентабельность инвестиций, но и повышает качество обслуживания клиентов, показывая меньшее количество и более релевантную рекламу. Машинное обучение позволяет автоматически идентифицировать логотипы и бренды в существующем аудио- и визуальном контенте, чтобы находить оптимальные возможности для вставки рекламы, обнаруживать заранее определенные рекламные паузы, улучшать рекламный контекст и избегать неуместных или неуместных ассоциаций с брендами.

Основные сервисы искусственного интеллекта: Amazon Rekognition и Amazon Transcribe

Истории клиентов

«Как крупная глобальная платформа, нежелательный контент чрезвычайно опасен для здоровья нашего сообщества и может оттолкнуть фотографов. Мы используем функцию модерации контента Amazon Rekognition, чтобы находить и правильно помечать нежелательный контент, обеспечивая безопасный и приятный опыт для нашего сообщества. Благодаря огромному масштабу Flickr сделать это без Amazon Rekognition практически невозможно.Теперь, благодаря модерации контента с помощью Amazon Rekognition, наша платформа может автоматически находить и выделять удивительные фотографии, которые более точно соответствуют ожиданиям наших участников, позволяя нашей миссии вдохновлять, объединять и делиться.»

Дон Макаскилл, соучредитель, генеральный директор и главный компьютерщик Smugmug

«Платформа Echo360 способствует активному и увлекательному обучению на основе видео, которое служит современным студентам. Мы в восторге от Amazon Transcribe, поскольку он предлагает нашим партнерам-университетам высококачественные стенограммы для каждого видео, обеспечивая более эффективный поиск, более дешевое создание субтитров к образовательному видеоконтенту и улучшенное ведение заметок, что делает учебные ресурсы более ценными и доступными для студентов. ”

Фред Сингер, генеральный директор Echo360

«CaptionHub использует несколько сервисов машинной транскрипции и перевода, но AWS лидирует в пространстве благодаря своему всестороннему охвату и ускорению языковой разработки, а также глубине инфраструктурных сервисов и обширному опыту поддержки партнерской сети. Это делает AWS идеальным выбором для CaptionHub в качестве основного технологического партнера. Используя Amazon Translate и Amazon Transcribe, CaptionHub помогает своим пользователям создавать идеально транскрибированные, синхронизированные и стилизованные подписи к видеоконтенту для крупнейших и самых известных в мире бытовых брендов быстрее, чем любое другое решение на рынке. Используя сервисы AWS AI, клиенты CaptionHub могут сократить время создания субтитров на 87 %, а также снизить общие производственные затраты на 50 %. Мы очень рады тому, как AWS будет продолжать развиваться и делать наши предложения доступными для более широкого круга клиентов и вариантов использования».

Джеймс Джеймсон, коммерческий директор, CaptionHub

Подробнее »

«Искусственный интеллект меняет парадигму практически во всех секторах, особенно в редактировании видео. С Nova, нашей платформой для редактирования видео, основанной на решениях AWS Media Intelligence, наши клиенты могут сэкономить до 70 % времени на редактирование видео и сократить расходы до 97 %. . Теперь Disney и другие клиенты могут производить количественно большее количество качественного контента. Тесное сотрудничество с AWS MI помогает нам разрабатывать и развертывать наши технологии более быстрыми темпами для удовлетворения рыночного спроса. То, что раньше потребовало бы у нас недель, теперь только занимает несколько дней или даже часов».

Майкл Мосс, соучредитель и генеральный директор PromoMii

Подробнее »

Выберите партнера по решениям AWS Media Intelligence

Компания AWS собрала команду партнеров, обладающих глубоким опытом в области применения машинного обучения для рабочих процессов медиааналитики в различных отраслях. Решения AWS Media Intelligence от партнеров AWS предоставляют готовые решения AWS MI, которые помогают снизить затраты, увеличить доход и повысить вовлеченность. Перейдите на страницу партнеров, чтобы найти партнерское решение для вашего варианта использования.

Найдите своего партнера AWS MI »

Партнеры AWS Media Intelligence

Выберите решение AWS

Для партнеров и клиентов, которые хотят создавать собственные решения, решения AWS для MI предоставляют платформы с открытым исходным кодом, чтобы ускорить внедрение и не начинать с нуля.

Media2Cloud
Media2Cloud бессерверное решение для удобной загрузки изображений, аудио, документов и видеоконтента в AWS и/или для экспорта ресурсов в систему управления медиаактивами. В дополнение к загрузке и экспорту медиаконтента Media2Cloud поставляется с интегрированными механизмами для дополнения контента описаниями, созданными с помощью машинного обучения.

Узнать больше о Media2Cloud »


AWS Content Analysis

Решение AWS Content Analysis сочетает в себе функции Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Translate и Amazon Comprehend, предлагая комплекс комплексных возможностей для анализа видеоконтента клиента и создания значимого контента. понимание с помощью машинного обучения (ML), сгенерированного метаданными.

 

Узнать больше об AWS Content Analysis »


Решение для обнаружения пользовательских брендов
Индивидуальное решение для обнаружения брендов помогает производителям контента подготовить набор данных и обучить модели для идентификации и обнаружения определенных брендов на видео и изображениях.

Подробнее о детекторе брендов »

 

Решение для вставки контекстной рекламы
. Создайте решение для вставки рекламы, объединив Amazon Rekognition с AWS Elemental MediaTailor и AWS Elemental MediaConvert, которые анализируют видеоконтент для показа контекстной рекламы и монетизации прямых трансляций и видео по запросу.

 

Подробнее об AWS Elemental MediaTailor »

Ресурсы

Точно и легко подзаголовок. Делитесь информацией, устраняя языковые барьеры с помощью Amazon Translate

Посмотреть видео »

Готовы начать?

Свяжитесь с нами

Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации о решениях машинного обучения для Media Intelligence.

Свяжитесь с нами

Найти партнера

Свяжитесь с партнерской сетью AWS, чтобы работать с нашими глобальными партнерами по технологиям и консалтингу.

Начало работы

Начните реализовывать свои инициативы по персонализации

Организация AWS Professional Services — это глобальная команда экспертов, которая может помочь вам достичь желаемых бизнес-результатов при использовании облака AWS.

Узнать больше

Войдите в консоль

Узнайте об AWS

  • Что такое AWS?
  • Что такое облачные вычисления?
  • AWS Разнообразие, равенство и инклюзивность
  • Что такое DevOps?
  • Что такое контейнер?
  • Что такое озеро данных?
  • Облачная безопасность AWS
  • Что нового
  • Блоги
  • Пресс-релизы

Ресурсы для AWS

  • Начало работы
  • Обучение и сертификация
  • Библиотека решений AWS
  • Архитектурный центр
  • Часто задаваемые вопросы по продуктам и техническим вопросам
  • Аналитические отчеты
  • Партнеры AWS

Разработчики на AWS

  • Центр разработчиков
  • SDK и инструменты
  • . NET на AWS
  • Python на AWS
  • Java на AWS
  • PHP на AWS
  • JavaScript на AWS

Помощь

  • Свяжитесь с нами
  • Подайте заявку в службу поддержки
  • Центр знаний
  • AWS re:Сообщение
  • Обзор поддержки AWS
  • Юридический
  • Карьера в AWS

Amazon является работодателем с равными возможностями: Меньшинства / Женщины / Инвалидность / Ветеран / Гендерная идентичность / Сексуальная ориентация / Возраст.

  • Конфиденциальность
  • |
  • Условия сайта
  • |
  • Настройки файлов cookie
  • |
  • © 2023, Amazon Web Services, Inc. или ее дочерние компании. Все права защищены.

Поддержка AWS для Internet Explorer заканчивается 31.