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【最新消息】CCAC 2024获蜜度金牌赞助!

来源:情感计算Affective Computing发布时间:2024-06-15

 

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蜜度logo-彩色

 

#最新消息#

目前,中国情感计算大会(CCAC 2024)获得蜜度金牌赞助。

 

蜜度

蜜度创立于2009年,是一家以人工智能技术为核心的语言智能和垂直大模型企业,专注于多模态、多语言智能科技,通过AI产品赋能千行百业的数字化、智能化转型升级。

蜜度基于自主研发的蜜巢、文修两个垂直大模型,利用先进的多语言校对(MLC)、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、跨模态检索(CMR)、内容生成(AIGC)、知识图谱(KG)等人工智能技术,提供智能检索、智能校对、智能生成三大核心应用,致力于为政府、媒体和企业客户提供智能、安全、高效的“AI+”解决方案。


蜜度自研2个垂直大模型

         蜜巢政务大模型

蜜巢为蜜度自主研发的政务大模型,具备“自主安全双引擎 ,应用丰富落地强”的特点,基于自主积累的海量高质量中文语料数据,从源头强化价值观对齐能力与中文理解能力。并融合书生·浦语大模型,通过构建“双引擎”协同机制,聚焦智能知识管理、文稿智能写作、智能舆情分析三大垂直应用方向,赋能各类应用场景的深度开发与高效落地实施,为千行百业的客户提供优质高效、低成本、低门槛的大模型服务。

2024年初,蜜度自研的蜜巢政务大模型完成备案。

目前,蜜巢在知知通、蜜度文稿通、新浪舆情通三个智能应用产品中实现商业化落地,并应用在20+政务、企业办公场景,提供一系列高效的大模型解决方案,助力客户打造“新质生产力”。蜜巢大模型本地化部署方案,已在12345政务热线服务、大型企业内部知识管理与问答、政务部门保密内容智能分析等场景成功落地。在12345政务热线服务场景中,针对海量的话务工单进行数据整理,实现政务服务效率提升。在大型企业内部知识管理与问答场景,将企业内部包括各种格式文本、图像、音视频内容实现跨模态知识化处理,解决内部资料查询与应用过程中传统检索方式效率低且准确度低、用户体验差等问题,在盘活企业数据资产的同时,为对内员工培训、对外客户服务等场景提供高效率、高质量的智能问答服务,助力企业数智化转型升级。

        智能知识管理:构建内部文档库,“问答式”查找文档

        文稿智能写作:基于内部材料的撰写、续写及润色

        智能舆情分析:2分钟生成高质量的舆情分析报告

        蜜巢已落地蜜度文稿通、知知通、新浪舆情通三款智能应用产品,已为1万+政企客户提供SaaS服务

 

         文修智能校对大模型

文修以大语言模型(LLM )为技术底座,通过运用高质量数据学习多种特色子任务,大幅提升中文校对和润色能力的智能化程度。在新闻出版、媒体稿件、政务公文等专业领域,文修不仅能辅助专业用户提高校对质量、提升校对速度、降低差错率,还能够对文本进行修饰和优化,重点解决用词不当、句式杂糅等措辞与表述问题,让句子表达更流畅,为新时代语言文字工作高质量发展赋能。

文修智能校对大模型专注于智能校对领域,凭借其精准的校对能力和润色能力,不仅能对文本内容进行校对,还能对图片、视频中错敏内容进行快速识别并校对。 

目前,文修已能够校对文字标点差错、知识性差错和内容导向风险3大类34小类错敏内容,满足各个行业内容生产过程中对文字规范性的需求。

2024年3月,文修发布2.0版本,作为校对领域的专有模型首次达到了70亿参数规模,训练数据规模达8000亿词符。为了更好地满足公文写作的特定需求,文修2.0还着重构建了公文学习语料样本和专有知识库,对公文中的常用规范表述、法律法规名称等内容进行检测和校对,为公文的严谨性提供了有力保障。

        20万字校对仅需90秒

        文修已落地“蜜度校对通”产品,服务超过1万家政企客户,日均校对稿件1.3亿篇

        与出版图书、媒体稿件、政务公文等办公场景深度结合,赋能千行百业数智转型升级

 

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蜜度旗下智能应用产品

新浪舆情通:政企舆情大数据服务平台

新浪舆情通是一款基于互联网信息聚合、文本挖掘和智能检索等技术的数据智能软件。用于发现互联网中的舆情信息,并对信息进行自动分类、智能过滤、自动聚类、主题检测和统计分析,实现对热点话题、突发事件的智能识别和定向追踪,帮助政府、媒体和企事业单位及时掌握网络传播动向,为有效应对网络舆情事件提供决策依据。

 

蜜度校对通:AI智能校对平台

蜜度校对通围绕多语言特点和使用习惯,以百亿级训练语料为基础,结合行业先进的自然语言处理、知识图谱和图像识别等技术,实现多语言文本错误和语义关系的自动发现与纠正处理,可广泛应用于政府公文、新闻稿件、日常写作等场景,提升文本质量,降低差错概率。

蜜度校对通基于三大审核与校对类型,34类全栈智能校对能力,全方面保障政府、媒体、出版等行业内容准确性、合法性、合规性。

校对

 

知知通:智能知识管理平台

知知通基于蜜巢政务大模型,专注于政企内部文本、图片及音视频等数据资产的高效管理,实现自动检索、高效问答,提供准确且有据可依的定制化问答服务,帮助政企建立内部知识共享机制,解决多模态知识统一整合难题;并快速提炼内容中的关键信息,赋能智慧政务、智能营销等场景。

知知通帮助政企高效管理内部文本、图片及音视频等数据资产,实现文档即“找”即“现”、即“问”即“答”。

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蜜度文稿通:文稿智能写作平台

蜜度文稿通基于蜜巢政务大模型,可为政府、企业、科研机构等提供材料写作、AI续写、AI润色、自定义风格写作等辅助性服务,大大提升文件起草、文稿创作的效率,适配华为全栈国产软硬件一体化生态,可专网环境本地部署,提供高效、优质的文本内容生成服务。

目前,蜜度文稿通已为政府、企事业单位、媒体提供多类文稿写作支持。

蜜度文稿通一方面可以基于用户提供的基础素材,自动发散出多个新主题和内容,为创作者提供创作灵感;另一方面,用户仅需给出简短的10个字,系统就能依托上下文语义,自动续写出段落文本,帮助用户迅速完成文稿,成为文字工作者的智能“小助手”。

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CCAC赞助权益

赞助类型

编号

类型

金额

1

钻石赞助

5万

2

金牌赞助

3万

3

银牌赞助

2万

4

铜牌赞助

1万

 

所有赞助企业的共同利益

  1. 在会场背景板、会议网站(链接到其官网)和会议手册标示单位名称和 logo(按照赞助等级排序;需提前提供高分辨率logo图片);

  2. 将赞助单位宣传品放在统一的资料袋内派发至每一位与会代表;

  3. 会议过程中主持人对企业鸣谢;

  4. 在会议现场设定展位,向与会代表宣传展示最新技术(按照赞助等级分配地段);

 

不同赞助类型的分级权益

 

钻石赞助

  1. 在会议手册中投放企业宣传材料2页(需提前提供);

  2. 会议茶歇时间在会场大屏幕播放企业宣传片120秒(需提前提供宣传片);

  3. 机构领导出席会议期间各种活动,优先安排座次;

  4. 在会议现场摆放易拉宝4个(按照赞助等级分配地段);

  5. 为赞助单位提供会议免注册名额3个;

  6. 在企业论坛中做长企业相关技术报告;

 

金牌赞助

  1. 在会议手册中投放企业宣传材料1页(需提前提供);

  2. 会议茶歇时间在会场大屏幕播放企业宣传片60秒(需提前提供宣传片);

  3. 在会议现场摆放易拉宝2个(按照赞助等级分配地段);

  4. 为赞助单位提供会议免注册名额1个;

  5. 在企业论坛中做短企业相关技术报告;

 

银牌赞助

  1. 在会议手册中投放企业宣传材料1页(需提前提供);

  2. 会议茶歇时间在会场大屏幕播放企业宣传片30秒(需提前提供宣传片);

  3. 在会议现场摆放易拉宝1个(按照赞助等级分配地段);

  4. 为赞助单位提供会议免注册名额1个;

 

铜牌赞助

  1. 在会议手册中投放企业宣传材料1页(需提前提供);

  2. 在会议现场摆放易拉宝1个(按照赞助等级分配地段);

 

赞助联系方式

赞助主席

杨亮

电话:18641197990

电子邮箱:liang@dlut.edu.cn

魏忠钰

电话:15221228819

电子邮箱:zywei@fudan.edu.cn

 

肖千慧

电话:(010) 62562916-3

电子邮箱:qianhui@iscas.ac.cn

 

会议简介

第四届中国情感计算大会Chinese Conference on Affect Computing, CCAC 2024)将于 2024 7 19-21 日在江西南昌举行。大会主办单位为中国中文信息学会,承办单位为江西财经大学。本次大会组委会邀请中国科学技术大学张勇东教授、上海交通大学吕宝粮教授、清华大学黄民烈教授三位国际知名学者做特邀报告,还将邀请情感计算相关领域的诸多资深专家与青年才俊,通过青年科学家报告、前沿趋势报告、技术评测论坛和企业论坛等丰富环节,全面展示和交流最新学术成果与科研动态CCAC 旨在促进情感计算领域国内外学者间的学术互动,加强研究人员与企业界和政府相关部门的交流对话,为传播最新的学术和技术成果提供广泛交流平台。

 

2021 年开始,中国情感计算大会分别在北京、苏州、西安举办,邀请了众多国内外知名的专家做主旨报告,包括美国伊利诺伊大学芝加哥分校刘兵教授,卡内基梅隆大学 Kathleen M. Carley 教授,帝国理工学院 Björn W. Schuller 教授,中科院心理所傅小兰研究员等,共吸引 1000 余人线下参与会议,在国内计算机社区形成较大的影响。