ความหมายของ Amazon ทำให้ง่ายต่อการเพิ่มการวิเคราะห์รูปภาพและวิดีโอลงในแอปพลิเคชันของคุณ ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว ปรับขนาดได้สูง ซึ่งพัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์วิทัศน์ของ Amazon เพื่อวิเคราะห์รูปภาพและวิดีโอนับพันล้านรายการทุกวัน ไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อใช้งาน และเรากำลังเพิ่มฟีเจอร์คอมพิวเตอร์วิทัศน์ใหม่ให้กับบริการอย่างต่อเนื่อง Amazon Rekognition มี API ที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายซึ่งสามารถวิเคราะห์ไฟล์รูปภาพหรือวิดีโอที่จัดเก็บไว้ในได้อย่างรวดเร็ว บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (อเมซอน เอส3).
ลูกค้าในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น เทคโนโลยีการโฆษณาและการตลาด เกม สื่อ และการค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซพึ่งพาภาพที่อัปโหลดโดยผู้ใช้ปลายทาง (เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นหรือ UGC) เป็นองค์ประกอบสำคัญในการกระตุ้นการมีส่วนร่วมบนแพลตฟอร์มของตน พวกเขาใช้ การควบคุมเนื้อหา Amazon Rekognition เพื่อตรวจจับเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม ไม่พึงประสงค์ และไม่เหมาะสม เพื่อปกป้องชื่อเสียงของแบรนด์และส่งเสริมชุมชนผู้ใช้ที่ปลอดภัย
ในโพสต์นี้ เราจะพูดถึงสิ่งต่อไปนี้:
- โมเดลการควบคุมเนื้อหาเวอร์ชัน 7.0 และความสามารถ
- Amazon Rekognition Bulk Analysis ทำงานอย่างไรสำหรับการควบคุมเนื้อหา
- วิธีปรับปรุงการทำนายการกลั่นกรองเนื้อหาด้วยการวิเคราะห์จำนวนมากและการกลั่นกรองแบบกำหนดเอง
โมเดลการควบคุมเนื้อหาเวอร์ชัน 7.0 และความสามารถ
Amazon Rekognition Content Moderation เวอร์ชัน 7.0 เพิ่มป้ายกำกับการควบคุมใหม่ 26 ป้าย และขยายการจัดหมวดหมู่ป้ายกำกับการควบคุมจากหมวดหมู่ป้ายกำกับสองระดับเป็นสามระดับ ป้ายกำกับใหม่เหล่านี้และอนุกรมวิธานที่ขยายออกไปช่วยให้ลูกค้าสามารถตรวจจับแนวคิดที่ละเอียดเกี่ยวกับเนื้อหาที่พวกเขาต้องการกลั่นกรองได้ นอกจากนี้ โมเดลที่ได้รับการอัปเดตยังนำเสนอความสามารถใหม่ในการระบุประเภทเนื้อหาใหม่สองประเภท ได้แก่ เนื้อหาที่เป็นภาพเคลื่อนไหวและเนื้อหาที่มีภาพประกอบ ซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างกฎโดยละเอียดสำหรับการรวมหรือยกเว้นประเภทเนื้อหาดังกล่าวจากเวิร์กโฟลว์การดูแลของพวกเขา ด้วยการอัปเดตใหม่เหล่านี้ ลูกค้าสามารถกลั่นกรองเนื้อหาตามนโยบายเนื้อหาของตนได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
ลองดูตัวอย่างการตรวจจับป้ายกำกับการควบคุมสำหรับรูปภาพต่อไปนี้
ตารางต่อไปนี้แสดงป้ายกำกับการตรวจสอบ ประเภทเนื้อหา และคะแนนความเชื่อมั่นที่ส่งคืนในการตอบกลับของ API
ป้ายกำกับการกลั่นกรอง | ระดับอนุกรมวิธาน | คะแนนความเชื่อมั่น |
ความรุนแรง | L1 | 92.6% |
ภาพแสดงความรุนแรง | L2 | 92.6% |
การระเบิดและการระเบิด | L3 | 92.6% |
ประเภทเนื้อหา | คะแนนความเชื่อมั่น |
ที่แสดง | 93.9% |
หากต้องการรับอนุกรมวิธานฉบับเต็มสำหรับ Content Moderation เวอร์ชัน 7.0 โปรดไปที่ของเรา คู่มือนักพัฒนา.
การวิเคราะห์จำนวนมากสำหรับการกลั่นกรองเนื้อหา
Amazon Rekognition Content Moderation ยังมีการกลั่นกรองภาพเป็นชุด นอกเหนือจากการใช้การกลั่นกรองแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์จำนวนมากของ Amazon Rekognition- ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์คอลเลกชันรูปภาพขนาดใหญ่แบบอะซิงโครนัสเพื่อตรวจจับเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมและรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับหมวดหมู่การดูแลที่กำหนดให้กับรูปภาพ นอกจากนี้ยังช่วยลดความจำเป็นในการสร้างโซลูชันการควบคุมรูปภาพเป็นชุดสำหรับลูกค้าอีกด้วย
คุณสามารถเข้าถึงคุณสมบัติการวิเคราะห์จำนวนมากผ่านทาง Amazon Rekognition Console หรือโดยการเรียก API โดยตรงโดยใช้ AWS CLI และ AWS SDK บนคอนโซล Amazon Rekognition คุณสามารถอัปโหลดรูปภาพที่คุณต้องการวิเคราะห์และรับผลลัพธ์ได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง เมื่องานการวิเคราะห์จำนวนมากเสร็จสิ้น คุณสามารถระบุและดูการคาดคะเนป้ายกำกับการตรวจสอบได้ เช่น ภาพเปลือยที่โจ่งแจ้งและไม่โจ่งแจ้งของส่วนที่ใกล้ชิด การจูบ ความรุนแรง ยาเสพติดและยาสูบ และอื่นๆ คุณยังได้รับคะแนนความเชื่อมั่นสำหรับป้ายกำกับแต่ละหมวดหมู่อีกด้วย
สร้างงานการวิเคราะห์จำนวนมากบน Amazon Rekognition Console
ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อลองใช้ Amazon Rekognition Bulk Analysis:
- บนคอนโซล Amazon Rekognition ให้เลือก การวิเคราะห์เป็นกลุ่ม ในบานหน้าต่างนำทาง
- Choose เริ่มการวิเคราะห์เป็นกลุ่ม.
- ป้อนชื่องานและระบุรูปภาพที่จะวิเคราะห์ โดยป้อนตำแหน่งบัคเก็ต S3 หรือโดยการอัพโหลดรูปภาพจากคอมพิวเตอร์ของคุณ
- คุณสามารถเลือกได้ อะแดปเตอร์ เพื่อวิเคราะห์ภาพโดยใช้อะแดปเตอร์แบบกำหนดเองที่คุณฝึกฝนโดยใช้การควบคุมแบบกำหนดเอง
- Choose เริ่มการวิเคราะห์ เพื่อเรียกใช้งาน
เมื่อกระบวนการเสร็จสมบูรณ์ คุณสามารถดูผลลัพธ์ได้ใน Amazon Rekognition Console นอกจากนี้ สำเนา JSON ของผลการวิเคราะห์จะถูกจัดเก็บไว้ในตำแหน่งเอาต์พุตของ Amazon S3
คำขอ API การวิเคราะห์จำนวนมากของ Amazon Rekognition
ในส่วนนี้ เราจะแนะนำคุณตลอดการสร้างงานการวิเคราะห์จำนวนมากสำหรับการกลั่นกรองรูปภาพโดยใช้อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรม หากไฟล์รูปภาพของคุณไม่ได้อยู่ในบัคเก็ต S3 ให้อัปโหลดไฟล์เหล่านั้นเพื่อให้แน่ใจว่า Amazon Rekognition จะเข้าถึงได้ คล้ายกับการสร้างงานการวิเคราะห์จำนวนมากบนคอนโซล Amazon Rekognition เมื่อเรียกใช้งาน เริ่มงานการวิเคราะห์สื่อ API คุณต้องระบุพารามิเตอร์ต่อไปนี้:
- OperationsConfig – นี่คือตัวเลือกการกำหนดค่าสำหรับงานการวิเคราะห์สื่อที่จะสร้างขึ้น:
- นาทีความมั่นใจ – ระดับความเชื่อมั่นขั้นต่ำที่มีช่วงที่ถูกต้อง 0–100 เพื่อให้ป้ายกำกับการกลั่นกรองส่งคืน Amazon Rekognition จะไม่ส่งคืนป้ายกำกับใดๆ ที่มีระดับความเชื่อมั่นต่ำกว่าค่าที่ระบุนี้
- อินพุต - ซึ่งรวมถึงสิ่งต่อไปนี้:
- S3วัตถุ – ข้อมูลออบเจ็กต์ S3 สำหรับไฟล์รายการอินพุต รวมถึงบัคเก็ตและชื่อของไฟล์ ไฟล์อินพุตประกอบด้วยบรรทัด JSON สำหรับแต่ละภาพที่จัดเก็บไว้ในบัคเก็ต S3 ตัวอย่างเช่น:
{"source-ref": "s3://MY-INPUT-BUCKET/1.jpg"}
- S3วัตถุ – ข้อมูลออบเจ็กต์ S3 สำหรับไฟล์รายการอินพุต รวมถึงบัคเก็ตและชื่อของไฟล์ ไฟล์อินพุตประกอบด้วยบรรทัด JSON สำหรับแต่ละภาพที่จัดเก็บไว้ในบัคเก็ต S3 ตัวอย่างเช่น:
- OutputConfig - ซึ่งรวมถึงสิ่งต่อไปนี้:
- S3ถัง – ชื่อบัคเก็ต S3 สำหรับไฟล์เอาต์พุต
- S3KeyPrefix – คำนำหน้าคีย์สำหรับไฟล์เอาต์พุต
ดูรหัสต่อไปนี้:
คุณสามารถเรียกใช้การวิเคราะห์สื่อเดียวกันได้โดยใช้คำสั่ง AWS CLI ต่อไปนี้:
ผลลัพธ์ API การวิเคราะห์จำนวนมากของ Amazon Rekognition
หากต้องการรับรายการงานการวิเคราะห์จำนวนมาก คุณสามารถใช้ได้ ListMediaAnalysisJobs
- การตอบกลับประกอบด้วยรายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับไฟล์อินพุตและเอาต์พุตงานการวิเคราะห์ และสถานะของงาน:
คุณยังสามารถเรียกใช้ list-media-analysis-jobs
คำสั่งผ่าน AWS CLI:
Amazon Rekognition Bulk Analysis จะสร้างไฟล์เอาต์พุตสองไฟล์ในบัคเก็ตเอาต์พุต ไฟล์แรกคือ manifest-summary.json
ซึ่งรวมถึงสถิติงานการวิเคราะห์จำนวนมากและรายการข้อผิดพลาด:
ไฟล์ที่สองคือ results.json
ซึ่งมีหนึ่งบรรทัด JSON ต่อรูปภาพที่วิเคราะห์แต่ละภาพในรูปแบบต่อไปนี้ แต่ละผลลัพธ์ประกอบด้วย หมวดหมู่ระดับบนสุด (L1) ของฉลากที่ตรวจพบและหมวดหมู่ระดับที่สองของฉลาก (L2) โดยมีคะแนนความเชื่อมั่นระหว่าง 1–100 ป้ายอนุกรมวิธานระดับ 2 บางป้ายอาจมีป้ายอนุกรมวิธานระดับ 3 (L3) ซึ่งช่วยให้สามารถจำแนกเนื้อหาตามลำดับชั้นได้
คุณสามารถใช้ได้ อะแดปเตอร์การดูแลแบบกำหนดเอง ในภายหลังเพื่อวิเคราะห์รูปภาพของคุณโดยเพียงแค่เลือกอะแดปเตอร์แบบกำหนดเองในขณะที่สร้างงานการวิเคราะห์จำนวนมากใหม่ หรือผ่าน API โดยส่ง ID ของอะแดปเตอร์เฉพาะของอะแดปเตอร์แบบกำหนดเอง
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้ให้ภาพรวมของการควบคุมเนื้อหาเวอร์ชัน 7.0, การวิเคราะห์จำนวนมากสำหรับการกลั่นกรองเนื้อหา และวิธีการปรับปรุงการคาดการณ์ของการตรวจสอบเนื้อหาโดยใช้การวิเคราะห์จำนวนมากและการตรวจสอบแบบกำหนดเอง หากต้องการลองใช้ป้ายกำกับการควบคุมใหม่และการวิเคราะห์จำนวนมาก ให้เข้าสู่ระบบบัญชี AWS ของคุณและลองดูคอนโซล Amazon Rekognition สำหรับ การกลั่นกรองรูปภาพ และ การวิเคราะห์เป็นกลุ่ม.
เกี่ยวกับผู้แต่ง
เมห์ดี้ ฮากี้ เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ทีม AWS WWCS ซึ่งเชี่ยวชาญด้าน AI และ ML บน AWS เขาทำงานร่วมกับลูกค้าองค์กร ช่วยพวกเขาโยกย้าย ปรับปรุงให้ทันสมัย และเพิ่มประสิทธิภาพปริมาณงานสำหรับ AWS Cloud ในเวลาว่าง เขาชอบทำอาหารเปอร์เซียและซ่อมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์
ชิปรา คาโนเรีย เป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์หลักของ AWS เธอมีความกระตือรือร้นในการช่วยลูกค้าแก้ปัญหาที่ซับซ้อนที่สุดด้วยพลังของแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ ก่อนเข้าร่วม AWS Shipra ใช้เวลากว่า 4 ปีที่ Amazon Alexa ซึ่งเธอได้เปิดตัวคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพการทำงานมากมายในผู้ช่วยเสียงของ Alexa
มาเรีย ฮันโดโกะ เป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์อาวุโสของ AWS เธอมุ่งเน้นไปที่การช่วยเหลือลูกค้าในการแก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจผ่านการเรียนรู้ของเครื่องและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ในเวลาว่าง เธอชอบเดินป่า ฟังพอดแคสต์ และสำรวจอาหารต่างๆ
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improving-content-moderation-with-amazon-rekognition-bulk-analysis-and-custom-moderation/
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 14
- 20
- 22
- 24
- 26%
- 50
- 60
- 7
- 91
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- ตาม
- ลงชื่อเข้าใช้
- ความถูกต้อง
- ข้าม
- เพิ่ม
- เพิ่ม
- นอกจากนี้
- นอกจากนี้
- เพิ่ม
- การโฆษณา
- AI
- Alexa
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- แล้ว
- ด้วย
- อเมซอน
- ความหมายของ Amazon
- Amazon Web Services
- an
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- ใด
- API
- APIs
- การใช้งาน
- เหมาะสม
- เป็น
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- AS
- ที่ได้รับมอบหมาย
- ผู้ช่วย
- At
- AWS
- ฐาน
- ตาม
- BE
- ก่อน
- ด้านล่าง
- ระหว่าง
- พันล้าน
- ยี่ห้อ
- ทำลาย
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- by
- โทร
- CAN
- ความสามารถในการ
- ความสามารถ
- หมวดหมู่
- หมวดหมู่
- ความท้าทาย
- ตรวจสอบ
- Choose
- การจัดหมวดหมู่
- CLI
- เมฆ
- รหัส
- คอลเลกชัน
- คำสั่ง
- ชุมชน
- สมบูรณ์
- เสร็จสิ้น
- ซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- ส่วนประกอบ
- คอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- แนวความคิด
- ความมั่นใจ
- องค์ประกอบ
- ปลอบใจ
- เนื้อหา
- ประเภทเนื้อหา
- เรื่อย
- สำเนา
- แก้ไข
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- การสร้าง
- วิกฤติ
- ปัจจุบัน
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ประจำวัน
- วันเวลา
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- รายละเอียด
- ตรวจจับ
- ตรวจพบ
- การตรวจพบ
- พัฒนา
- ต่าง
- โดยตรง
- สนทนา
- ทำ
- ไม่
- ขับรถ
- ยาเสพติด
- e
- E-commerce
- แต่ละ
- อย่างง่ายดาย
- ง่าย
- ง่ายต่อการใช้งาน
- ทั้ง
- อิเล็กทรอนิกส์
- ขจัด
- อื่น
- ทำให้สามารถ
- ช่วยให้
- มีส่วนร่วม
- เสริม
- ทำให้มั่นใจ
- การป้อน
- Enterprise
- ข้อผิดพลาด
- ประเมิน
- ตัวอย่าง
- ไม่รวม
- ขยาย
- ขยาย
- ความชำนาญ
- สำรวจ
- ขยายออก
- ล้มเหลว
- เท็จ
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- สองสาม
- เนื้อไม่มีมัน
- ไฟล์
- ชื่อจริง
- มุ่งเน้นไปที่
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- อาหาร
- สำหรับ
- รูป
- อุปถัมภ์
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- ได้รับ
- การเล่นเกม
- สร้าง
- ได้รับ
- ละเอียด
- ให้คำแนะนำ
- มี
- he
- การช่วยเหลือ
- เธอ
- ลำดับชั้น
- สูงกว่า
- อย่างสูง
- ของเขา
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- i
- ID
- แยกแยะ
- if
- ภาพ
- ภาพ
- นำเข้า
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- อินพุต
- ข้อมูลเชิงลึก
- Intelligence
- อินเตอร์เฟซ
- ใกล้ชิด
- เข้าไป
- เปิดตัว
- IT
- การสัมภาษณ์
- งาน
- การร่วม
- jpg
- JSON
- คีย์
- จูบ
- L1
- l2
- ฉลาก
- ป้ายกำกับ
- ใหญ่
- ต่อมา
- ล่าสุด
- เปิดตัว
- การเรียนรู้
- น้อยที่สุด
- ชั้น
- Line
- เส้น
- รายการ
- การฟัง
- ที่ตั้ง
- เข้าสู่ระบบ
- ดู
- ลด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำให้
- ผู้จัดการ
- หลาย
- เครื่องหมาย
- การตลาด
- อาจ..
- ภาพบรรยากาศ
- อพยพ
- ขั้นต่ำ
- ML
- แบบ
- ปานกลาง
- การกลั่นกรอง
- ทันสมัย
- โมดูลาร์
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- ชื่อ
- การเดินเรือ
- จำเป็นต้อง
- เชิงลบ
- เชิงลบ
- ใหม่
- ไม่
- วัตถุ
- ได้รับ
- of
- น่ารังเกียจ
- on
- ครั้งเดียว
- ONE
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- Options
- or
- ใบสั่ง
- OS
- ของเรา
- ออก
- เอาท์พุต
- เกิน
- ภาพรวม
- หน้า
- บานหน้าต่าง
- พารามิเตอร์
- ส่วน
- ที่ผ่านไป
- หลงใหล
- ต่อ
- ยา
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- พอดคาสต์
- นโยบาย
- บวก
- โพสต์
- อำนาจ
- ที่คาดการณ์
- คำทำนาย
- การคาดการณ์
- เบื้องต้น
- นำเสนอ
- หลัก
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- ผลิตภัณฑ์
- ผู้จัดการผลิตภัณฑ์
- ผลิตภัณฑ์
- การเขียนโปรแกรม
- ป้องกัน
- ที่พิสูจน์แล้ว
- ให้
- ให้
- ให้
- อย่างรวดเร็ว
- พิสัย
- เรียลไทม์
- รับ
- ภูมิภาค
- วางใจ
- ชื่อเสียง
- ต้อง
- คำตอบ
- ผล
- ผลสอบ
- ค้าปลีก
- กลับ
- กฎระเบียบ
- วิ่ง
- ปลอดภัย
- เดียวกัน
- ที่ปรับขนาดได้
- นักวิทยาศาสตร์
- คะแนน
- คะแนน
- sdks
- ที่สอง
- Section
- เห็น
- เลือก
- การเลือก
- ระดับอาวุโส
- บริการ
- บริการ
- เซสชั่น
- เธอ
- แสดงให้เห็นว่า
- คล้ายคลึงกัน
- ง่าย
- ง่ายดาย
- ทางออก
- โซลูชัน
- แก้
- บาง
- ความเชี่ยวชาญ
- ที่ระบุไว้
- การใช้จ่าย
- สถิติ
- Status
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- เก็บไว้
- อย่างเช่น
- สรุป
- ตาราง
- อนุกรมวิธาน
- ทีม
- เทคโนโลยี
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- จริง
- ลอง
- สอง
- ชนิด
- ชนิด
- UGC
- เป็นเอกลักษณ์
- ที่ไม่พึงประสงค์
- ให้กับคุณ
- การปรับปรุง
- อัปโหลด
- อัปโหลด
- ใช้
- ผู้ใช้งาน
- การใช้
- ถูกต้อง
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- ความคุ้มค่า
- การตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- ตรวจสอบ
- รุ่น
- ผ่านทาง
- วีดีโอ
- วิดีโอ
- รายละเอียด
- ความรุนแรง
- วิสัยทัศน์
- เยี่ยมชมร้านค้า
- เสียงพูด
- ที่รอ
- ต้องการ
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- เมื่อ
- ที่
- ในขณะที่
- จะ
- กับ
- งาน
- เวิร์กโฟลว์
- โรงงาน
- X
- ปี
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล