บริษัทต่างๆ พึ่งพารูปภาพและวิดีโอที่ผู้ใช้สร้างขึ้นเพื่อการมีส่วนร่วมมากขึ้น ตั้งแต่แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซที่ส่งเสริมให้ลูกค้าแบ่งปันภาพผลิตภัณฑ์ไปจนถึงบริษัทโซเชียลมีเดียที่โปรโมตวิดีโอและภาพที่ผู้ใช้สร้างขึ้น การใช้เนื้อหาของผู้ใช้เพื่อการมีส่วนร่วมถือเป็นกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม อาจเป็นเรื่องท้าทายที่จะตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นนี้สอดคล้องกับนโยบายของคุณและส่งเสริมชุมชนออนไลน์ที่ปลอดภัยสำหรับผู้ใช้ของคุณ
ปัจจุบันบริษัทหลายแห่งขึ้นอยู่กับผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์หรือตอบสนองต่อข้อร้องเรียนของผู้ใช้เพื่อจัดการเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นอย่างไม่เหมาะสม แนวทางเหล่านี้ไม่ได้ปรับขนาดเพื่อกลั่นกรองรูปภาพและวิดีโอนับล้านอย่างมีประสิทธิภาพด้วยคุณภาพหรือความเร็วที่เพียงพอ ซึ่งนำไปสู่ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ไม่ดี ต้นทุนสูงในการปรับขนาด หรือแม้แต่อาจเป็นอันตรายต่อชื่อเสียงของแบรนด์
ในโพสต์นี้ เราจะพูดถึงวิธีใช้คุณสมบัติการดูแลแบบกำหนดเอง ความหมายของ Amazon เพื่อเพิ่มความแม่นยำของ API การกลั่นกรองเนื้อหาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าของคุณ
การกลั่นกรองเนื้อหาใน Amazon Rekognition
Amazon Rekognition เป็นบริการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีการจัดการ ซึ่งนำเสนอความสามารถด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและปรับแต่งได้ เพื่อดึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกจากรูปภาพและวิดีโอ ความสามารถอย่างหนึ่งก็คือ การกลั่นกรองเนื้อหาของ Amazon Rekognitionซึ่งตรวจจับเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือไม่พึงประสงค์ในรูปภาพและวิดีโอ Amazon Rekognition ใช้การจัดหมวดหมู่แบบลำดับชั้นเพื่อติดป้ายกำกับเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือไม่พึงประสงค์ด้วยหมวดหมู่การดูแลระดับบนสุด 10 หมวดหมู่ (เช่น ความรุนแรง เนื้อหาโจ่งแจ้ง แอลกอฮอล์ หรือยาเสพติด) และหมวดหมู่ระดับที่สอง 35 หมวดหมู่ ลูกค้าในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น อีคอมเมิร์ซ โซเชียลมีเดีย และเกมสามารถใช้การกลั่นกรองเนื้อหาใน Amazon Rekognition เพื่อปกป้องชื่อเสียงของแบรนด์และส่งเสริมชุมชนผู้ใช้ที่ปลอดภัย
เมื่อใช้ Amazon Rekognition สำหรับการกลั่นกรองรูปภาพและวิดีโอ ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์จะต้องตรวจสอบชุดเนื้อหาที่มีขนาดเล็กกว่ามาก ซึ่งโดยทั่วไปคือ 1–5% ของปริมาณทั้งหมด ซึ่งถูกกำหนดสถานะไว้แล้วโดยโมเดลการควบคุมเนื้อหา สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ มุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่มีคุณค่ามากขึ้น และยังคงได้รับความคุ้มครองที่ครอบคลุมโดยมีค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อย
ขอแนะนำการควบคุมแบบกำหนดเองของ Amazon Rekognition
ตอนนี้คุณสามารถเพิ่มความแม่นยำของโมเดลการควบคุมการรับรู้สำหรับข้อมูลเฉพาะธุรกิจของคุณได้แล้วด้วยคุณสมบัติการควบคุมแบบกำหนดเอง คุณสามารถฝึกอะแดปเตอร์แบบกำหนดเองกับรูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบได้เพียง 20 ภาพในเวลาไม่ถึง 1 ชั่วโมง อะแดปเตอร์เหล่านี้ขยายขีดความสามารถของโมเดลการควบคุมเพื่อตรวจจับภาพที่ใช้สำหรับการฝึกด้วยความแม่นยำสูงกว่า สำหรับโพสต์นี้ เราใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างที่มีทั้งภาพที่ปลอดภัยและภาพที่มีเครื่องดื่มแอลกอฮอล์ (ถือว่าไม่ปลอดภัย) เพื่อเพิ่มความแม่นยำของฉลากการกลั่นกรองแอลกอฮอล์
สามารถระบุ ID เฉพาะของอะแดปเตอร์ที่ได้รับการฝึกอบรมให้กับที่มีอยู่ได้ ตรวจหาModerationLabels การดำเนินการ API เพื่อประมวลผลรูปภาพโดยใช้อะแดปเตอร์นี้ อะแดปเตอร์แต่ละตัวสามารถใช้งานได้โดยบัญชี AWS ที่ใช้ในการฝึกอบรมอะแดปเตอร์เท่านั้น เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ใช้สำหรับการฝึกอบรมยังคงปลอดภัยในบัญชี AWS นั้น ด้วยคุณสมบัติการควบคุมแบบกำหนดเอง คุณสามารถปรับแต่งโมเดลการควบคุมที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าของ Rekognition เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในกรณีการใช้งานการควบคุมเฉพาะของคุณ โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning (ML) ใดๆ คุณสามารถเพลิดเพลินไปกับสิทธิประโยชน์ของบริการการดูแลจัดการแบบเต็มรูปแบบต่อไปได้ ด้วยโมเดลราคาแบบจ่ายตามการใช้งานสำหรับการดูแลแบบกำหนดเอง
ภาพรวมโซลูชัน
การฝึกอบรมอะแดปเตอร์การดูแลแบบกำหนดเองเกี่ยวข้องกับห้าขั้นตอนที่คุณสามารถทำให้เสร็จสิ้นได้โดยใช้ คอนโซลการจัดการ AWS หรืออินเทอร์เฟซ API:
- สร้างโครงการ
- อัพโหลดข้อมูลการฝึก
- กำหนดป้ายกำกับความจริงพื้นฐานให้กับรูปภาพ
- ฝึกอะแดปเตอร์
- ใช้อะแดปเตอร์
เรามาดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับขั้นตอนเหล่านี้โดยใช้คอนโซล
สร้างโครงการ
โปรเจ็กต์คือคอนเทนเนอร์สำหรับจัดเก็บอะแดปเตอร์ของคุณ คุณสามารถฝึกอบรมอะแดปเตอร์หลายตัวภายในโปรเจ็กต์ด้วยชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่แตกต่างกันเพื่อประเมินว่าอะแดปเตอร์ใดทำงานได้ดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ หากต้องการสร้างโปรเจ็กต์ของคุณ ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- บนคอนโซล Amazon Rekognition ให้เลือก การกลั่นกรองแบบกำหนดเอง ในบานหน้าต่างนำทาง
- Choose สร้างโครงการ.
- สำหรับ ชื่อโครงการป้อนชื่อสำหรับโครงการของคุณ
- สำหรับ ชื่ออะแดปเตอร์ให้ป้อนชื่ออะแดปเตอร์ของคุณ
- ทางเลือก ป้อนคำอธิบายสำหรับอะแดปเตอร์ของคุณ
อัปโหลดข้อมูลการฝึกอบรม
คุณสามารถเริ่มต้นด้วยรูปภาพตัวอย่างได้เพียง 20 ภาพเพื่อปรับโมเดลการควบคุมเพื่อตรวจจับผลบวกลวงให้น้อยลง (รูปภาพที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณ แต่ถูกทำเครื่องหมายโดยโมเดลที่มีป้ายกำกับการตรวจสอบ) ในการลดผลลบลวง (ภาพที่ไม่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณแต่ไม่ได้ติดป้ายกำกับการตรวจสอบ) คุณจะต้องเริ่มต้นด้วยภาพตัวอย่าง 50 ภาพ
คุณสามารถเลือกจากตัวเลือกต่อไปนี้เพื่อจัดเตรียมชุดข้อมูลรูปภาพสำหรับการฝึกอะแดปเตอร์:
ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- สำหรับโพสต์นี้ เลือก นำเข้ารูปภาพจากที่เก็บข้อมูล S3 และป้อน S3 URI ของคุณ
เช่นเดียวกับกระบวนการฝึกอบรม ML อื่นๆ การฝึกอะแดปเตอร์ Custom Moderation ใน Amazon Rekognition ต้องใช้ชุดข้อมูลสองชุดแยกกัน ชุดหนึ่งสำหรับการฝึกอะแดปเตอร์ และอีกชุดหนึ่งสำหรับประเมินอะแดปเตอร์ คุณสามารถอัปโหลดชุดข้อมูลการทดสอบแยกต่างหากหรือเลือกที่จะแยกชุดข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบโดยอัตโนมัติ
- สำหรับโพสต์นี้ เลือก แยกอัตโนมัติ.
- เลือก เปิดใช้งานการอัปเดตอัตโนมัติ เพื่อให้แน่ใจว่าระบบจะฝึกอะแด็ปเตอร์ใหม่โดยอัตโนมัติเมื่อมีการเปิดตัวโมเดลการควบคุมเนื้อหาเวอร์ชันใหม่
- Choose สร้างโครงการ.
กำหนดป้ายกำกับความจริงพื้นฐานให้กับรูปภาพ
หากคุณอัปโหลดรูปภาพที่ไม่มีคำอธิบายประกอบ คุณสามารถใช้คอนโซล Amazon Rekognition เพื่อจัดเตรียมป้ายกำกับรูปภาพตามอนุกรมวิธานการดูแล ในตัวอย่างต่อไปนี้ เราฝึกอะแดปเตอร์ให้ตรวจจับแอลกอฮอล์ที่ซ่อนอยู่ด้วยความแม่นยำสูงกว่า และติดป้ายกำกับรูปภาพดังกล่าวทั้งหมดด้วยป้ายกำกับแอลกอฮอล์ รูปภาพที่ไม่ถือว่าไม่เหมาะสมสามารถติดป้ายกำกับว่าปลอดภัยได้
ฝึกอะแดปเตอร์
หลังจากที่คุณติดป้ายกำกับรูปภาพทั้งหมดแล้ว ให้เลือก เริ่มการฝึก เพื่อเริ่มกระบวนการฝึกอบรม Amazon Rekognition จะใช้ชุดข้อมูลรูปภาพที่อัปโหลดเพื่อฝึกโมเดลอะแดปเตอร์เพื่อเพิ่มความแม่นยำให้กับประเภทรูปภาพเฉพาะที่มีให้สำหรับการฝึก
หลังจากฝึกฝนอแด็ปเตอร์การดูแลแบบกำหนดเองแล้ว คุณจะดูรายละเอียดอแด็ปเตอร์ทั้งหมดได้ (adapterID
, test
และ training
ไฟล์รายการ) ใน ประสิทธิภาพของอะแดปเตอร์ มาตรา.
พื้นที่ ประสิทธิภาพของอะแดปเตอร์ ส่วนนี้จะแสดงการปรับปรุงผลบวกลวงและผลลบลวงเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลการควบคุมที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า อะแดปเตอร์ที่เราฝึกอบรมเพื่อปรับปรุงการตรวจจับฉลากแอลกอฮอล์จะช่วยลดอัตราผลลบลวงในภาพทดสอบได้ถึง 73% กล่าวอีกนัยหนึ่ง ขณะนี้อะแดปเตอร์คาดการณ์ฉลากควบคุมแอลกอฮอล์ได้อย่างแม่นยำสำหรับรูปภาพเพิ่มขึ้น 73% เมื่อเทียบกับโมเดลควบคุมแอลกอฮอล์ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า อย่างไรก็ตาม ไม่พบการปรับปรุงใด ๆ จากผลบวกลวง เนื่องจากไม่มีการใช้ตัวอย่างผลบวกลวงในการฝึกอบรม
ใช้อะแดปเตอร์
คุณสามารถทำการอนุมานได้โดยใช้อะแดปเตอร์ที่ได้รับการฝึกอบรมใหม่เพื่อเพิ่มความแม่นยำ หากต้องการดำเนินการนี้ ให้โทรหา Amazon Rekognition DetectModerationLabel
API พร้อมพารามิเตอร์เพิ่มเติม ProjectVersion
ซึ่งเป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัว AdapterID
ของอะแดปเตอร์ ต่อไปนี้เป็นคำสั่งตัวอย่างโดยใช้ อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง AWS AWS (AWS CLI):
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างข้อมูลโค้ดโดยใช้ ไลบรารี Python Boto3:
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการฝึกอบรม
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดให้กับอะแดปเตอร์ของคุณ ขอแนะนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้สำหรับการฝึกอบรมอะแดปเตอร์:
- ข้อมูลรูปภาพตัวอย่างควรบันทึกข้อผิดพลาดตัวแทนที่คุณต้องการปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลการกลั่นกรอง
- แทนที่จะนำเฉพาะภาพข้อผิดพลาดสำหรับผลบวกลวงและผลลบลวง คุณยังสามารถระบุผลบวกจริงและผลลบจริงเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
- จัดหารูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบให้ได้มากที่สุดสำหรับการฝึกอบรม
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้นำเสนอภาพรวมเชิงลึกของคุณสมบัติ Amazon Rekognition Custom Moderation ใหม่ นอกจากนี้ เรายังให้รายละเอียดขั้นตอนในการฝึกโดยใช้คอนโซล รวมถึงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่คอนโซล Amazon Rekognition และสำรวจคุณสมบัติการควบคุมแบบกำหนดเอง
การควบคุมแบบกำหนดเองของ Amazon Rekognition ขณะนี้พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้วในทุกภูมิภาคของ AWS ที่ Amazon Rekognition พร้อมใช้งาน
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การกลั่นกรองเนื้อหาบน AWS. ก้าวแรกสู่ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการตรวจสอบเนื้อหาของคุณด้วย AWS.
เกี่ยวกับผู้เขียน
ชิปรา คาโนเรีย เป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์หลักของ AWS เธอมีความกระตือรือร้นในการช่วยลูกค้าแก้ปัญหาที่ซับซ้อนที่สุดด้วยพลังของแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ ก่อนเข้าร่วม AWS Shipra ใช้เวลากว่า 4 ปีที่ Amazon Alexa ซึ่งเธอได้เปิดตัวคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพการทำงานมากมายในผู้ช่วยเสียงของ Alexa
อาคัช ลึก เป็นผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมการพัฒนาซอฟต์แวร์ในซีแอตเทิล เขาสนุกกับการทำงานกับคอมพิวเตอร์วิทัศน์, AI และระบบแบบกระจาย ภารกิจของเขาคือการช่วยให้ลูกค้าจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนและสร้างมูลค่าด้วย AWS Rekognition นอกเวลางานเขาชอบเดินป่าและท่องเที่ยว
ลาน่า จาง เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ทีมบริการ AI ของ AWS WWSO ซึ่งเชี่ยวชาญด้าน AI และ ML สำหรับการกลั่นกรองเนื้อหา คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเจเนอเรทีฟ AI ด้วยความเชี่ยวชาญของเธอ เธออุทิศตนเพื่อส่งเสริมโซลูชัน AWS AI/ML และช่วยเหลือลูกค้าในการเปลี่ยนแปลงโซลูชันธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ ที่หลากหลาย รวมถึงโซเชียลมีเดีย เกม อีคอมเมิร์ซ สื่อ การโฆษณาและการตลาด
- 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/announcing-rekogniton-custom-moderation-enhance-accuracy-of-pre-trained-rekognition-moderation-models-with-your-data/
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- 1
- 10
- 100
- 118
- 150
- 20
- 35%
- 50
- 7
- 9
- a
- อากาช
- เกี่ยวกับเรา
- ลงชื่อเข้าใช้
- ความถูกต้อง
- แม่นยำ
- บรรลุ
- ข้าม
- กิจกรรม
- ปรับ
- เพิ่มเติม
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- ที่อยู่
- การโฆษณา
- AI
- บริการ AI
- AI / ML
- แอลกอฮอล์
- Alexa
- ทั้งหมด
- แล้ว
- ด้วย
- อเมซอน
- ความหมายของ Amazon
- Amazon Web Services
- an
- และ
- ประกาศ
- อื่น
- ใด
- API
- วิธีการ
- เหมาะสม
- เป็น
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- AS
- ประเมินผล
- ผู้ช่วย
- การให้ความช่วยเหลือ
- At
- ผู้เขียน
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- AWS
- ตาม
- BE
- ก่อน
- เริ่ม
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ที่ดีที่สุด
- ปฏิบัติที่ดีที่สุด
- ทั้งสอง
- ยี่ห้อ
- การนำ
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- โทรศัพท์
- CAN
- ความสามารถในการ
- ความสามารถ
- จับ
- กรณี
- หมวดหมู่
- ท้าทาย
- Choose
- ไคลเอนต์
- รหัส
- ชุมชน
- ชุมชน
- บริษัท
- เมื่อเทียบกับ
- ร้องเรียน
- สมบูรณ์
- ซับซ้อน
- ครอบคลุม
- คอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- ถือว่า
- คงเส้นคงวา
- ปลอบใจ
- ภาชนะ
- เนื้อหา
- ต่อ
- ราคา
- ค่าใช้จ่าย
- ความคุ้มครอง
- สร้าง
- สร้างมูลค่า
- ขณะนี้
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ปรับแต่งได้
- ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ทุ่มเท
- ลึก
- ลักษณะ
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- ตรวจจับ
- การตรวจพบ
- พัฒนาการ
- ต่าง
- สนทนา
- แสดง
- กระจาย
- ระบบกระจาย
- หลาย
- do
- Dont
- ยาเสพติด
- E-commerce
- แต่ละ
- อีคอมเมิร์ซ
- มีประสิทธิภาพ
- ทั้ง
- ทำให้สามารถ
- ช่วยให้
- ให้กำลังใจ
- มีส่วนร่วม
- ชั้นเยี่ยม
- เสริม
- ที่เพิ่มขึ้น
- เพลิดเพลิน
- ทำให้มั่นใจ
- การสร้างความมั่นใจ
- เข้าสู่
- ความผิดพลาด
- ข้อผิดพลาด
- การประเมินการ
- แม้
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- ประสบการณ์
- ความชำนาญ
- สำรวจ
- ขยายออก
- สารสกัด
- เท็จ
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- สองสาม
- น้อยลง
- ไฟล์
- ชื่อจริง
- ห้า
- ถูกตั้งค่าสถานะ
- โฟกัส
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- อุปถัมภ์
- Fosters
- เศษ
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- นอกจากนี้
- การเล่นเกม
- โดยทั่วไป
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- พื้น
- อันตราย
- มี
- he
- การช่วยเหลือ
- เธอ
- ซ่อนเร้น
- จุดสูง
- สูงกว่า
- ของเขา
- ชั่วโมง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- ID
- ภาพ
- ภาพ
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- การปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- ในอื่น ๆ
- ลึกซึ้ง
- รวมทั้ง
- ขึ้น
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- เริ่มต้น
- ข้อมูลเชิงลึก
- Intelligence
- อินเตอร์เฟซ
- IT
- การร่วม
- ฉลาก
- ป้ายกำกับ
- ภาษา
- เปิดตัว
- นำไปสู่
- การเรียนรู้
- น้อยลง
- Line
- รายการ
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- ผู้จัดการ
- หลาย
- การตลาด
- เพิ่ม
- ภาพบรรยากาศ
- ล้าน
- ภารกิจ
- ML
- แบบ
- โมเดล
- การกลั่นกรอง
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- มาก
- หลาย
- ชื่อ
- โดยธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- การเดินเรือ
- เชิงลบ
- เชิงลบ
- ใหม่
- ใหม่
- ไม่
- ตอนนี้
- of
- เสนอ
- on
- ONE
- ออนไลน์
- เพียง
- การดำเนินการ
- การดำเนินการ
- ดีที่สุด
- Options
- or
- อื่นๆ
- ด้านนอก
- เกิน
- ภาพรวม
- บานหน้าต่าง
- พารามิเตอร์
- หลงใหล
- ต่อ
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ดำเนินการ
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- นโยบาย
- น่าสงสาร
- บวก
- เป็นไปได้
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- อำนาจ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- การปฏิบัติ
- คาดการณ์
- นำเสนอ
- การตั้งราคา
- รูปแบบการกำหนดราคา
- หลัก
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- ผู้จัดการผลิตภัณฑ์
- โครงการ
- การส่งเสริม
- ป้องกัน
- ให้
- ให้
- คุณภาพ
- คะแนน
- แนะนำ
- ลด
- ลด
- ภูมิภาค
- วางใจ
- ซากศพ
- ตัวแทน
- ชื่อเสียง
- จำเป็นต้องใช้
- ต้อง
- ตอบสนอง
- คำตอบ
- ผลสอบ
- ทบทวน
- ปลอดภัย
- ตัวอย่างชุดข้อมูล
- ขนาด
- ซีแอตเทิ
- Section
- ปลอดภัย
- ระดับอาวุโส
- แยก
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- Share
- เธอ
- น่า
- มีขนาดเล็กกว่า
- เศษเล็กเศษน้อย
- สังคม
- โซเชียลมีเดีย
- ซอฟต์แวร์
- การพัฒนาซอฟต์แวร์
- โซลูชัน
- แก้
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- ความเร็ว
- การใช้จ่าย
- แยก
- เริ่มต้น
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- ยังคง
- จัดเก็บ
- กลยุทธ์
- อย่างเช่น
- เพียงพอ
- ระบบ
- ระบบ
- เอา
- งาน
- งาน
- อนุกรมวิธาน
- ทีม
- ทดสอบ
- การทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- นี้
- ตลอด
- ไปยัง
- ระดับบนสุด
- รวม
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- การเปลี่ยนแปลง
- การเดินทาง
- จริง
- ความจริง
- สอง
- ชนิด
- เป็นปกติ
- เป็นเอกลักษณ์
- ที่ไม่พึงประสงค์
- อัปโหลด
- ใช้
- ใช้กรณี
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ประสบการณ์ของผู้ใช้
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- มีคุณค่า
- ความคุ้มค่า
- รุ่น
- วีดีโอ
- วิดีโอ
- รายละเอียด
- ความรุนแรง
- วิสัยทัศน์
- เยี่ยมชมร้านค้า
- เสียงพูด
- ปริมาณ
- เดิน
- ต้องการ
- คือ
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- คือ
- เมื่อ
- ที่
- จะ
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- คำ
- งาน
- เวิร์กโฟลว์
- การทำงาน
- ปี
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล