Nội dung do người dùng tạo (UGC) phát triển theo cấp số nhân, cũng như các yêu cầu và chi phí để giữ cho nội dung và cộng đồng trực tuyến an toàn và tuân thủ. Các nền tảng web và di động hiện đại thúc đẩy hoạt động kinh doanh và thúc đẩy sự tham gia của người dùng thông qua các tính năng xã hội, từ các công ty khởi nghiệp đến các tổ chức lớn. Các thành viên cộng đồng trực tuyến mong đợi trải nghiệm an toàn và toàn diện, nơi họ có thể tự do sử dụng và đóng góp hình ảnh, video, văn bản và âm thanh. Khối lượng, sự đa dạng và độ phức tạp ngày càng tăng của UGC khiến quy trình kiểm duyệt truyền thống của con người gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô để bảo vệ người dùng. Những hạn chế này buộc khách hàng phải thực hiện các quy trình giảm thiểu không hiệu quả, tốn kém và mang tính phản ứng, mang lại rủi ro không cần thiết cho người dùng và doanh nghiệp. Kết quả là một trải nghiệm cộng đồng nghèo nàn, có hại và không toàn diện khiến người dùng không tương tác, tác động tiêu cực đến cộng đồng và các mục tiêu kinh doanh.
Giải pháp là các quy trình kiểm duyệt nội dung có thể mở rộng dựa trên các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), học sâu (DL) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các cấu trúc này dịch, sao chép, nhận dạng, phát hiện, che dấu, biên tập lại và đưa tài năng của con người vào quy trình kiểm duyệt một cách chiến lược, để thực hiện các hành động cần thiết nhằm giữ an toàn và tương tác cho người dùng đồng thời tăng độ chính xác và hiệu quả của quy trình, đồng thời giảm chi phí vận hành.
Bài đăng này đánh giá cách xây dựng quy trình kiểm duyệt nội dung bằng các dịch vụ AI của AWS. Để tìm hiểu thêm về nhu cầu kinh doanh, tác động và giảm chi phí mà việc kiểm duyệt nội dung tự động mang lại cho các ngành truyền thông xã hội, trò chơi, thương mại điện tử và quảng cáo, hãy xem Sử dụng các dịch vụ AWS AI để tự động hóa việc kiểm duyệt và tuân thủ nội dung.
Tổng quan về giải pháp
Bạn không cần có kiến thức chuyên môn về ML để triển khai các quy trình công việc này và có thể điều chỉnh các mẫu này theo nhu cầu kinh doanh cụ thể của mình! AWS cung cấp những khả năng này thông qua các dịch vụ được quản lý hoàn toàn giúp loại bỏ độ phức tạp trong vận hành và công việc nặng nhọc không phân biệt mà không cần có nhóm khoa học dữ liệu.
Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày cách kiểm duyệt hiệu quả không gian nơi khách hàng thảo luận và đánh giá sản phẩm bằng văn bản, âm thanh, hình ảnh, video và thậm chí cả tệp PDF. Sơ đồ sau đây minh họa kiến trúc giải pháp.
Điều kiện tiên quyết
Theo mặc định, các mẫu này thể hiện phương pháp không có máy chủ, trong đó bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng. Bạn tiếp tục trả tiền cho các tài nguyên điện toán, chẳng hạn như Cổng xa AWS container, và lưu trữ, chẳng hạn như Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3), cho đến khi bạn xóa các tài nguyên đó. Các dịch vụ AWS AI được thảo luận cũng tuân theo mô hình định giá tiêu thụ trên mỗi hoạt động.
Các môi trường phi sản xuất có thể kiểm tra từng mẫu này trong Bậc miễn phí, giả sử tài khoản của bạn đủ điều kiện.
Kiểm duyệt văn bản đơn giản
Trước tiên, bạn cần triển khai kiểm duyệt nội dung cho văn bản thuần túy. Quy trình này đóng vai trò là nền tảng cho các loại phương tiện phức tạp hơn và bao gồm hai bước cấp cao:
- Dịch đoạn văn bản này.
- Phân tích văn bản.
Khách hàng toàn cầu muốn cộng tác với các nền tảng xã hội bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ. Việc đáp ứng kỳ vọng này có thể tăng thêm độ phức tạp vì các nhóm thiết kế phải xây dựng quy trình làm việc hoặc các bước cho từng ngôn ngữ. Thay vào đó, bạn có thể sử dụng Amazon Dịch để chuyển đổi văn bản sang hơn 70 ngôn ngữ và biến thể ở hơn 15 khu vực. Khả năng này cho phép bạn viết các quy tắc phân tích cho một ngôn ngữ và áp dụng các quy tắc đó trên cộng đồng trực tuyến toàn cầu.
Amazon Translate là một dịch vụ dịch máy thần kinh cung cấp bản dịch ngôn ngữ nhanh, chất lượng cao, giá cả phải chăng và có thể tùy chỉnh. Bạn có thể tích hợp nó vào quy trình làm việc của mình để phát hiện ngôn ngữ chính và dịch đoạn văn bản này. Sơ đồ sau đây minh họa quy trình làm việc.
Các API hoạt động như sau:
- Sản phẩm DetectDominantNgôn ngữ API xác định ngôn ngữ chính của văn bản đầu vào. Để biết danh sách các ngôn ngữ mà Amazon Comprehend có thể phát hiện, hãy xem ngôn ngữ chiếm ưu thế.
- Sản phẩm DịchVăn bản API dịch văn bản đầu vào từ ngôn ngữ nguồn sang ngôn ngữ đích với tùy chọn mặt nạ thô tục. Để biết danh sách các ngôn ngữ và mã ngôn ngữ khả dụng, hãy xem Ngôn ngữ và mã ngôn ngữ được hỗ trợ.
- Sản phẩm bắt đầu thực hiện và Thực thi StartSync API bắt đầu một Chức năng bước AWS máy trạng thái.
Tiếp theo, bạn có thể sử dụng NLP để khám phá các kết nối trong văn bản, chẳng hạn như khám phá các cụm từ khóa, phân tích cảm xúc và phát hiện thông tin nhận dạng cá nhân (PII). Amazon hiểu API trích xuất những thông tin chi tiết có giá trị đó và chuyển chúng vào trình xử lý chức năng tùy chỉnh.
Chạy những trình xử lý bên trong AWS Lambda chức năng thay đổi quy mô mã của bạn một cách linh hoạt mà không cần suy nghĩ về máy chủ hoặc cụm. Ngoài ra, bạn có thể xử lý thông tin chi tiết từ Amazon Comprehend với các mẫu kiến trúc microservice. Bất kể thời gian chạy là gì, mã của bạn tập trung vào việc sử dụng kết quả chứ không phải phân tích cú pháp văn bản.
Sơ đồ sau đây minh họa quy trình làm việc.
Hàm lambda tương tác với các API sau:
- Sản phẩm Phát hiện API phát hiện và nhóm tên của các đối tượng trong thế giới thực, chẳng hạn như người và địa điểm trong văn bản. Bạn có thể sử dụng từ vựng tùy chỉnh để sắp xếp lại các loại thực thể không phù hợp và dành riêng cho doanh nghiệp.
- Sản phẩm phát hiện tình cảm API xác định cảm xúc tổng thể của văn bản là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Bạn có thể huấn luyện bộ phân loại tùy chỉnh để nhận ra các tình huống quan tâm cụ thể của ngành và trích xuất ý nghĩa khái niệm của văn bản.
- Sản phẩm Phát hiện PIIThực thể API xác định PII trong văn bản của bạn, chẳng hạn như địa chỉ, số tài khoản ngân hàng hoặc số điện thoại. Đầu ra chứa loại thực thể PII và vị trí tương ứng của nó.
Kiểm duyệt tệp âm thanh
Để kiểm duyệt tệp âm thanh, bạn phải phiên âm tệp thành văn bản rồi phân tích tệp đó. Quá trình này có hai biến thể tùy thuộc vào việc bạn đang xử lý các tệp riêng lẻ (đồng bộ) hay luồng âm thanh trực tiếp (không đồng bộ). Quy trình công việc đồng bộ là lý tưởng để xử lý hàng loạt, với người gọi nhận được một phản hồi hoàn chỉnh. Ngược lại, luồng âm thanh yêu cầu lấy mẫu định kỳ với nhiều kết quả phiên âm.
Phiên âm Amazon là một dịch vụ nhận dạng giọng nói tự động sử dụng các mô hình ML để chuyển đổi âm thanh thành văn bản. Bạn có thể tích hợp nó vào quy trình làm việc đồng bộ bằng cách bắt đầu công việc sao chép và định kỳ truy vấn trạng thái công việc. Sau khi công việc hoàn tất, bạn có thể phân tích đầu ra bằng cách sử dụng quy trình kiểm duyệt văn bản thuần túy từ bước trước.
Sơ đồ sau đây minh họa quy trình làm việc.
Các API hoạt động như sau:
- Sản phẩm StartTranscripJob API bắt đầu một công việc không đồng bộ để chuyển lời nói thành văn bản.
- Sản phẩm GetTranscripJob API trả về thông tin về công việc sao chép. Để xem trạng thái của công việc, hãy kiểm tra
TranscriptionJobStatus
cánh đồng. Nếu thuộc tính trạng thái làCOMPLETED
, bạn có thể tìm thấy kết quả tại vị trí được chỉ định trongTranscriptFileUri
cánh đồng. Nếu bạn bật biên tập nội dung, bản ghi biên tập sẽ xuất hiện trongRedactedTranscriptFileUri
.
Các luồng âm thanh trực tiếp cần một mẫu khác hỗ trợ mô hình phân phối theo thời gian thực. Truyền trực tuyến có thể bao gồm phương tiện được ghi trước, chẳng hạn như phim, nhạc và podcast cũng như phương tiện thời gian thực, chẳng hạn như chương trình phát sóng tin tức trực tiếp. Bạn có thể phiên âm các đoạn âm thanh ngay lập tức bằng cách sử dụng Truyền trực tuyến Amazon Transcribe qua giao thức HTTP/2 và WebSockets. Sau khi đăng một đoạn lên dịch vụ, bạn nhận được một hoặc nhiều đối tượng kết quả sao chép mô tả các đoạn phiên mã một phần và toàn bộ. Các phân đoạn yêu cầu kiểm duyệt có thể sử dụng lại quy trình làm việc văn bản thuần túy từ phần trước. Sơ đồ sau đây minh họa quá trình này.
Sản phẩm Bắt đầu Truyền phát Phiên âm API bắt đầu luồng HTTP/2 hai chiều trong đó luồng âm thanh tới Amazon Transcribe, truyền kết quả phiên âm tới ứng dụng của bạn.
Kiểm duyệt hình ảnh và hình ảnh
Việc kiểm duyệt hình ảnh yêu cầu phát hiện nội dung không phù hợp, không mong muốn hoặc xúc phạm có chứa ảnh khỏa thân, khêu gợi, bạo lực và các danh mục khác từ hình ảnh và nội dung ảnh.
Nhận thức lại Amazon cho phép bạn hợp lý hóa hoặc tự động hóa quy trình kiểm duyệt hình ảnh và video của mình mà không yêu cầu chuyên môn về ML. Amazon Rekognition trả về phân loại theo thứ bậc của các nhãn liên quan đến kiểm duyệt. Thông tin này giúp bạn dễ dàng xác định các quy tắc kinh doanh chi tiết theo tiêu chuẩn và thông lệ, an toàn người dùng và nguyên tắc tuân thủ của mình. Không bắt buộc phải có kinh nghiệm ML để sử dụng các khả năng này. Amazon Rekognition có thể phát hiện và đọc văn bản trong một hình ảnh và trả về các hộp giới hạn cho mỗi từ được tìm thấy. Amazon Rekognition hỗ trợ phát hiện văn bản được viết bằng tiếng Anh, tiếng Ả Rập, tiếng Nga, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha và tiếng Tây Ban Nha!
Bạn có thể sử dụng các dự đoán của máy để tự động hóa hoàn toàn các tác vụ kiểm duyệt cụ thể. Khả năng này cho phép người điều hành con người tập trung vào công việc cấp cao hơn. Ngoài ra, Amazon Rekognition có thể nhanh chóng xem xét hàng triệu hình ảnh hoặc hàng nghìn video bằng ML và gắn cờ cho tập hợp con nội dung cần thực hiện thêm hành động. Tính năng lọc trước giúp cung cấp phạm vi kiểm duyệt toàn diện nhưng tiết kiệm chi phí đồng thời giảm lượng nội dung mà các nhóm con người kiểm duyệt.
Sơ đồ sau đây minh họa quy trình làm việc.
Các API hoạt động như sau:
- Sản phẩm Phát hiện Nhãn kiểm duyệt API phát hiện nội dung không an toàn trong hình ảnh có định dạng JPEG hoặc PNG được chỉ định. Sử dụng DetectModerationLabels để kiểm duyệt ảnh tùy thuộc vào yêu cầu của bạn. Ví dụ: bạn có thể muốn lọc hình ảnh chứa ảnh khỏa thân chứ không phải hình ảnh chứa nội dung khêu gợi.
- Sản phẩm phát hiện văn bản API phát hiện văn bản trong hình ảnh đầu vào và chuyển đổi nó thành văn bản mà máy có thể đọc được.
Tài liệu văn bản có định dạng vừa phải
Tiếp theo, bạn có thể sử dụng Văn bản Amazon để trích xuất văn bản viết tay và dữ liệu từ các tài liệu được quét. Quá trình này bắt đầu bằng việc gọi Bắt đầuPhân tích Tài liệu hành động để phân tích các tệp Microsoft Word và Adobe PDF. Bạn có thể theo dõi tiến trình của công việc với Nhận tài liệuPhân tích hành động.
Kết quả phân tích chỉ định từng trang, đoạn văn, bảng và cặp khóa-giá trị chưa được khám phá trong tài liệu. Ví dụ: giả sử nhà cung cấp dịch vụ y tế phải che dấu tên bệnh nhân chỉ trong trường mô tả yêu cầu. Trong trường hợp đó, báo cáo phân tích có thể cung cấp năng lượng đường ống xử lý tài liệu thông minh điều tiết và biên tập lại trường dữ liệu cụ thể. Sơ đồ sau đây minh họa đường ống.
Các API hoạt động như sau:
- Sản phẩm Bắt đầuPhân tích Tài liệu API bắt đầu phân tích không đồng bộ tài liệu đầu vào cho mối quan hệ giữa các mục được phát hiện, chẳng hạn như cặp khóa-giá trị, bảng và thành phần lựa chọn
- Sản phẩm Nhận tài liệuPhân tích API nhận kết quả cho hoạt động không đồng bộ của Amazon Textract để phân tích văn bản trong tài liệu
Kiểm duyệt video
Một cách tiếp cận tiêu chuẩn để kiểm duyệt nội dung video là thông qua quy trình lấy mẫu khung hình. Nhiều trường hợp sử dụng không cần kiểm tra mọi khung hình và chọn một khung hình cứ sau 15–30 giây là đủ. Các khung video được lấy mẫu có thể sử dụng lại máy trạng thái để kiểm duyệt các hình ảnh từ phần trước. Tương tự, quy trình kiểm duyệt âm thanh hiện tại có thể hỗ trợ nội dung âm thanh của tệp. Sơ đồ sau đây minh họa quy trình làm việc này.
Sản phẩm cầu nguyện API chạy một hàm Lambda và chờ phản hồi một cách đồng bộ.
Giả sử tệp phương tiện là toàn bộ phim có nhiều cảnh. Trong trường hợp đó, bạn có thể sử dụng API phân đoạn nhận dạng lại của Amazon, một API tổng hợp để phát hiện tín hiệu kỹ thuật hoặc phát hiện cảnh quay. Tiếp theo, bạn có thể sử dụng các khoảng thời gian bù đắp này để xử lý song song từng phân đoạn với mẫu kiểm duyệt video trước đó, như thể hiện trong sơ đồ sau.
Các API hoạt động như sau:
- Sản phẩm Bắt đầuPhát hiện Phân đoạn API bắt đầu phát hiện không đồng bộ phát hiện phân đoạn trong video được lưu trữ
- Sản phẩm GetSegmentationPhát hiện API lấy kết quả phát hiện phân đoạn của phân tích Amazon Rekognition Video do API StartSegmentDetection bắt đầu
Việc trích xuất các khung hình riêng lẻ từ phim không yêu cầu tìm nạp đối tượng từ Amazon S3 nhiều lần. Một giải pháp ngây thơ liên quan đến việc đọc video vào bộ nhớ và phân trang đến cuối. Mẫu này lý tưởng cho các clip ngắn và khi việc đánh giá không quan trọng về mặt thời gian.
Một chiến lược khác đòi hỏi phải di chuyển tệp một lần sang Hệ thống tệp đàn hồi Amazon (Amazon EFS), một hệ thống tệp được chia sẻ, có thể mở rộng, được quản lý hoàn toàn cho các dịch vụ AWS khác, chẳng hạn như Lambda. Với Amazon EFS cho Lambda, bạn có thể phân phối dữ liệu một cách hiệu quả qua các lời gọi hàm. Mỗi lệnh gọi xử lý hiệu quả một đoạn nhỏ, mở khóa tiềm năng xử lý song song hàng loạt và thời gian xử lý nhanh hơn.
Làm sạch
Sau khi bạn thử nghiệm các phương pháp trong bài đăng này, bạn nên xóa mọi nội dung trong bộ chứa S3 để tránh các chi phí trong tương lai. Nếu bạn đã triển khai các mẫu này với các tài nguyên điện toán được cung cấp như Đám mây điện toán đàn hồi Amazon (Amazon EC2) hoặc Dịch vụ container đàn hồi Amazon (Amazon ECS), bạn nên dừng các trường hợp đó để tránh bị tính thêm phí.
Kết luận
Nội dung do người dùng tạo và giá trị của nó đối với các tổ chức chơi game, truyền thông xã hội, thương mại điện tử, tài chính và dịch vụ y tế sẽ tiếp tục phát triển. Tuy nhiên, các công ty khởi nghiệp và tổ chức lớn cần tạo ra các quy trình kiểm duyệt hiệu quả để bảo vệ người dùng, thông tin và doanh nghiệp, đồng thời giảm chi phí hoạt động. Giải pháp này chứng minh cách các công nghệ AI, ML và NLP có thể giúp bạn kiểm duyệt nội dung trên quy mô lớn một cách hiệu quả. Bạn có thể tùy chỉnh các dịch vụ AWS AI để giải quyết các nhu cầu kiểm duyệt cụ thể của mình! Những khả năng được quản lý đầy đủ này loại bỏ sự phức tạp trong hoạt động. Tính linh hoạt đó tích hợp một cách chiến lược những hiểu biết theo ngữ cảnh và tài năng của con người vào các quy trình kiểm duyệt của bạn.
Để biết thêm thông tin, tài nguyên và để bắt đầu miễn phí ngay hôm nay, hãy truy cập Trang chủ kiểm duyệt nội dung AWS.
Về các tác giả
Nate Bachmeier là một Kiến trúc sư giải pháp cao cấp của AWS khám phá New York một cách du mục, tích hợp một đám mây tại một thời điểm. Ông chuyên về di chuyển và hiện đại hóa các ứng dụng. Ngoài ra, Nate là một sinh viên toàn thời gian và có hai đứa con.
Ram Pathangi là Kiến trúc sư giải pháp tại Amazon Web Services ở Khu vực Vịnh San Francisco. Ông đã giúp khách hàng trong các ngành nông nghiệp, bảo hiểm, ngân hàng, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống, khách sạn và công nghệ cao điều hành doanh nghiệp của họ thành công trên Đám mây AWS. Anh ấy chuyên về cơ sở dữ liệu, phân tích và máy học.
Bains Roop là Kiến trúc sư giải pháp tại AWS tập trung vào AI/ML. Anh ấy đam mê giúp khách hàng đổi mới và đạt được các mục tiêu kinh doanh của họ bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học. Khi rảnh rỗi, Roop thích đọc sách và đi bộ đường dài.
- Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. TRUY CẬP MIỄN PHÍ.
- CryptoHawk. Radar Altcoin. Dùng thử miễn phí.
- Nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/content-moderation-design-potypes-with-aws-managed-ai-services/
- "
- 100
- 70
- Giới thiệu
- TÓM TẮT
- Tài khoản
- ngang qua
- Hoạt động
- hành động
- Ngoài ra
- thêm vào
- địa chỉ
- Quảng cáo
- nông nghiệp
- AI
- Dịch vụ AI
- đàn bà gan dạ
- Amazon Web Services
- số lượng
- phân tích
- phân tích
- api
- API
- Các Ứng Dụng
- các ứng dụng
- phương pháp tiếp cận
- kiến trúc
- KHU VỰC
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- Trí tuệ nhân tạo và học máy
- Tài sản
- âm thanh
- tự động hóa
- Tự động
- Tự động
- có sẵn
- AWS
- Ngân hàng
- tài khoản ngân hàng
- Ngân hàng
- vịnh
- xây dựng
- kinh doanh
- các doanh nghiệp
- Caller
- khả năng
- mang
- trường hợp
- thách thức
- tải
- clip
- đám mây
- mã
- hợp tác
- Đến
- Cộng đồng
- cộng đồng
- phức tạp
- tuân thủ
- compliant
- toàn diện
- Tính
- Kết nối
- ăn
- tiêu thụ
- Container
- Container
- chứa
- nội dung
- tiếp tục
- Góp phần
- Tương ứng
- chi phí-hiệu quả
- Chi phí
- tạo
- khách hàng
- khách hàng
- tùy biến
- dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- cung cấp
- giao hàng
- chứng minh
- Tùy
- Thiết kế
- phát hiện
- Phát hiện
- khác nhau
- thảo luận
- tài liệu
- Không
- lái xe
- thương mại điện tử
- thương mại điện tử
- hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu quả
- cho phép
- Tham gia
- Tiếng Anh
- thực thể
- ví dụ
- hiện tại
- mong đợi
- kinh nghiệm
- Kinh nghiệm
- thử nghiệm
- chuyên môn
- theo hàm mũ
- NHANH
- nhanh hơn
- Tính năng
- tài chính
- Linh hoạt
- dòng chảy
- Tập trung
- tập trung
- theo
- tiếp theo
- tìm thấy
- Nền tảng
- FRAME
- Francisco
- Miễn phí
- Tiếng Pháp
- Nhiên liệu
- chức năng
- xa hơn
- tương lai
- chơi game
- Toàn cầu
- Các nhóm
- Phát triển
- hướng dẫn
- cho sức khoẻ
- chăm sóc sức khỏe
- giúp đỡ
- giúp đỡ
- giúp
- chất lượng cao
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- HTTPS
- Nhân loại
- hình ảnh
- Va chạm
- thực hiện
- thực hiện
- bao gồm
- tăng
- hệ thống riêng biệt,
- các ngành công nghiệp
- thông tin
- đầu vào
- những hiểu biết
- bảo hiểm
- tích hợp
- hội nhập
- Sự thông minh
- quan tâm
- IT
- Việc làm
- Key
- trẻ em
- Nhãn
- Ngôn ngữ
- Ngôn ngữ
- lớn
- LEARN
- học tập
- Khoa học đời sống
- nâng
- Danh sách
- địa điểm thư viện nào
- máy
- học máy
- LÀM CHO
- quản lý
- mặt nạ
- có nghĩa là
- Phương tiện truyền thông
- cuộc họp
- Các thành viên
- Bộ nhớ
- microsoft
- Might
- hàng triệu
- ML
- di động
- kiểu mẫu
- mô hình
- Màn Hình
- chi tiết
- phim
- Phim Điện Ảnh
- di chuyển
- nhiều
- Âm nhạc
- tên
- Tự nhiên
- tiêu cực
- Newyork
- tin tức
- con số
- Trực tuyến
- hoạt động
- hoạt động
- tổ chức
- Nền tảng khác
- tổng thể
- đam mê
- Họa tiết
- Trả
- người
- cụm từ
- Nền tảng
- Podcasts
- người nghèo
- Bồ Đào Nha
- tích cực
- tiềm năng
- quyền lực
- Dự đoán
- trước
- giá
- quá trình
- Quy trình
- xử lý
- Sản phẩm
- tài sản
- bảo vệ
- giao thức
- cho
- Mau
- Reading
- thời gian thực
- nhận
- công nhận
- giảm
- Mối quan hệ
- báo cáo
- yêu cầu
- cần phải
- Yêu cầu
- Thông tin
- phản ứng
- Kết quả
- bán lẻ
- trở lại
- Trả về
- xem xét
- Đánh giá
- Nguy cơ
- quy tắc
- chạy
- an toàn
- Sự An Toàn
- San
- San Francisco
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- cảnh
- Khoa học
- KHOA HỌC
- giây
- phân khúc
- phân đoạn
- tình cảm
- Không có máy chủ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- chia sẻ
- ngắn
- thể hiện
- Tương tự
- Đơn giản
- nhỏ
- Mạng xã hội
- truyền thông xã hội
- giải pháp
- Giải pháp
- tinh vi
- không gian
- chuyên
- Tiêu chuẩn
- tiêu chuẩn
- Bắt đầu
- bắt đầu
- bắt đầu
- Startups
- Tiểu bang
- Trạng thái
- là gắn
- Chiến lược
- dòng
- trực tuyến
- Sinh viên
- Thành công
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- hệ thống
- Năng lực
- Mục tiêu
- nhiệm vụ
- nhóm
- Kỹ thuật
- Công nghệ
- thử nghiệm
- Nguồn
- Suy nghĩ
- hàng ngàn
- Thông qua
- thời gian
- bây giờ
- bên nhau
- truyền thống
- Bảng điểm
- Dịch
- loại
- khám phá
- sử dụng
- Người sử dụng
- giá trị
- nhiều
- ngành dọc
- Video
- Video
- khối lượng
- web
- các dịch vụ web
- Điều gì
- liệu
- trong khi
- ở trong
- không có
- Công việc