课字制作基地

ABOUT US 为视频网课加字幕(正确率高、价格低)
从2018年起,我们开始为众多中小教育机构提供视频网课字幕。累计服务100+。
每一堂课程的字幕我们秉承着匠心,严格经过以下3道工序,字幕的正确率几乎将近100%
   1、人工智能语音识别翻译为文字。
   2、专业人员审核仔细打磨每一句话语,确保每一段话语添加最为正确的字幕。
   3、另一名专业人员再次复审。
价格 低于 机构自己制作的原因:
   1、我们将所有流程严格流水线操作。
   2、利用自制代码快速批量处理操作,大大提高字幕处理速度。
   3、具有大量不同领域专业人员,以满足不同科目课程。
网课+字幕大大提高学员购买课程的欲望,并提高学习效率。为机构提升30%销量

我们的特色
深耕专业字幕:价格比自己制作更低、正确率接近100%、支持多种国家语言字幕、保障每一节课程的数据安全。
价格比自己制作更低
正确率接近100%
支持多种国家语言字幕
保障数据安全
我们将字幕制作的流程精细化,以流水线的模式分别制作,并利用内部自制的程序批量处理操作,大大提高制作效率
严格经过3道工序审核字幕:
    1、人工智能语音识别
    2、专业人员审核
    3、另一名专业人员复审
可提供多种语言字幕制作,满足机构在境外平台销售课程,扩大经营渠道,提高销量。
我们签署合同严格保障每一节课程的数据安全,不泄露、不私传,合作完毕即删除视频文件。
制作字幕的报价
我们提供的字幕报价全面低于市场同行价格。针对不同视频课程报价会有小幅度变化,例如数学课程中具备大量公式,价格会略高于报价。
90 元/小时起
90元可以为您提供长达1小时(60分钟)的专业字幕。您可以多节课时组合计算。
例如第1节课20分30秒,第2节课25分40秒,第3节课18分20秒。总计价格为:96元
注:根据课程的难易程度(字幕是否存在公式、特殊符号、字幕语言翻译等)有所增加。
如果需要快速了解您的课程报价可以点击下方的“联系我们”
TEM 创业团队
我们的团队:年轻有活力,富有社会责任感,您给我们一个机会,我们将给您最真诚的回报。
李挺
崔勋
朱伊伊
王羽洁
联合创始人

学历硕士,在中国核心期刊中发表多篇学术论文,负责公司技术研发,开发了自主批量处理字幕程序
联合创始人

学历本科,公司总经理,连续创业者,曾在国内优秀经济类媒体、互联网营销等领域就职和连续创业。
联合创始人

学历本科,负责公司字幕总编辑,具备丰富的视频特效处理技能和字幕设计能力。
联合创始人

学历本科,负责公司业务服务,提供业务规划和总管理
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联系电话 :15156883862 联系QQ:294101975 微信号:chaoxiangzimu
邮箱:chaoxiangedu@sina.com 公司地址:安徽省合肥市蜀山区金寨南路与紫云路交口亚坤大厦
私有化大模型
你好安管家,我是大二计算机专业的学生,想参加今年专业相关的比赛。
安徽省大数据与人工智能应用竞赛怎么样呢?
如果我要人工智能赛道,需要准备些什么呢?
你好,我是安徽大学管家,你可以叫我安管家。关于在学校里面遇到的事情你都可以来咨询我哟。我非常乐意为你解答。
好的,我来为你列举出当前学校所支持的计算机专业相关的比赛:
1、《安徽省大数据与人工智能应用竞赛》,比赛时间10月,竞赛负责人:李教授,联系方式:294101975@qq.com
2、《互联网+大学生创新创业大赛》,比赛时间9月,竞赛负责人:陈教授,联系方式:456151694@qq.com
3、《全国大学生智能车竞赛》,比赛时间8月,竞赛负责人:李教授,联系方式:1417569845@qq.com
如果对具体的某一项竞赛感兴趣,可以继续向我提问哟。
安徽省大数据与人工智能应用竞赛是由安徽省教育厅举办的省级竞赛,竞赛在每年10月份举办,竞赛分为大数据和人工智能2个赛道。你可以选择其中1个赛道来参加。如下是竞赛的官网:http://jyt.ah.gov.cn/tsdw/gdjyc/dxsxkhjnjs/40660142.html。你也可以继续咨询我竞赛相关的考题内容哦。
人工智能赛道你需要提前学习好这些知识哦,具体包括:
1、人工智能基础环境搭建部署:参赛选手根据题目要求完成指定版本的人工智能相关开发环境的部署,包括但不限于Anaconda、深度学习库PyTorch,并能够根据要求对部署的框架导入需要的相关库,包含但不限于Sklearn、OpenCV。
2、样本数据预处理:对给定的样本数据(图片、文本或者数值数据),检测和去除数据集中的噪声数据、重复数据和无关数据,处理遗漏数据,去除空白数据域,标准化、归一化、二元化数据以及特征提取等处理。
3、传统机器学习算法设计及应用:典型传统机器学习算法的设计应用。包含但不限于逻辑回归、支持向量机、决策树、Kmeans等,根据题目或场景,通过选用机器学习算法利用Sklearn或者其它机器学习框架训练模型,实现分类、聚类算法并解决问题。
4、深度学习算法设计及应用:包括但不限于卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络、强化学习算法等。根据题目或场景,通过选用深度学习相关算法,实现如图像、语音、文本分析等结构化/非结构化数据的识别检测等。
5、人工智能技术综合应用:给定现实场景和数据集,综合运用人工智能相关技术解决给定问题。
文心一言
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