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OCR 服務(wù)能提取哪些類型圖片文字? 通用表格識(shí)別:提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息,適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報(bào)表的電子化,恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 通用文字識(shí)別 :提取圖片內(nèi)的文字及其對(duì)應(yīng)位置信息,并能夠根據(jù)文字在圖片中的位置進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整理工作。 手寫文字識(shí)別:識(shí)別文檔中的手寫文字信息,并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。來自:專題信息化的細(xì)分場景: 智慧倉儲(chǔ)主要聚焦于解決貨物出入庫、資產(chǎn)盤點(diǎn)、智能分揀、貨物跟蹤定位等場景中的關(guān)鍵問題。 倉儲(chǔ)管理的痛點(diǎn) 在智慧倉儲(chǔ)覆蓋的四大場景業(yè)務(wù)中,當(dāng)前傳統(tǒng)WMS系統(tǒng)或解決方案有如下幾個(gè)問題。 出入庫場景 一般使用基于面單掃描的掃描槍進(jìn)行人工掃描,在貨車到達(dá)倉庫門的時(shí)候,來自:百科
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數(shù)據(jù),以及向上的應(yīng)用域指代的就是邊緣計(jì)算當(dāng)中的各種應(yīng)用。 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?NetworkTopology)結(jié)構(gòu)是指利用傳輸介質(zhì)互連各種設(shè)備的物理布局。指構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)成員間特定的物理的(即真實(shí)的)、或者邏輯的(即虛擬的)排列方式。如果兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連接結(jié)構(gòu)相同即它們的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎嗤?來自:百科一個(gè)索引可以定義在表中的多個(gè)屬性上。目前, GaussDB 中的B-Tree支持多字段索引,且最多可在32個(gè)字段上創(chuàng)建索引。 部分索引 建立在一個(gè)表的子集上的索引,這種索引方式只包含滿足條件表達(dá)式的元組。 表達(dá)式索引 索引建立在一個(gè)函數(shù)或者從表中一個(gè)或多個(gè)屬性計(jì)算出來的表達(dá)式上。表達(dá)式索引只來自:專題
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存量企業(yè)的發(fā)展趨勢、企業(yè)存活率、企業(yè)資本來向、企業(yè)的創(chuàng)新力等多個(gè) 方面實(shí)現(xiàn)對(duì)定位用戶招商競爭力的整體動(dòng)態(tài)監(jiān)測,助力政府領(lǐng)導(dǎo)摸清企業(yè)發(fā)展 實(shí)力,研判整個(gè)用戶的招商競爭力。2、招商能力對(duì)標(biāo):通過大數(shù)據(jù)、人工智能、標(biāo)簽分析等技術(shù)手段,篩選出符合當(dāng)?shù)?span style='color:#C7000B'>的補(bǔ)強(qiáng)企業(yè)名單。通過動(dòng)態(tài)圖譜的形式選擇來自:其他修復(fù)時(shí)間等 KPI、OEE實(shí)時(shí)報(bào)表顯示、分析設(shè)備停機(jī)原因等。 6、成本管理——實(shí)時(shí)的了解每個(gè)批次的成本,為批次 定價(jià) 提供依據(jù);同時(shí)找出成本浪費(fèi)的原因,找出浪費(fèi)的根源。 7、看板和統(tǒng)計(jì)分析功能——自動(dòng)核算人員工資,同時(shí)大量減少人工數(shù)據(jù)收集、統(tǒng)計(jì)造成的低效、差錯(cuò)、遺漏,車間管理時(shí)效性、來自:其他趨勢統(tǒng)計(jì)、未處理告警列表應(yīng)用:應(yīng)用列表、應(yīng)用部署架構(gòu)圖、應(yīng)用資源用量資源:配置云賬號(hào)、導(dǎo)入資源、環(huán)境列表、資源分層分類統(tǒng)計(jì)、k8s集群管理、資源費(fèi)用、資源用量商城:數(shù)字資產(chǎn)列表、我的數(shù)字資產(chǎn)、商城應(yīng)用分類統(tǒng)計(jì)、我的發(fā)布訂閱統(tǒng)計(jì)、商城動(dòng)態(tài)應(yīng)用編排:應(yīng)用編排列表、創(chuàng)建應(yīng)用編排、應(yīng)用編來自:其他