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- Ajax Post文本輸入 內(nèi)容精選 換一換
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真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入,對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景,可適用于各種AI項目,如計來自:百科E 3.0將圖譜三元組轉(zhuǎn)換成一段token文本作為輸入,并遮蓋其實體或者關(guān)系來進行預訓練,使模型在預訓練階段直接學習KG蘊含的知識。 第二種融合路線是LLM增強KG。LLM可用于KG構(gòu)建、KG embedding、KG補全、基于KG的文本生成、KBQA(基于圖譜的問答)等多種場景來自:百科
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我們也為你提供了快捷模板 點擊下方「常用文本」即可瀏覽使用。 03 根據(jù)標題推薦題目,貼心且快 輸入標題,即可智能推薦題目 有時候我們只知道要收什么主題的信息,但不知道具體涉及什么問題。 比如只知道要收疫情信息,要有哪些題目? 金山表單幫你「推薦題目」 只需要輸入標題「防疫健康」,就能推薦防來自:云商店description string 否 參數(shù)項描述信息。 default string 否 默認值信息可在創(chuàng)建工作流實例時由外部輸入替換;若未填寫默認值,外部輸入將必須填寫這個參數(shù)的值。 注:默認值的類型和定義的參數(shù)類型必須統(tǒng)一。如果出現(xiàn)不一致,解析器可能會進行自動轉(zhuǎn)換而導致出現(xiàn)與預期不符合的情況。來自:百科
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)。 我想通過華為云現(xiàn)有技術(shù)快速幫助我解決AI 語音交互 問題。 目前語音技術(shù)應用非常廣泛,語音客服質(zhì)檢(識別客服、客戶的語音,轉(zhuǎn)換為文本。進一步通過文本檢索)、會議記錄(對會議記錄的音頻文件,進行快速的識別,轉(zhuǎn)化成文字,方便進行會議記錄)、語音短消息(通過語音發(fā)送或者接收短消息時,來自:百科
識別客服、客戶的語音,轉(zhuǎn)換為文本。進一步通過文本檢索,檢查有沒有違規(guī)、敏感詞、電話號碼等信息 優(yōu)勢 識別準確 識別準確率高 話者分離 支持兩方的話者分離,提升質(zhì)檢效率 會議記錄 對會議記錄的音頻文件,進行快速的識別,轉(zhuǎn)化成文字,方便進行會議記錄 優(yōu)勢 多種輸入源支持 支持單雙聲道以及采樣率8k、16k的 語音識別來自:百科
,"_"將在 彈性云服務器 內(nèi)部默認轉(zhuǎn)化為"-"。 user_data 否 String 創(chuàng)建云服務器過程中待注入實例自定義數(shù)據(jù)。支持注入文本、文本文件。 說明: user_data的值為base64編碼之后的內(nèi)容。 注入內(nèi)容(編碼之前的內(nèi)容)最大長度為32K。 更多關(guān)于待注入實例自來自:百科
片或掃描件中的文字識別成可編輯的文本。本篇內(nèi)容提供 OCR 接口及使用方法 文字識別服務以開放API(Application Programming Interface,應用程序編程接口)的方式提供文字識別能力,將圖片或掃描件中的文字識別成可編輯的文本。本篇內(nèi)容提供OCR接口及使用方法來自:專題
識別表格圖片中的文字內(nèi)容,并將識別的結(jié)果以JSON格式返回給用戶。返回結(jié)果將圖片區(qū)域(words_region)劃分為兩類:純文本區(qū)(text)和表格區(qū)(table),并返回表格結(jié)構(gòu)(row, column)和文本信息。 通用文字識別 識別圖片上的文字信息,以JSON格式返回識別的文字和坐標。支持掃描文件、電來自:專題
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