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  • 規(guī)則引擎文本挖掘 內(nèi)容精選 換一換
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    政治敏感檢測(cè) 識(shí)別文本中的涉政敏感、反動(dòng)等不良信息 涉黃低俗檢測(cè) 識(shí)別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語(yǔ)句檢測(cè) 識(shí)別文本中包含有辱罵內(nèi)容的垃圾文本 惡意灌水檢測(cè) 識(shí)別無(wú)實(shí)意字符或亂碼等特征的灌水類文本 違禁物品檢測(cè) 根據(jù)法律規(guī)定,識(shí)別刀槍、毒品等違禁內(nèi)容 垃圾廣告檢測(cè) 識(shí)別文本中含有推廣或者售賣意向的廣告內(nèi)容
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    審核 文本校對(duì)-優(yōu)勢(shì) 合同一體化識(shí)別: 自動(dòng)識(shí)別合同文本,并檢測(cè)簽名和蓋章區(qū)域,完成合同自動(dòng)審核 在線文本校對(duì) 文本校對(duì)-金融保險(xiǎn) 文本校對(duì)-金融保險(xiǎn) 用戶申請(qǐng)保險(xiǎn)報(bào)銷,需提供證件、報(bào)銷單、醫(yī)療單據(jù)等紙件材料。通過(guò) OCR 服務(wù)可實(shí)現(xiàn)信息的自動(dòng)錄入和審核校對(duì),提升效率。 文本校對(duì)-優(yōu)勢(shì)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用華為 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 時(shí)間:2020-11-24 14:45:13 本視頻主要為您介紹使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 建立數(shù)據(jù)連接-數(shù)據(jù)接入-數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)-作業(yè)監(jiān)控
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    D文檔中的打印字符進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別成可編輯的文本格式,以JSON格式返回識(shí)別結(jié)果。 文字識(shí)別( Optical Character Recognition ,簡(jiǎn)稱OCR)是指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別成可編輯的文本格式,以JSON格式返回識(shí)別結(jié)果。 了解更多
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    通過(guò)中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)的相似度,可解決問(wèn)答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 通過(guò)中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)的相似度,可解決問(wèn)答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 文本分析 通過(guò)關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖
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    結(jié)果和報(bào)表呈現(xiàn)。有效追溯用能過(guò)程,有效挖掘能耗數(shù)據(jù),多角度輔助決策,提供能耗控制策略,實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化,幫助園區(qū)節(jié)能降耗,降低運(yùn)營(yíng)成本。 當(dāng)然,以上兩個(gè)場(chǎng)景在市場(chǎng)上都有相對(duì)成熟的商用案例,希望大家可以從中的到啟發(fā),在智慧生活、智慧園區(qū)領(lǐng)域中挖掘更多可切實(shí)解決行業(yè)問(wèn)題的創(chuàng)新方案,并利用
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    工業(yè)智能體 應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-22 17:17:37 工業(yè)智能體,依托大數(shù)據(jù)&人工智能,提供設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流、銷售、服務(wù)全鏈?zhǔn)街悄芊?wù),挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,助力企業(yè)借助新技術(shù),構(gòu)筑領(lǐng)先優(yōu)勢(shì) 應(yīng)用實(shí)踐: 產(chǎn)品質(zhì)量?jī)?yōu)化提升 基于客戶的反饋、互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)評(píng)分析、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析、維修記錄、售后歷史
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,助力企業(yè)智能升級(jí)丨華為云華為云通用AI解決方案簡(jiǎn)評(píng) 挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,助力企業(yè)智能升級(jí)丨華為云華為云通用AI解決方案簡(jiǎn)評(píng) 時(shí)間:2023-11-06 10:24:28 隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,通用AI已經(jīng)成為了各行各業(yè)的熱門話題。通用AI是一種能
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    華為云 語(yǔ)音合成 服務(wù)提供在線語(yǔ)音合成能力,支持將文本信息實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為近似的真人發(fā)聲,支持多語(yǔ)言多音色語(yǔ)音在線合成。支持客戶的個(gè)性化語(yǔ)音定制化需求。 語(yǔ)音轉(zhuǎn)換產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) · 多語(yǔ)種多音色 中文普通話、男聲、女聲、童聲自由切換,可以調(diào)整音量,語(yǔ)速。 · 效果出色 文本轉(zhuǎn)換自然清晰,近乎真人發(fā)音,能夠符合多樣的應(yīng)用場(chǎng)景。
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    關(guān)鍵通信的端到端最低應(yīng)用時(shí)延,保障業(yè)務(wù)連續(xù)性及可靠性。 IoT邊緣智能 云端分析模型,規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn),邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊緣數(shù)據(jù)緩存并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)間上行至云平臺(tái),提供數(shù)據(jù)匯聚和優(yōu)化分析訓(xùn)練使用。 云端分析模型,規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn),邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊緣數(shù)
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    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(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語(yǔ)音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類等多個(gè)標(biāo)注場(chǎng)景,可適用于各種AI項(xiàng)目,如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、音視頻分析等;同時(shí)提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)
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    知識(shí)表示和推理兩個(gè)方面。以知識(shí)表示為例,文本語(yǔ)料庫(kù)和知識(shí)圖譜都蘊(yùn)含了大量的知識(shí),文本中的知識(shí)通常是非結(jié)構(gòu)化的,圖譜里的知識(shí)則是結(jié)構(gòu)化的,針對(duì)一些下游任務(wù),需要將其對(duì)齊進(jìn)行統(tǒng)一的表示。比如,KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一表示,它將文本通過(guò)LLM轉(zhuǎn)成embedding表示,然后把KG
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    雜的流程。分支條件設(shè)置功能實(shí)現(xiàn)了一套專門的詞法分析算法。詞法分析算法可以對(duì)分支條件的有效性進(jìn)行嚴(yán)格校驗(yàn)并給出準(zhǔn)確的提示。 (3)規(guī)則引擎 采用了規(guī)則引擎來(lái)支撐復(fù)雜的分支計(jì)算。在設(shè)計(jì)流程上,工作流分支條件計(jì)算采用了Groovy 定義的 DSL,引擎預(yù)制了一系列規(guī)則函數(shù)。工作流引擎的
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    ,分為“圖像分類”、“物體檢測(cè)”、“圖像分割”三種標(biāo)注類型。 文本標(biāo)注 文本場(chǎng)景的標(biāo)注主要為“文本分類”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”。 分別支持對(duì)文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類處理。 對(duì)文本中的實(shí)體片段進(jìn)行標(biāo)注。 對(duì)文本的實(shí)體片段以及實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注。 音頻標(biāo)注 對(duì)聲音進(jìn)行分類。
    來(lái)自:專題
    心的綜合管理。 多維數(shù)據(jù)融合,綜合優(yōu)化航跡 利用航空通信、導(dǎo)航、監(jiān)控、氣象等領(lǐng)域的新技術(shù)為空中交通管理提供更完善的基礎(chǔ)設(shè)施保障,機(jī)載數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等空管數(shù)據(jù)融合,有效支撐空管業(yè)務(wù)。 空管數(shù)據(jù)智能化,輔助業(yè)務(wù)決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合,基于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法
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    1)支持多硬件平臺(tái),簡(jiǎn)化終端企業(yè)開(kāi)發(fā)集成難度 2)兼容現(xiàn)網(wǎng),保護(hù)客戶已有投資,降低準(zhǔn)入門檻 3)屏蔽網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議差異,降低開(kāi)發(fā)門檻 4)主流芯片模組預(yù)集成,縮短TTM 2、靈活規(guī)則引擎,加速增值服務(wù)構(gòu)建 (1)提供友好GUI入口,讓用戶簡(jiǎn)便地創(chuàng)建規(guī)則 (2)按規(guī)則無(wú)縫轉(zhuǎn)發(fā)華為云DIS等服務(wù),簡(jiǎn)化北向應(yīng)用構(gòu)建 文中課程
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