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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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云知識 云審計 主要功能-數(shù)據(jù)價值挖掘 云審計主要功能-數(shù)據(jù)價值挖掘 時間：2021-07-01 16:42:29 云審計服務(wù)支持對審計日志中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，為業(yè)務(wù)健康度分析、風(fēng)險分析、資源跟蹤、成本分析等提供支撐，并支持開放審計數(shù)據(jù)給客戶，供客戶自行挖掘數(shù)據(jù)價值。 云審計日志包括時間來自：百科
- 規(guī)則引擎文本挖掘 相關(guān)內(nèi)容
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政治敏感檢測 識別文本中的涉政敏感、反動等不良信息 涉黃低俗檢測 識別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語句檢測 識別文本中包含有辱罵內(nèi)容的垃圾文本 惡意灌水檢測 識別無實(shí)意字符或亂碼等特征的灌水類文本 違禁物品檢測 根據(jù)法律規(guī)定，識別刀槍、毒品等違禁內(nèi)容 垃圾廣告檢測 識別文本中含有推廣或者售賣意向的廣告內(nèi)容來自：百科
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審核 文本校對-優(yōu)勢 合同一體化識別： 自動識別合同文本，并檢測簽名和蓋章區(qū)域，完成合同自動審核 在線文本校對 文本校對-金融保險 文本校對-金融保險 用戶申請保險報銷，需提供證件、報銷單、醫(yī)療單據(jù)等紙件材料。通過 OCR 服務(wù)可實(shí)現(xiàn)信息的自動錄入和審核校對，提升效率。 文本校對-優(yōu)勢來自：專題![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 -文本應(yīng)用場景 內(nèi)容審核-文本應(yīng)用場景 時間：2020-09-16 10:35:28 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型，可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶體驗(yàn)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 【IoT Openlab】華為云IoT平臺規(guī)則引擎的入門簡介 【IoT Openlab】華為云IoT平臺規(guī)則引擎的入門簡介 時間：2022-11-07 16:57:26 物聯(lián)網(wǎng) 規(guī)則引擎 規(guī)則引擎就是指用戶在華為云平臺對接入的設(shè)備設(shè)定相應(yīng)的規(guī)則，然后在條件滿足來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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)開發(fā)-作業(yè)監(jiān)控來自：百科![]()
通過中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度，可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度，可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 文本分析 通過關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖來自：專題![]()
結(jié)果和報表呈現(xiàn)。有效追溯用能過程，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)營成本。 當(dāng)然，以上兩個場景在市場上都有相對成熟的商用案例，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)問題的創(chuàng)新方案，并利用來自：百科![]()
D文檔中的打印字符進(jìn)行檢測識別成可編輯的文本格式，以JSON格式返回識別結(jié)果。 文字識別（ Optical Character Recognition ，簡稱OCR）是指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進(jìn)行檢測識別成可編輯的文本格式，以JSON格式返回識別結(jié)果。 了解更多來自：專題![]()
工業(yè)智能體 應(yīng)用場景 時間：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、生產(chǎn)、物流、銷售、服務(wù)全鏈?zhǔn)街悄芊?wù)，挖掘數(shù)據(jù)價值，助力企業(yè)借助新技術(shù)，構(gòu)筑領(lǐng)先優(yōu)勢 應(yīng)用實(shí)踐： 產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化提升 基于客戶的反饋、互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)評分析、競爭對手分析、維修記錄、售后歷史來自：百科![]()
華為云計算 云知識 挖掘數(shù)據(jù)價值，助力企業(yè)智能升級丨華為云華為云通用AI解決方案簡評 挖掘數(shù)據(jù)價值，助力企業(yè)智能升級丨華為云華為云通用AI解決方案簡評 時間：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是一種能來自：百科![]()
華為云 語音合成 服務(wù)提供在線語音合成能力，支持將文本信息實(shí)時轉(zhuǎn)化為近似的真人發(fā)聲，支持多語言多音色語音在線合成。支持客戶的個性化語音定制化需求。 語音轉(zhuǎn)換產(chǎn)品優(yōu)勢 · 多語種多音色 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)用場景。來自：專題![]()
關(guān)鍵通信的端到端最低應(yīng)用時延，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)時智能響應(yīng)。邊緣數(shù)據(jù)緩存并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空閑時間上行至云平臺，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)時智能響應(yīng)。邊緣數(shù)來自：專題![]()
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、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測、音頻分割、文本分類等多個標(biāo)注場景，可適用于各種AI項(xiàng)目，如計算機(jī)視覺、自然語言處理、音視頻分析等；同時提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)來自：百科![]()
知識表示和推理兩個方面。以知識表示為例，文本語料庫和知識圖譜都蘊(yùn)含了大量的知識，文本中的知識通常是非結(jié)構(gòu)化的，圖譜里的知識則是結(jié)構(gòu)化的，針對一些下游任務(wù)，需要將其對齊進(jìn)行統(tǒng)一的表示。比如，KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進(jìn)行統(tǒng)一表示，它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG來自：百科![]()
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)則引擎來支撐復(fù)雜的分支計算。在設(shè)計流程上，工作流分支條件計算采用了Groovy 定義的 DSL，引擎預(yù)制了一系列規(guī)則函數(shù)。工作流引擎的來自：云商店![]()
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)等方法來自：百科![]()
，分為“圖像分類”、“物體檢測”、“圖像分割”三種標(biāo)注類型。 文本標(biāo)注 文本場景的標(biāo)注主要為“文本分類”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”。 分別支持對文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類處理。 對文本中的實(shí)體片段進(jìn)行標(biāo)注。 對文本的實(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 對聲音進(jìn)行分類。來自：專題![]()
1)支持多硬件平臺，簡化終端企業(yè)開發(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，讓用戶簡便地創(chuàng)建規(guī)則 （2）按規(guī)則無縫轉(zhuǎn)發(fā)華為云DIS等服務(wù)，簡化北向應(yīng)用構(gòu)建 文中課程來自：百科
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