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    來自:專題
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    來自:專題
    火車票識別:支持對紅、藍火車票上主要字段進行結構化識別,包括車票號碼、始發(fā)站、目的站、車次、日期、票價、席別、姓名等 定額發(fā)票識別:支持對定額發(fā)票中發(fā)票代碼、發(fā)票號碼、金額信息、發(fā)票地址等信息結構化識別 車輛通行費發(fā)票識別:支持對車輛通行費發(fā)票中關鍵文字信息結構化識別 飛機行程單識別:支持對飛機行程單中全字段的信息結構化識別
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    來自:專題
    基于深度學習算法語音識別 基于深度學習算法語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關內容與應用。
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    用戶只要設置一次: 水印分為兩種類型:文字圖片 水印位置: 即該水印將會顯示在圖片相對應位置。 水印添加條件:設置了這個條件后,僅等于或者大于這個尺寸圖片會應用水印,并且必須先設置好水印后再上傳圖片方能顯示水?。ㄔO置水印前上傳圖片不會顯示水?。?水印文本和大小、顏色均可以自定義設置。
    來自:百科
    功能全面:提供多種常用自然語言類的算法模型及解決方案,可覆蓋不同行業(yè)各類需求。 高效精準:可快速分析大數(shù)據(jù)量文本,深度理解文本語義,更加精準挖掘出文本中關鍵信息。 簡單易用:簡單易用API接口。無需下載SDK、購買服務器,支持跨平臺調用。豐富產品種類,可一站式開通、部署。 穩(wěn)定可靠:故障自動遷移,服務可用性達99
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    來自:專題
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    人流量以及視頻幀中熱點分布信息。 邊緣人流量統(tǒng)計:分析邊緣節(jié)點上RTSP視頻流,檢測穿過自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中熱點分布信息。 車輛識別: 云上車輛識別:分析華為云上VIS視頻流,檢測視頻中出現(xiàn)車輛或車牌信息。 邊緣車輛識別:分析邊緣節(jié)點上RTSP視頻流,檢測視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。
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    引入超級表(STable)概念。超級表用來代表一 特定類型數(shù)據(jù)采集點,它是表集合,包含多張表,而且這集合里每張表 Schema 是一樣。同一類型采集設備需要創(chuàng)建一個 STable。與表一樣,包含 Schema,但還包含靜態(tài)標簽信息。Schema 定義了表每列數(shù)據(jù)屬性,如溫度、壓
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    API參考:https://support.huaweicloud.com/api-ocr/ocr_03_0031.html 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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    商品具有數(shù)據(jù)分析自助化特點,能夠自動識別數(shù)據(jù)潛在關系。這使得用戶無需專業(yè)數(shù)據(jù)分析技能,就能輕松進行數(shù)據(jù)分析,提高了數(shù)據(jù)利用便利性。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化特點,能夠自動識別數(shù)據(jù)潛在關系。這使得用戶無需專業(yè)數(shù)據(jù)分析技能,就能輕松進行數(shù)據(jù)分析,提高了數(shù)據(jù)利用便利性。 增強分析型敏捷BI平臺
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    ,所以爬蟲程序還需要將源代碼解析出來。 第二步,提取信息。手工方式是通過肉眼識別和人腦分析,定位到目的圖片位置,而爬蟲程序是根據(jù)網頁規(guī)則,使用正則表達式將解析數(shù)據(jù)結構中Body部分,并獲取目的圖片。 第三步,保存數(shù)據(jù)。手工方式是使用瀏覽器將圖片下載保存在個人電腦
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