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  • 票據(jù)識(shí)別深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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    票據(jù) OCR 票據(jù)類OCR( Receipt OCR ),支持增值稅發(fā)票識(shí)別、機(jī)動(dòng)車銷售發(fā)票識(shí)別、出租車發(fā)票識(shí)別、火車票識(shí)別、定額發(fā)票識(shí)別、車輛通行費(fèi)發(fā)票識(shí)別、飛機(jī)行程單識(shí)別以及發(fā)票驗(yàn)真;支持圖片及PDF、OFD文檔上有效信息的自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取。 計(jì)費(fèi)項(xiàng): • 按API調(diào)用次數(shù)計(jì)費(fèi),計(jì)費(fèi)價(jià)格請(qǐng)參見(jiàn)價(jià)格計(jì)算器。
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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    產(chǎn)品介紹: 華為云文字識(shí)別OCR可以識(shí)別用戶上傳的網(wǎng)絡(luò)圖片中的文字內(nèi)容,并返回識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果,支持一鍵導(dǎo)出,提升業(yè)務(wù)效率。 票據(jù)類文字識(shí)別OCR的產(chǎn)品列表包括增值稅發(fā)票識(shí)別、機(jī)動(dòng)車銷售發(fā)票識(shí)別、出租車發(fā)票識(shí)別、火車票識(shí)別、定額發(fā)票識(shí)別、車輛通行費(fèi)發(fā)票識(shí)別和飛機(jī)行程單識(shí)別等,在財(cái)務(wù)報(bào)銷、
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問(wèn)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型,都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開(kāi)始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    700,擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章
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    特點(diǎn):對(duì)各種格式的票據(jù)圖片,可制作模板實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵字段的自動(dòng)識(shí)別和提取。 優(yōu)勢(shì):支持不同格式票據(jù)圖片的自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取。通過(guò)可視化界面操作,輕松指定識(shí)別區(qū)域,完成模板設(shè)計(jì)并調(diào)用服務(wù)接口。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提
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