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column)和文本信息。 文字識別優(yōu)勢 識別精度高: 華為云文字識別采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法,結(jié)合億萬級海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練,針對各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化。 穩(wěn)定服務(wù): 華為云文字識別 OCR 成功應(yīng)用于各類場景,基于華為等企業(yè)客戶的長期實踐,經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗。 支持復(fù)雜場景: 證件支持復(fù)雜背景、來自:專題識別的關(guān)鍵字段,實現(xiàn)用戶特定格式圖片的自動識別和結(jié)構(gòu)化提取。 首次使用文字識別OCR工具 如果您是首次使用文字識別OCR的用戶,建議您學(xué)習(xí)并了解如下信息: 1、功能介紹 通過功能介紹章節(jié)的內(nèi)容,了解文字識別OCR不同類別的功能,包括通用類文字識別、證件類文字識別、票據(jù)類文字識別。來自:專題
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圖像標(biāo)簽 (Image Tagging),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 可識別多種物體、場景和概念標(biāo)簽,更準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容 穩(wěn)定性高 提供穩(wěn)定的云端服務(wù),故障率低,技術(shù)支持快速響應(yīng)來自:百科特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,來自:專題
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云知識 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 時間:2020-12-15 10:41:51 華為云學(xué)院提供了豐富的線上學(xué)習(xí)課程,課程采用視頻、文檔、測試題、動手實操等多種學(xué)習(xí)方式。通過本課程,讓開發(fā)者、伙伴、技術(shù)愛好者等全體用戶掌握在線學(xué)習(xí)職業(yè)認(rèn)證的方法,了解職業(yè)認(rèn)來自:百科華為云計算 云知識 識別性關(guān)系 識別性關(guān)系 時間:2021-06-02 11:32:32 數(shù)據(jù)庫 識別性關(guān)系(Identifying relationship)有如下特點: 發(fā)生在獨立型實體和依賴型實體之間; 子實體的實例唯一性的識別與父實體相關(guān)聯(lián); 父實體的主鍵屬性成為子實體的主鍵屬性。來自:百科圖像標(biāo)簽服務(wù) imagetagging能準(zhǔn)確識別自然圖片中數(shù)百種場景、上千種通用物體及其屬性。讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時用戶發(fā)送待處理圖片,返回圖片標(biāo)簽內(nèi)容及相應(yīng)置信度。 圖像識別 Image 圖像識別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),來自:百科當(dāng)前,服務(wù)處于商用階段,用戶需申請開通服務(wù)。 圖像識別 Image 圖像識別(Image Recognition),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面來自:百科自研的深度學(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 功能描述 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)容的垃圾文本來自:百科
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