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來自:百科通過小樣本學習進行美食識別”。隨著越來越多AI應用場景的涌現(xiàn),在實際開發(fā)中,經(jīng)常會遇到訓練樣本數(shù)量不足的問題。因此,此次大賽賽題的核心是小樣本學習技術,通過對大量已知分類的物體特征進行有效學習,然后根據(jù)小樣本學習技術,對少量新分類圖片進行有效特征提取,準確地識別出新的分類。 【競賽目的與意義】來自:百科
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務: - 文字識別 OCR: Optical Character Recognition ,提供在線文字識別服務,將圖片、掃描件或 PDF、OFD 文檔中的文字識別成可編輯的文本,支持通用類識別、證件類識別、票據(jù)類識別、行業(yè)類識別、自定義定制模板識別等。 - 人臉識別服務 FRS:來自:百科
以及數(shù)據(jù)視圖等添加描述、標簽、密級和分類操作,從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)分級分類管理。 敏感數(shù)據(jù)識別 敏感數(shù)據(jù)自動識別分類,從海量數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)并分析敏感數(shù)據(jù)使用情況,基于數(shù)據(jù)識別引擎,對其儲存結構化數(shù)據(jù)(RDS)和非結構化數(shù)據(jù)( OBS )進行掃描、分類、分級,解決數(shù)據(jù)“盲點”,以此做進一步安全防護。來自:專題
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