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版本 19.0对接科大讯飞ASRsip日志显示，没有invite请求ivr日志intess日志问题分析，从以上日志可以分析，USM请求CTI过程中报 NO-LICENSE ，这个错误是什么意思
2.1 按主题划分：手写体识别和印刷体识别。 （1）印刷体大多都是规则的字体，技术上的难点是，在印刷过程中字体很可能变得断裂或者墨水粘连，使得OCR识别异常困难。当然这些都可以通过一些图像处理的技术帮他尽可能的还原，进而提高识别率。总的来说，单纯的印刷体识别在业界已经能做到很不错了
的电商发货需要客服手动选择发货的物流公司，利于单号识别API接口，我们可以智能完成物流公司的选择2，节省客服维护成本，提高单号查询精准度我们经常会发现由于客户误选了快递公司，导致运单轨迹无法获取的原因，造成客户的投诉，通过单号识别的智能选择可以起到辅助作用下面具体讲解实现过程.目录1
4 PCA-SⅤＭ人脸识别模型的测试 测试时，首先读取测试数据，类似于处理训练数据，需要对测试数据进行降维和归一化处理，然后利用训练所得的模型对测试数据集进行分类识别。将识别结果与本身自带的标签(即这是第几个人的人脸图片)进行比对，可以获得识别准确率。测试结果表明， 基于PCA-SVM的人脸识别方法准确率为83
在学习文字识别OCR视频过程中，介绍可以识别到文字，有个疑问，对于错别字是否会被识别，还是提示识别错误了，识别错误是否会提供相似的文字给参考呢？
功能介绍智能分类识别服务可以一次性对同张图片中的多个卡证、票据进行检测和识别，并返回每个卡证、票据的类别及结构化数据。应用场景智能分类识别服务应用在身份认证、财务报销等多种场景，使用方便，有效提升数据录入效率。场景一：卡证、发票混合识别场景二：相同类型发票识别场景三：不同类型发票识别支持类
景颜色相近或者噪点过多等情况会严重干扰文本的准确识别；此外，在某些场景下（如手写体、印章、二维码等），不同于常规字体的字形特征也会增加识别难度。复杂场景下的文本识别依然是目前难以解决的问题。 二、基于视觉关系预测复杂场景文本识别 基于视觉关系预测的文本检测方法是一种新兴的文本检
通用表格识别只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。图像各边的像素大小在15px到8192px之间。图像中识别区域有效占比超过80%，保证整张表格及其边缘包含在图像内。支持图像任意角度的水平旋转。目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和表格线扭曲
在线TSV转HTMLTable工具 在线TSV转HTMLTable工具 TSV To HTML Converter 将 tsv 数据转换为 html。将 TSV 字符串转换或转换为 HTML 字符串 TSV To HTML Converter 将 tsv 数据转换为 html。将
背景 最近公司内部oa系统升级，需要增加文件在线预览服务，最常见的文件就是office文档，一开始构思几个方案，比如office软件自带的文件转换，openoffice转换，offce365服务，aspose组件转换，最终采用了aspose转换，原因是组件功能完善，不依赖其它软件安装环境
OCR面临的挑战 汉字字符识别 汉字字符的识别难度相比较英文字符要更大，字符的识别过程可以近似为分类，引文字符的分类数远小于汉字单字的数量，所以分类的难度更高。除此之外，多语言混合也是字符分类任务中的挑战，字符识别更加复杂。 手写字符识别 印刷字体遵循固定的规则，
以resnet50为例，此用例更改之前，数据通过restful接口传入。文件结构如下 1604545402838067718.png 目标是让推理程序能够通过obs读取数据。读取obs数据通过obs sdk 下载obs sdk源码 https://github.com/huawe
趁着学习了MindSpore课程的热度，赶紧完成这个练习，就当是巩固了不得不说，上手还是挺容易的，不过要深入就需要下点功夫了邮箱：huangbin58@huawei.com
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简介 Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目，旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。作为基于深度学习的语音识别模型，Whisper 具有高度的智能化和准确性，能够有效地转换语音输入为文本，并在多种语言之间进行翻译。通过不断的优化和更新，Whisper 致力于提供更加
第一天 第一步：创建Notebook模型任务 **step1:**进入BML主页，点击立即使用 🔗：https://ai.baidu.com/bml/ **step2:**点击Notebook，创建“通用任务” **step3:**填写任务信息。注意这里的信息要填写您所在
问：OCR服务识别结果可以转化为Word或者TXT吗？答：OCR提取之后返回的结果是JSON格式，需要用户通过编程，将结果保存为Word或者TXT格式。
服务ID:4f2d92d5-3cdf-4bd7-ba5d-782237809f28在模型部署过程中的,在线服务部署模型的过程中,一直卡在完成85%,日志错误如下
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