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刚接触ASR开发，使用放音识别cell，多次修改语法文件调用路径，还是报错。以下为配置信息，麻烦帮忙解答以下。
OCR 来说： 字符识别准确率，即识别对的字符数占总识别出来字符数的比例，可以反应识别错和多识别的情况，但无法反应漏识别的情况 字符识别召回率，即识别对的字符数占实际字符数的比例，可以反应识别错和漏识别的情况，但是没办法反应多识别的情况，可以配套字符识别准确率一起使用。 整行准确率：一个字段算一个整体，假如
深度学习与图嵌入融合算法，训练油气层识别模型。此外，为解决跨区块、跨油田测井曲线不一致的问题，华为云知识计算解决方案还开发了知识迁移技术。 借助华为云认知计算平台，大港油田对900口油井实施了油气水层的智能识别，平均解释时间缩短了70%，识别准确率达到测井解释专家水平。通过知识图
s的智能头像动漫化处理应用。通过部署在FunctionGraph上的函数，用户可以上传自己的头像图片，通过调用ModelArts上的动漫头像制作应用，将头像图片转化为动漫风格的头像图片。点击查看掌握Redis部署，轻松实现电商平台秒杀抢购！指导开发者如何在云主机中安装和配置Red
Demo功能简介内容说明文档链接9类狗识别Yolov3识别9种类型的狗图片，触发告警后上报到相机或是iclient SDClink通用TLV上报Demo基于通用TLV实现端到端解决方案link关键图片帧保存DEMO保存关键视频帧为JPEG图片linkAlarm告警上报DEMO算法
00:00（北京时间）将”语音交互服务-语音识别”正式转商用。服务正式商用后，服务将于2019/03/05 00:00（北京时间）正式开始收费，支持灵活优惠套餐，语音识别费用低至2.5元/千次调用。华为云在此提醒您，如果您不再需要使用语音识别服务提供的短语音识别接口，请在服务正式商用后（2019/03/05
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天中，我们重点学习了直方图的绘制方法与应用，本篇博客继续对直方图进行分析。 本篇博客咱们首先学习一下，如何用直方图去比较两幅图片的相似性。 通过 cv2.compareHist 函数计算图片的相似度，在今天的学习中，橡皮擦并没有 get 到一个特别好的场景，故本部分从语法角度进行学习。 cv2.compareHist
Pro 开发的自助分拣应用，可自动识别各式汽车零部件，大大减少人力、物力的消耗，提高产线的经济价值。 在迭代能力的加持下，用户可通过自行上传零部件新品图片，实现识别应用的更新。 点击这里，端到端告诉你如何玩转视觉套件！ 往期精彩 EI第15课 ModelArts Pro 文字识别套件，三分钟快速定制OCR服务
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感知质量优化的移动群智感知任务在线分发算法张伟1,2, 李卓1,2, 陈昕21 网络文化与数字传播北京市重点实验室，北京 1001012 北京信息科技大学计算机学院，北京 100101摘要感知质量优化和用户招募是移动群智感知的两个重要问题，随着数据量的大幅度增加，感知内容出现冗余
都要灌满，以前对现场的照片要人来识别，效率非常低，我们基于华为云ModelArts的深度学习图象识别模块，可以对灌浆孔的图片进行有效的识别，判断出哪些是灌满的、哪些是未灌满的、哪些是穿线管道。通常，上传一百张现场图片就可以进行有效的识别，有效识别率接近80%，这种工作可以使检查部
ROBOT 实时动作识别和动作模仿万向轮智能小车3WD-QUAN AI SMART CAR 3WD 实时目标识别和目标追踪迈威尔轮智能小车4WD QUAN AI SMART CAR 4WD 实时目标识别和目标追踪云社区 博客 博客详情动态目标识别与目标追踪-迈威尔
配置好我们刚刚训练得到的权值，和c盘随机一张不属于训练集和测试集的新火焰图片。运行尝试进行识别： 结果存在detect下的exp6： 成功识别火焰！ 我们再试试地陷，随便再找一个新图片： 可以看到 我们成功识别出了地陷，把旁边的警示牌错误的识别成了火焰，哈哈哈~。至此，整个项目就完成了！如果想要
4.3添加图片添加的图片可以根据需要缩放，调整到合适的大小我们可以借助右上角的对齐功能键把图片居中。先点击选中图片，然后点击右上角的对齐，找到居中添加文本添加图片，设置图片的跳转链接选择跳转到“关于我们”页面3.6.3 添加产品展示一样的，我们使用图片和文本控件，因为3
电销型座席全部功能 基础型座席全部功能 在线客服 提供呼叫中心平台API用于二次开发。 按需，或包年包月，按每坐席计费 在线客服座席 适用于需要通过多种渠道为客户提供在线客服的企业，包括如下功能： 支持通过网页、手机APP、H5小程序、微信、微博等渠道接入 支持文字、图片、表情、语音、视频、图文、链接等多种消息形式
在线与会者信息推送 表1 在线与会者消息推送消息帧 参数 类型 描述 action String "ParticipantsNotify" version Long 全量消息为：消息生成时的时间戳（毫秒）。 增量消息为：递增序列号。 createTime Long 消息生成时的时间戳（毫秒）。
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是，这次案例最后有个两个小扩展。华为老师提出一个图像识别的准确率问题，希望我们能达到84%以上。我才第一次知道，原来通过训练后的模型它并不是百分之一百的识别出图像。仔细的把代码百度了一遍，知道了训练中有几个参数比如训练轮次、图片尺寸等，还有各种深度学习网络的区别等等。带着解决问题
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