HarmonyOS之AI能力·IM类意图识别

基于 IM 意图识别接口，可以对文本消息中包含的用户意图进行自动分析识别。目前仅开放支持通知消息类的三个意图的智能识别（称为“意图模块”），包括： 还款提醒通知 还款成功通知 未接来电通知 IM 类意图识别当前只支持中文语境。IM 类意图识别的输入文本限制在

[Python人工智能] 二十六.基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究（上）数据预处理

uo;等词识别出来，但为什么要用神经网络去进行命名实体识别呢？ 我们通过正则表达式只是单纯将某个词组识别出来，但是构建神经网络模型后，如果将这个位置的词换成其他实体，即使不是“2型糖尿病”，它也能被正确是识别出来。这种通过上下文环境的识别方法，是正则

射频识别技术

谈到物联网，就不得不提到物联网发展中备受关注的射频识别技术（Radio Frequency Identification，简称RFID）。RFID是一种简单的无线系统，由一个询问器（或阅读器）和很多应答器（或标签）组成。标签由耦合元件及芯片组成，每个标签具有扩展词条唯一的电子编码

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【语音识别】玩转语音识别 2 知识补充

【语音识别】⚠️玩转语音识别 2⚠️ 知识补充 概述RNN计算RNN 存在的问题LSTMGRUSeq2seqAttention 模型Teacher Forcing 机制 概述 从今天开始我们将开启一个新的深度学习章节, 为大家来讲述一下深度学习在语音识别 (Speech

机器学习之深度学习卷积神经网络，实现基于CNN网络的手写字体识别

实现基于CNN网络的手写字体识别 1、搭建CNN网络模型； 2、设计损失函数，选择优化函数； 3、实现模型训练与测试。 代码： 实现基于CNN网络的手写字体识别 首先下载数据 1、搭建CNN网络模型； class CNN(nn.Module): def __init__(self):

语音识别

processing)简称语音处理。•语音处理是用以研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音的自动识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的总称。•由于现代的语音处理技术都以数字计算为基础，并借助微处理器、信号处理器或通用计算机加以实现，因此也称数字语音信号处理。语音处理介绍语音信号处理的研究起源

【手势识别】基于matlab GUI肤色手势识别【含Matlab源码 716期】

态和视角的变化下，对跟踪和识别结果具有较强的鲁棒性。 3 手势识别 手势识别主要是基于传统的机器学习方法和神经网络。使用传统的机器学习模型识别基于视觉的手势有很多方法。 静态手势识别采用模板识别，动态手势识别采用与时域信息相关的HMM。 所选择的识别方法与手势的类型有很大的相关性。

MindSpore在线体验建议

这个Lenet网络识别 手写的数字，在本地windows版本MindSpore1.0版本也练习过，这次在线上体验，主要是看看 线上体验好不好，有几点建议，希望优化考虑：1、实验操作指导过于简略；建议找个小白对着操作指导做一下，检验下操作指导写的好不好；或者录制个操作指导的视频；2

【印刷字符识别】基于matlab OCR键盘数字+字母识别【含Matlab源码 807期】

OCR识别模型进行字符识别，得到结果。 对其进行识别结果的矫正和优化，比如我们可以设计一个语法检测器，去检测字符的组合逻辑是否合理。比如，考虑单词Because，我们设计的识别模型把它识别为8ecause，那么我们就可以用语法检测器去纠正这种拼写错误，并用B代替8并完成识别矫正。这样子，

【手写数字识别】基于matlab GUI BP神经网络手写数字识别【含Matlab源码 1118期】

一、手写数字识别技术简介 1 案例背景 手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写体数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑

【行为识别】基于matlab差影法三维人体姿态行为识别【含Matlab源码 277期】

一、简介 该课题为基于MATLAB差影法的人体姿态识别。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例

人脸识别实战：使用Opencv+SVM实现人脸识别

4344454647484950515253545556575859606162 加载人脸检测器和编码器： 检测器：使用基于Caffe的DL人脸检测器来定位图像中的人脸。 编码器：模型基于Torch，负责通过深度学习特征提取来提取人脸编码。 接下来，让我们抓取图像路径并执行初始化。

OpenPose人体姿态识别

OpenPose人体姿态识别 OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态

GitHub开源：支持100多种语言的OCR文字识别

目仅仅支持中文OCR识别，本篇博文将分享支持100多种语言的OCR文字识别项目：Tesseract OCR。 Tesseract是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎。Tesseract

人脸识别系列 | 通过这个库我实现识别人脸

我们这次使用基于开源项目face_recognition库来实现人脸识别，首先介绍一下这个项目吧。 使用世界上最简单的人脸识别库从 Python 或命令行识别和操作人脸。 使用dlib使用深度学习构建的最先进的人脸识别技术构建。该模型在 Wild基准的 Labeled Faces 上的准确率为

冠字号识别

输出的结果不对。

人脸识别