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AK/SK（请妥善保管密钥文件）。文字识别服务快速入门链接汇总（申请开通、获取Token和AK/SK、文字识别开发指导）：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-5030-1-1.html。文字识别服务资料：https://support
免误触，可通过代码逻辑设置只加载一次5)识别出的点默认显示为黄色， 如果觉得比较碍事，可以在PointCloud里把Materials的size设置为0，但这仅仅是不显示识别到的点，依然会继续识别6)保存后，再次生成并运行app，点击识别出来的平面，即可加载数字形象，如图5所示，图中的数字形象为unity
络可以访问公网，可以直接通过输入终端上的投影码进行连接； 手机连接TE10、TE20的热点，TE10和TE20可以通过终端RC界面的二维码扫码连接，TE30/40/50/60目前不建议通过该方式连接。 父主题： 硬终端业务使用
过去城市犬类管理中存在的漏洞。1)解决身份识别问题：品种和体型接近的犬只无法准确识别，由于人眼在识别动物时存在非常大的误差，导致无法快速准确识别动物的身份。通过唯一识别码，可以对被注射动物逐一准确快速识别。2)完善校验手段：由于身份识别的难度，导致原有的单一相片户口很难准确的对该
2家《财富》500强企业建立了长期合作关系。赋能数字时代，实现价值共赢。方案概况（简介+架构图） 语音识别：采用华为云语音识别引擎，语音识别率达到90%以上，并持续训练提升识别率。 规则设置：灵活可配的质检规则，可设置特定关键字、特定语义、特定话术等规则，关系条件可设置包含、不包
窃。此外，在供应链中，RFID可以帮助公司追踪和识别任何可疑的物品。此外，RFID还可以提高生产效率。通过使用RFID，生产厂商可以更有效地跟踪生产进度和物料使用情况，从而提高生产效率。此外，在生产现场，RFID也可以帮助公司识别生产过程中的任何问题，从而快速解决问题。总的来说，
香港中文大学、哈尔滨工业大学和商汤科技公司的研究团队提出了一种更有效的机制，即通过自适应的目标重识别（object re-identification）应对目标丢失。基于此的目标重识别视频分割（VS-ReID）模型包括目标mask生成模块和ReID模块。mask生成模块通过光流卷曲（flow
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LD_ASR_NONE: 表示没有在作ASR识别 // LD_ASR_RUNING： 表示LD3320正在作ASR识别中 // LD_ASR_FOUNDOK: 表示一次识别流程结束后，有一个识别结果 // LD_ASR_FOUNDZERO: 表示一次识别流程结束后，没有识别结果 // LD_ASR_ERROR:
现象：使用放音+识别cell，播放指定文件音，格式正确； 放音结束后，定时器定时等待5s后，主叫用户不说话，播放超时提示音，但是流程正常执行到放音+识别cell时，超时提示音后，事件处理cell走的失败出口。
请单击下方蓝色字体，查看该问题的详细解答。（1）如何处理MDC 510模型转化onnx2om报错（2）MDS是否有启动进程的限制：介绍MDS启动进程限制说明
知潜在运行风险，从而降低事故发生的概率。 此模型单帧主要目标识别准确率可以逼近96%，多帧识别中主要目标识别结果可在99%以上。目前，麦图正在尝试Mask-RCNN模型，将坐标输出精度提升至像素级，实现更精确的航空器识别和位置计算。 #每一个开发者都了不起#作为华为ICT基础设施
基于城市治理智能视频解决方案提供场景化需求定制服务和实施服务支撑服务对象：云综合安防平台、城市智慧视觉解决方案、智能安防社区解决方案方案简介云综合安防平台是基于大数据、物联网、云计算、AI等技术，对视频场景下各类要素进行管理，实现所有数据融合统一， 做到状态可视、业务可管、事件可
数据源身份证头像进行比对，核验信息是否一致；3、身份证OCR 是通过用户授权提供身份证图片，自动识别图片中身份信息，支持识别身份证识别正反面信息，包括姓名，出生年月，生日，身份证号信息。扫描身份证ocr, 多光线多角度，识别准确率高达98%以上，能提高业务处理效率，信息化处理事务更加节约环保；应用场
CPP SDK（Windows） 使用实时语音识别 使用实时语音合成
CPP SDK（Linux） 使用实时语音识别 使用实时语音合成
合的定制化会员服务等，初期项目服务内容为建融花语林即建行提供兑换赠花服务，客户在网点、营业场所办理业务购买产品满足平台赠花相应档次即可现场扫码赠花入户。通过本平台即能获客活客又能增加客户满意度与客户粘性。站在个人客户的角度出发，随着各行各业业务数字化的快速发展，客户用户化的不断扩
检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
响应消息体通常以结构化格式返回，与响应消息头中Content-type对应，传递除响应消息头之外的内容。 对于一句话识别接口，返回如下消息体。格式请具体参考一句话识别响应消息部分。 { "trace_id": "567e8537-a89c-13c3-a882-826321939651"
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