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

AI绘画识别

AI文字成图识别语言理解，yu'yan'chu'li

【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

数码管识别

出现叠加状态的数字识别存在错误。   下面是另外一组时间，计数器对盖革管输出的放射性检测脉冲计数。结果应该是一个单调递增的曲线。其中仍然存在着数据的抖动。 ▲ 计数器对盖革管脉冲计数，图像识别后的数据曲线     对于前面实验结果中，识别错误的图像进行分析

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

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

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

语音识别

ASR识别失败

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

猫狗识别

无法进行只能标注和部署失败

数码管识别

出现叠加状态的数字识别存在错误。   下面是另外一组时间，计数器对盖革管输出的放射性检测脉冲计数。结果应该是一个单调递增的曲线。其中仍然存在着数据的抖动。 ▲ 计数器对盖革管脉冲计数，图像识别后的数据曲线     对于前面实验结果中，识别错误的图像进行分析

在线支付漏洞

79:8010/zf/upload/ 创建普通账号 image 修改物品数量为负 image image 支付成功，在线充值页面出现flag flag{How_hava_money}

【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。

语音识别

语音处理语音信号处理(speech signal 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

【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

OpenCV萌新福音：易上手的数字识别实践案例

习。教程传送门 一、案例介绍 提供信用卡上的数字模板：要求：识别出信用卡上的数字，并将其直接打印在原图片上。虽然看起来很蠢，但既然可以将数字打印在图片上，说明已经成功识别数字，因此也可以将其转换为数字文本保存。车牌号识别等项目的思路与此案例类似。 示例： 原图  处理后的图

冠字号识别

输出的结果不对。

人脸识别

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

人脸识别实战：使用Opencv+SVM实现人脸识别

在本文中，您将学习如何使用 OpenCV 进行人脸识别。文章分三部分介绍： 第一，将首先执行人脸检测，使用深度学习从每个人脸中提取人脸量化为128位的向量。 第二， 在嵌入基础上使用支持向量机（SVM）训练人脸识别模型。 第三，最后使用 OpenCV 识别图像和视频流中的人脸。 项目结构