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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
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
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
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
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
无法进行只能标注和部署失败
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
【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
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。
该API属于APIHub22579服务,描述: 用于识别果蔬类食材,即对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比适宜),输出图片中的果蔬食材结果接口URL: "/ingredientDetect/index"
该API属于APIHub22579服务,描述: 该请求用于识别地标,即对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比适宜),输出图片中的地标识别结果接口URL: "/landmarkDetect/index"
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
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
输出的结果不对。
内部测试环境功能测试 【问题简要】 问题1:ASR识别后的文字通过工具打开为乱码; 问题2:如何判断ASR的识别文字做后续的处理。 ASR识别到文字后,通过对比判断业务类型,对比失败,从底层日志能看到ASR识别的文字,通过文本工具打开ASR识别的结果为乱码,尝试使用了“字符集编码转换
该API属于OCR服务,描述: 识别用户上传的电子面单图片中的文字内容,并将识别的结果以json格式返回给用户。接口URL: "/v2/{project_id}/ocr/waybill-electronic"
该API属于OCR服务,描述: 识别火车票中的文字信息,并返回识别的结构化结果。该接口的使用限制请参见[约束与限制](https://support.huaweicloud.com/productdesc-ocr/ocr_01_0006.html#section22),详细使用指