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内（具体请以各个服务API文档为准）。 文字识别如何提高识别速度？ 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M

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准确率高 基于改进的深度学习算法，检测准确率高 处理速度快 基于大规模GPU集群，快速识别敏感信息 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴、涉政敏感类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险 优势 准确率高 基于改进的深度学习算法，检测准确率高

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查看详情 图片中提取文字常见的问题 您是否有这些问题？ 从图片中提取文字时，如何提高识别精度？ 1、尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 2、若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。

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学习 云数据库 GaussDB 学习云数据库 GaussDB 云数据库GaussDB，华为自主创新研发的分布式关系型数据库，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特点，企业核心数据上云信赖之选。如何快速学习和了解GaussDB呢？ 云数据库GaussDB，华为自主创新研发的分布式关系型数

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第2章 华为全栈AI战略 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快： 视频直播 响应速度速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴、政治敏感类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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Kit上运行。 ModelArts自动学习功能训练生成的模型，暂时不支持用于Huawei HiLens平台 。 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动

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通过本课程的学习，使学员了解： 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法：人工智能的能与不能 第2章 算力：从CPU，GPU到NPU AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供

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化UI测试功能编程。 2 目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测，主要用于在视图中检测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster

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结果，深度挖掘数据规律和背后趋势，更好实现智能决策 盘古CV大模型功能介绍 基础模型 支持图像分类、物体检测、姿态估计等近10种微调任务，覆盖大部分视觉感知场景。 万物检测 可根据提示对图片中的目标进行检测，解决场景碎片化问题，无需提供训练数据。 万物分割 可根据提示对图片中的目

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图1 ModelArts架构 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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可将此类文件转换为图片进行识别。pdf转图片识别示例请参见识别结果后处理。 提取图片文字服务如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。

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如果标签列为连续数值，则进行回归模型训练，并提供数值预测服务。 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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艺赛旗机器人流程自动化软件 IS-RPA AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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因此本次比赛要求垃圾分类模型具有较高的泛化能力和抗干扰能力，以保证模型识别准确率。开发者既可以使用已有标记图片，也可以自己标注图片。当你标注更多种类，更光怪陆离种类的垃圾图片时，会提高模型识别准确率，也会提高决赛分数。 本次垃圾分类挑战杯面向全社会开放，个人、高等院校、科研单位、

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴、政治敏感类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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品从多个电商平台上获取价格信息，综合分析价格对比和价格趋势，为商品购买提供价格决策； 图片抓取：抓取特定类型或者特定主题的图片，可以用来个人收藏，也可用于AI图像分析的图片资源库。我们今天要学习的，正是这一类。 Python网络爬虫技术原理及基础 网络爬虫技术的原理涉及三部分：P

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1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、

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