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或PDF、OFD文檔中的文字識(shí)別成可編輯的文本。支持通用類識(shí)別、證件類識(shí)別、票據(jù)類識(shí)別、行業(yè)類識(shí)別和智能文檔解析，具備高精度、高性能的全文識(shí)別和高階結(jié)構(gòu)化識(shí)別能力。 立即搶購(gòu) Demo體驗(yàn) 幫助文檔 華為云OCR產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別精度高 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬(wàn)級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化
模型開(kāi)發(fā)：開(kāi)箱即用的大模型開(kāi)發(fā)工具鏈 模型開(kāi)發(fā)：開(kāi)箱即用的大模型開(kāi)發(fā)工具鏈 模型廣場(chǎng) 預(yù)置豐富的主流開(kāi)源大模型，支持對(duì)模型進(jìn)一步調(diào)優(yōu)、壓縮、部署等 模型調(diào)優(yōu) 通過(guò)構(gòu)建符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的訓(xùn)練輸入與訓(xùn)練參數(shù)，提高在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的模型效果 模型部署 通過(guò)部署提供正式的模型服務(wù)，用于后續(xù)的模型調(diào)用 模型壓縮
機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)任務(wù)對(duì)分布式計(jì)算的問(wèn)題，也為數(shù)據(jù)工程和機(jī)器學(xué)習(xí)工程提供統(tǒng)一的完整Workflow。Fabric Ray支持Ray-Data、Ray-Train、Ray-Serve模塊，分別滿足分布式數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式訓(xùn)練、分布式模型推理服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 在線推理 Fabric提供
語(yǔ)音合成服務(wù)提供在線語(yǔ)音合成能力，支持將文本信息實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為近似的真人發(fā)聲，支持多語(yǔ)言多音色語(yǔ)音在線合成。支持客戶的個(gè)性化語(yǔ)音定制化需求。 了解詳情 錄音文件識(shí)別 LASR 錄音文件識(shí)別，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)5小時(shí)以內(nèi)的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。支持垂直領(lǐng)域定制，對(duì)應(yīng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)換效果更佳。 了解詳情 錄音文件識(shí)別極速版
提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理的效率 基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù)，快速準(zhǔn)確地把長(zhǎng)視頻分割成不同主題的片段， 提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面 通過(guò)對(duì)視頻中的畫面質(zhì)量、精彩程度、吸引度進(jìn)行分析，生成最具吸引力的高質(zhì)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)封面，提升用戶點(diǎn)擊率。 通過(guò)對(duì)視頻中的畫面質(zhì)量、精彩程
通用入門型實(shí)例主要用于平時(shí)CPU都保持較低利用率而又需要瞬時(shí)沖高的場(chǎng)景，性能受到基準(zhǔn)性能和CPU積分的約束，是成本最低的通用型實(shí)例 適用場(chǎng)景： 微服務(wù)、低延遲交互應(yīng)用程序、中小型數(shù)據(jù)庫(kù)、虛擬桌面、開(kāi)發(fā)、構(gòu)建和暫存環(huán)境、代碼庫(kù)和產(chǎn)品原型在內(nèi)的各種通用工作負(fù)載網(wǎng)站和Web應(yīng)用程序以及眾多業(yè)務(wù)應(yīng)用程序 1核2G丨t6
搭配使用 彈性云服務(wù)器 ECS 彈性負(fù)載均衡 ELB 電子商務(wù)：高效存儲(chǔ) 電子商務(wù)應(yīng)用 可為您的電子商務(wù)和移動(dòng)商務(wù)應(yīng)用程序提供可靠且經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，使您的應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)上快速安全地運(yùn)行 優(yōu)勢(shì) 1、增強(qiáng)的半同步復(fù)制協(xié)議，快速無(wú)損復(fù)制 2、高并發(fā)性能提升明顯，滿足苛刻性能要求 3、成本低廉，開(kāi)源免費(fèi)，為企業(yè)降低成本
Studio 支持百模千態(tài)的大模型工具鏈平臺(tái)，構(gòu)建規(guī)?；蓮?fù)制的行業(yè)大模型解決方案，深入行業(yè)解決行業(yè)難題 支持百模千態(tài)的大模型工具鏈平臺(tái)，構(gòu)建規(guī)?；蓮?fù)制的行業(yè)大模型解決方案，深入行業(yè)解決行業(yè)難題 重磅發(fā)布盤古NLP 718B深度思考模型，多專家+大稀疏比的MOE新架構(gòu)，昇騰親和設(shè)計(jì)，高效訓(xùn)推
管理成本高 優(yōu)點(diǎn) 提供統(tǒng)一的管理入口，一站式完成全球設(shè)備的發(fā)放管理 告警快速敏捷觸發(fā)服務(wù)器彈性伸發(fā)放服務(wù)和跨區(qū)域IoT平臺(tái)深度集成，自動(dòng)完成設(shè)備ID信息的準(zhǔn)確發(fā)放 通過(guò)bootstrap引導(dǎo)能力，發(fā)往全球的設(shè)備只需上電與發(fā)放服務(wù)交互，即可獲取正確的IoT平臺(tái)地址信息 對(duì)應(yīng)產(chǎn)品 設(shè)備發(fā)放
適用于個(gè)人學(xué)習(xí)、微型網(wǎng)站以及中小企業(yè)的開(kāi)發(fā)測(cè)試環(huán)境。 主備實(shí)例 采用一主一備的經(jīng)典高可用架構(gòu)，主備實(shí)例的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的規(guī)格保持一致。 RDS支持跨AZ高可用?？梢赃x擇主可用區(qū)和備可用區(qū)不在同一個(gè)可用區(qū)（AZ）。 主實(shí)例和備實(shí)例共用一個(gè)IP地址。 適用于大中型企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù) 覆蓋
一句話識(shí)別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過(guò)API調(diào)用識(shí)別不超過(guò)一分鐘的不同音頻源發(fā)來(lái)的音頻流或音頻文件。適用于語(yǔ)音搜索、人機(jī)交互等語(yǔ)音交互識(shí)別場(chǎng)景。 一句話識(shí)別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過(guò)API調(diào)用識(shí)別不超過(guò)一分鐘的不同音頻源發(fā)來(lái)的音頻流或音頻文件。適用于語(yǔ)音搜索、人機(jī)交互等語(yǔ)音交互識(shí)別場(chǎng)景。
混合部署以提升應(yīng)用的可靠性 擁有自建的數(shù)據(jù)中心（IDC）；對(duì)數(shù)據(jù)安全和可靠性存在強(qiáng)訴求的金融、證券等行業(yè)；需構(gòu)建靈活彈性的AI基礎(chǔ)設(shè)施，加速AI訓(xùn)練和推理 已有業(yè)務(wù)部署在其他云廠商或者自建的Kubernetes集群中，期望通過(guò)多云平臺(tái)，對(duì)業(yè)務(wù)混合部署以提升應(yīng)用的可靠性 開(kāi)始注冊(cè) 注冊(cè)集群
支持特殊聲音識(shí)別，如嬌喘、呻吟等 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 審核準(zhǔn)確 采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與海量訓(xùn)練樣本，生成的預(yù)測(cè)模型識(shí)別精度高，支持實(shí)時(shí)檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)接口，使用方便，用戶的審核系統(tǒng)可快速集成 審核范圍廣 覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)審核，保障音視頻合規(guī)發(fā)布
有“OCR領(lǐng)域奧斯卡”之稱的ICDAR 2019公布國(guó)際票據(jù)掃描件文字識(shí)別和信息提?。⊿ROIE）大賽結(jié)果。華為云與華中科技大學(xué)（以下簡(jiǎn)稱“華中大”）組成的智能創(chuàng)新聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)，在大賽最重要的“發(fā)票文本的端到端識(shí)別任務(wù)”（包含票據(jù)文本定位和識(shí)別兩個(gè)關(guān)鍵步驟）中，以96.43%的高精度，奪得世界第一。
采用單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)部署架構(gòu)。與主流的主備實(shí)例相比，它只包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)，但具有高性價(jià)比。 適用于個(gè)人學(xué)習(xí)、微型網(wǎng)站以及中小企業(yè)的開(kāi)發(fā)測(cè)試環(huán)境。 主備實(shí)例 采用一主一備的經(jīng)典高可用架構(gòu)，支持跨AZ高可用，選擇主可用區(qū)和備可用區(qū)不在同一個(gè)可用區(qū)（AZ）。主實(shí)例和備實(shí)例共用一個(gè)IP地址。 適用于大中型企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)
業(yè)合理控制成本、提高組織效益和員工滿意度 財(cái)務(wù)分析 場(chǎng)景介紹 通過(guò)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的深度分析，企業(yè)可以更好地控制成本，提高資金利用率 場(chǎng)景特征 ①實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析：實(shí)時(shí)獲取和處理數(shù)據(jù)的能力，確保財(cái)務(wù)決策基于最新信息，提高決策的時(shí)效性和準(zhǔn)確性 ② 多維分析：從多個(gè)維度對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如時(shí)
政企需要什么樣的云？ 政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁入深度用云新階段 《深度用云展望2025》白皮書指出，云已經(jīng)深入千行萬(wàn)業(yè)，成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳底座，數(shù)字化的深入也激發(fā)了越來(lái)越多企業(yè)更深入地思考云的價(jià)值。站在現(xiàn)在展望不遠(yuǎn)的2025年，將有更多激動(dòng)人心的技術(shù)和場(chǎng)景在政企領(lǐng)域廣泛落地，以“深度用云”之道，驅(qū)動(dòng)釋放數(shù)字生產(chǎn)力。
智慧港口 作為資源配置和物資流通的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，港口最復(fù)雜的任務(wù)是如何將無(wú)序的輸入整合成有序的輸出，這個(gè)整合的過(guò)程就是智能計(jì)劃實(shí)施的過(guò)程，也是港口智慧體現(xiàn)的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，信息化和智能控制逐步成為關(guān)鍵角色，對(duì)港口運(yùn)行效率、經(jīng)濟(jì)效益、港口流通能力的提升起到了至關(guān)重要的作用。依托華為智慧港口
動(dòng)優(yōu)化和下發(fā)信號(hào)配時(shí)方案，全面兼容主流交通信號(hào)控制系統(tǒng) 配時(shí)持續(xù)優(yōu)化：提供仿真平臺(tái)，不斷訓(xùn)練-優(yōu)化-仿真，持續(xù)迭代優(yōu)化配時(shí) 擁堵診斷分析 擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建出長(zhǎng)期的完整的道路健康檔案，通過(guò)指標(biāo)、時(shí)間特征、控制信息和人、車、非機(jī)動(dòng)車的出行路線，從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因
核心業(yè)務(wù)的堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)底座 購(gòu)買 控制臺(tái) 文檔 實(shí)例概述 GaussDB的實(shí)例規(guī)格CPU架構(gòu)分為X86架構(gòu)和ARM架構(gòu)。 X86架構(gòu)：通用增強(qiáng)II型 ARM架構(gòu)：鯤鵬通用增強(qiáng)型、鯤鵬通用計(jì)算增強(qiáng)Ⅱ型（共享型） 支持的區(qū)域 規(guī)格類型 部署架構(gòu) 計(jì)費(fèi)模式 Region 通用增強(qiáng)II型 分布式
