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- 圖片寬高 內(nèi)容精選 換一換
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進行，整體數(shù)據(jù)傳輸效率高。 文件處理 在 函數(shù)工作流 FunctionGraph 中開發(fā)文件處理工作流 當前函數(shù)工作流 FunctionGraph 已經(jīng)基于上述方案支持了在函數(shù)工作流中進行數(shù)據(jù)流處理，并且將結果通過流數(shù)據(jù)的方式返回到客戶端，以構建一個圖片處理工作流為例： 1、首先創(chuàng)建一個圖片壓縮的函數(shù)，其中代碼在處理返回數(shù)據(jù)通過來自：專題用戶申請保險報銷，需提供證件、報銷單、醫(yī)療單據(jù)等紙件材料。通過 OCR 服務可實現(xiàn)信息的自動錄入和審核校對，提升效率。 文本校對-優(yōu)勢 識別精度高： 采用先進的深度學習算法，優(yōu)化業(yè)務場景，文字識別精度高 支持復雜背景： 支持蓋章、錯行、傾斜等場景的單據(jù)文字識別 在線文本校對 文本校對-財務報銷審核 文本校對-財務報銷審核來自：專題
- 圖片寬高 相關內(nèi)容
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量數(shù)據(jù)、高帶寬型應用提供有力支持。適用于多種應用場景，包括HPC、 媒體處理 、文件共享、內(nèi)容管理和Web服務等。 了解詳情 華為云彈性文件服務的應用場景 全面介紹彈性文件存儲解決方案應用場景及配置 HPC 媒體處理 文件共享 內(nèi)容管理和Web服務 HPC HPC 推薦使用高帶寬、大來自：專題眾多AI創(chuàng)新者反饋，構建AIGC應用時常遇這些挑戰(zhàn) 模型開發(fā)/定制門檻高 大模型應用是一個模型、數(shù)據(jù)、代碼集成的新型應用。 開發(fā)一個完整的大模型應用既需要利用多樣化的AI原生技術又需要強大的工程能力，并將它們充分整合，開發(fā)門檻高 底層資源管理工作量 從物理機、虛擬機到容器，測試、開發(fā)環(huán)境的來自：專題
- 圖片寬高 更多內(nèi)容
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OCR），支持用戶自定義識別模板，指定需要識別的關鍵字段，實現(xiàn)用戶特定格式圖片的自動識別和結構化提取 產(chǎn)品列表 用戶自定義模板 （公測中）對于版式固定的各種票據(jù)和卡證，通過可視化界面操作，指定需要識別的關鍵字段，可以快速制作模板并調(diào)用服務接口 專屬API定制開發(fā) 對于識別精度要求高的特殊場景，可聯(lián)系進行定制開發(fā)并提供專屬API接口來自：百科![]()
支持樣式多 支持多地醫(yī)院不同格式的醫(yī)療發(fā)票識別 支持復雜背景 支持紋理、蓋章、文字重疊等復雜背景的醫(yī)療發(fā)票識別 識別精度高 采用先進的深度學習算法，優(yōu)化業(yè)務場景，文字識別精度高 建議搭配使用 對象存儲服務 OBS 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以來自：百科![]()
上顯示該圖片。 如何提高 通用文字識別 精度 盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進行圖片采集時，盡量提高待識別文字區(qū)域占比，減少無關背景占比，保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認。若圖片有旋轉角度，算法支持自動修正，建議圖片不要過度傾斜。 如何提高通用文字識別速度 識別速度與圖片大小有關，來自：專題![]()
不全。 文字識別如何提高識別精度？ 盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進行圖片采集時，盡量提高待識別文字區(qū)域占比，減少無關背景占比，保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認。若圖片有旋轉角度，算法支持自動修正，建議圖片不要過度傾斜。圖片尺寸方面，建議最長邊不超過8192像素，最短邊不小于15像素，圖像長寬比例維持常見水平來自：專題![]()
傳統(tǒng)的2D內(nèi)容，通過手機就可以制作和傳播，但強交互性并具有沉浸感的VR等內(nèi)容的制作需要昂貴的設備而且技術門檻高，導致內(nèi)容短缺。 過于依賴昂貴設備缺乏廣泛傳播性 當前的VR等業(yè)務需要專用的設備，雖然讓部分用戶能夠體驗到強交互高沉浸感的媒體內(nèi)容，但很難讓絕大多數(shù)的用戶享受。 時延、分辨率等體驗難以滿足用戶要求來自：百科![]()
。 圖像識別 產(chǎn)品優(yōu)勢 高識別準確率 圖像識別采用最新技術在海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu)，服務泛化準確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領域場景下具有非常高的準確率。 圖像識別采用最新技術在海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu)，服務泛化準確率高，在新聞媒資、影視素材、來自：專題![]()
供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計算的需求 優(yōu)勢 高吞吐量 高數(shù)據(jù)量處理性能提升 低時延 定制硬件電路加速基因算法，降低處理時延 金融分析 金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應有很高的要求，比如基于 定價 樹模型的金融計算、高頻金融交易、基來自：百科![]()
表格OCR服務如何提高識別精度 1、盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進行圖片采集時，盡量提高待識別文字區(qū)域占比，減少無關背景占比，保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認。 2、若圖片有旋轉角度，算法支持自動修正，建議圖片不要過度傾斜。 3、圖片尺寸方面，建議最長邊不超過8192像素，最短邊不小于15像素，圖像長寬比例維持常見水平來自：專題![]()
顯示該圖片。 如何提高文字識別精度 盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進行圖片采集時，盡量提高待識別文字區(qū)域占比，減少無關背景占比，保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認。若圖片有旋轉角度，算法支持自動修正，建議圖片不要過度傾斜。 如何提高文字識別速度 識別速度與圖片大小有關，圖片大小會來自：專題![]()
資源預測難，自建費用高 渲染業(yè)務需求為波動型曲線，業(yè)務閑暇時，資源浪費；業(yè)務繁忙時，資源不夠； 建設私有渲染農(nóng)場需要購買大量的IT資源，成本高 渲染業(yè)務需求為波動型曲線，業(yè)務閑暇時，資源浪費；業(yè)務繁忙時，資源不夠； 建設私有渲染農(nóng)場需要購買大量的IT資源，成本高 渲染效率低 基于通來自：專題![]()
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2×VU9P KVM 使用場景 應用： 視頻處理、機器學習、基因組學研究、金融風險分析 場景特點： 適合密集計算、高并發(fā)、高帶寬場景。 適用場景： 視頻處理：圖片自動分類識別、圖片搜索、視頻轉碼、實時渲染、互聯(lián)網(wǎng)直播和AR/VR等視頻應用，需要大量的實時計算能力，普通的云服務器難以滿足性能需來自：百科![]()
可以通過自定義鏡像的方式將編寫的模型鏡像導入ModelArts，創(chuàng)建為AI應用，用于部署服務。 從模板中選擇：相同功能的模型配置信息重復率高，將相同功能的配置整合成一個通用的模板，通過使用該模板，可以方便快捷的導入模型，創(chuàng)建為AI應用，而不用編寫config.json配置文件。 四種來源的區(qū)別來自：專題![]()
FPGA云服務。 應用： 視頻處理、機器學習、基因組學研究、金融風險分析。 場景特點： 適合密集計算、高并發(fā)、高帶寬場景。 適用場景： 視頻處理：圖片自動分類識別、圖片搜索、視頻轉碼、實時渲染、互聯(lián)網(wǎng)直播和AR/VR等視頻應用，需要大量的實時計算能力，普通的云服務器難以滿足性能需來自：百科![]()
審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與海量訓練數(shù)據(jù)，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來自：百科
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