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來自：專題OCR文字識別-增值稅發(fā)票識別 通過對增值稅發(fā)票圖片預處理、表格提取、文字提取、文字識別、結構化信息輸出等一系列技術化手段，快速將增值稅發(fā)票上的文字信息識別出來，用于后續(xù)的進一步處理，節(jié)省大量的人工錄入成本。 通過對增值稅發(fā)票圖片預處理、表格提取、文字提取、文字識別、結構化信息輸出等一系列技術化手段來自：專題
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上有效信息的自動識別和關鍵字段結構化提取。 ●票據類圖片讀取文字支持增值稅發(fā)票、機動車銷售發(fā)票、醫(yī)療發(fā)票等各種發(fā)票和表單圖片上有效信息的自動識別和結構化提取 ●行業(yè)類圖片讀取文字支持物流面單、醫(yī)療化驗單據等多種行業(yè)特定類型圖片的結構化信息提取和識別，助力行業(yè)自動化效率提升。 ●定來自：專題![]()
第三方SDK隱私政策提取與解析 針對第三方SDK隱私聲明的提取，按照應用隱私政策呈現(xiàn)的方式，可以分為兩種主要形式：1、直接在應用隱私聲明中陳述（如圖1所示）。2、在隱私聲明中提供跳轉形式單獨表述（如圖2所示）。針對第2種情況，需要對第三方SDK隱私聲明的文本跳轉內容進行提取。 圖1 正文中的第三方SDK隱私聲明來自：百科![]()
來自：專題![]()
支持身份證、駕駛證、行駛證、護照等證件圖片上有效信息的自動識別和關鍵字段結構化提取 票據類OCR （ Receipt OCR ） 支持增值稅發(fā)票、機動車銷售發(fā)票、火車票、出租車發(fā)票等各種發(fā)票以及發(fā)票驗真，支持圖片及PDF、OFD文檔上有效信息的自動識別和結構化提取。 行業(yè)類（Domain OCR） 支持物流面單、來自：專題![]()
戶收到來自服務器的數據時，可能要等待幾秒查看數據，然后再做出響應，這種延遲，就稱為思考時間。 響應提取 如果同一事務中存在多個報文，通過正則表達式或JSON提取把前一個報文的輸出提取出來，作后一個報文的輸入。 檢查點 檢查點主要是通過自定義校驗信息來驗證服務端的返回內容是否正確。來自：專題![]()
識別服務快速入門》。 OCR服務能否實時處理視頻流中的文字？ OCR不支持讀取視頻流數據，您可將視頻流進行提取幀圖片操作，提取出圖片后進行識別，或者使用視頻內容分析VCR提取視頻中的文字信息。 OCR服務提供哪些版本的SDK？ 目前OCR提供的SDK有Java、Python、Node來自：專題![]()
快速入門》。 文字識別OCR服務能否實時處理視頻流中的文字？ OCR不支持讀取視頻流數據，您可將視頻流進行提取幀圖片操作，提取出圖片后進行識別，或者使用視頻內容分析VCR提取視頻中的文字信息。 通用表格文字識別是否支持導出為excel格式？ 通用 表格識別 支持將表格內容轉換成可編輯來自：專題![]()
。 CDN 內容分發(fā)網絡加速靜態(tài)資源 每次訪問得到的都是相同的文件，例如：圖片、視頻、網站中的文件（html、css、js）、軟件安裝包、apk文件、壓縮包文件等。 CDN內容分發(fā)網絡加速動態(tài)資源 每次訪問得到的都是不同的文件，例如：網站中的文件（asp、jsp、php、perl、來自：專題![]()
用戶就近訪問到所需內容。 靜態(tài)資源，每次訪問得到的都是相同的文件。例如：圖片、視頻、網站中的文件（html、css、js）、軟件安裝包、apk文件、壓縮包文件等。 動態(tài)資源，每次訪問得到的都是不同的文件。例如：網站中的文件（asp、jsp、php、perl、cgi）、API接口、數據庫交互請求等。來自：百科![]()
片等，提高網站的訪問速度。靜態(tài)資源即每次訪問得到的都是相同的文件，例如：圖片、視頻、網站中的文件（html、css、js）、軟件安裝包、apk文件、壓縮包文件等。靜態(tài)內容可以通過內容分離技術將靜態(tài)資源分離到CDN的節(jié)點中，路由只需要向CDN服務器發(fā)送請求，而不是所有的請求都發(fā)送到源站，這將顯著提高頁面訪問速度。來自：百科![]()
》。 文字識別服務能否實時處理視頻流中的文字？ 文字識別 OCR 不支持讀取視頻流數據，您可將視頻流進行提取幀圖片操作，提取出圖片后進行識別，或者使用 視頻內容分析VCR 提取視頻中的文字信息。 文字識別中通用表格識別是否支持導出為excel格式？ 通用表格識別支持將表格內容轉換來自：專題![]()
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下一個動作之間停留的持續(xù)時間，例如：1000毫秒。 響應提取 可選配置。如果同一用例中存在多個報文，通過正則表達式或JSON提取把前一個報文的輸出提取出來，作后一個報文的輸入。 如果需要配置，請啟用“響應提取”，設置響應提取參數。 檢查點 可選配置。如果設置檢查點，通過自定義校驗信息來驗證服務端的返回內容是否正確。來自：專題![]()
速地從表格中提取有利的信息。 特點：基于不同部門的數據，構建專有的自然語言處理分類模型，將大量的政務詢問分發(fā)到對應的部門，顯著提高工作效率。 特點：構建商品視覺自動識別的模型，可用于無人超市等場景。 特點：對各種格式的票據圖片，可制作模板實現(xiàn)關鍵字段的自動識別和提取。 優(yōu)勢：針對來自：百科
- 【Android 逆向】APK 加殼脫殼現(xiàn)狀 | 判斷 APK 是否加殼 | APK 逆向流程
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- Unity 之 發(fā)布apk安裝問題
- 083《APK Downloader for Google Play Store》從谷歌商店獲取apk安裝包
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