[AI行业案例]-“一拍即得”，图像搜索让教材检索不再是难题
使用产品 图像搜索 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 “一拍即得”，图像搜索让教材检索不再是难题 价值成果 倍速课堂接入百度AI图像搜索技术后，“拍照搜书“便不再是难题。学生仅需拍摄一张照片，系统便可快速定位到当前所学的课本。课本搜索的操作从五步减少到“一拍”，检索的效率和体验得到极大提升。
百度智能小程序使用云开发构建CFC云函数 - 函数计算CFC | 百度智能云文档
tempFileURL , 27 doc : doc , 28 result : res . result 29 } 30 } 部署云函数 在编写完云函数后，我们需要把本地代码上传到线上，然后才可以真正使用函数计算，右键选择需要部署的云函数，上传并部署：所有文件 注：在部署之前我们需要确保已经本地npm install所有依赖 测试云函数 函数部署完成后，我们就可以在控制台进行测试了，看一看函数在云端的执行效果
基于 Notebook 的物体检测模板使用指南 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
部署在线服务 基于 Notebook 的物体检测模板使用指南 本文介绍了物体检测模板下，从创建 Notebook 任务到引入数据、训练模型，再到保存模型、部署模型的全流程。
内置函数（BuiltinFunctions） - 运维编排OOS | 百度智能云文档
value_if_true：当指定的条件计算为true时，返回此值。 value_if_false：当指定的条件计算为false时，返回此值。 返回值 当条件计算为true时，返回value_if_true。 当条件计算为false时，返回value_if_false。
Files + Batch 接口使用指南（OpenAI 兼容版） - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
Files + Batch 接口使用指南（OpenAI 兼容版） 功能介绍 批量推理可以⼀次性处理⼤量数据，并对这些数据进⾏统⼀推理预测，最后将结果输出到指定位置。适合⼤批量数据处理、分析的场景等。批量推理的计费仅为实时推理的40%，帮助您有效节省资源消耗成本。 1、前置准备 获取APikey：调用本文API，需使用API Key鉴权方式。
批量推理 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档
批量推理 功能介绍 批量推理可以⼀次性处理⼤量数据，并对这些数据进⾏统⼀推理预测，最后将结果输出到指定位置。适合⼤批量数据处理、分析的场景等。批量推理的计费仅为实时推理的40%，帮助您有效节省资源消耗成本。 1、前置准备 获取APikey：调用本文API，需使用API Key鉴权方式。使用API Key鉴权调用API流程，具体调用流程，请查看 认证鉴权 。
创建批量预测任务 - 千帆AI应用开发者中心-API参考qianfan-api | 百度智能云文档
可选 created_at integer 创建批量推理任务时的Unix时间戳 可选 in_progrsss_at integer 批量推理任务开始处理的Unix时间戳。 可选 expires_at integer 批量推理任务将会到期的Unix时间戳。 可选 expired_at integer 批量推理任务到期时间的Unix时间戳。
[AI行业案例]-百度大脑全面助力法律服务更智能
2、中立评估系统基于百度长语音识别技术，有效解决语音断句、多音字错误等问题，提高信息提取的效率，对于法律场景中常出现的专有名词，百度语音识别技术也有显著高于市场其他家的表现。 3、法律要素自动标记与提取基于百度自然语言处理技术中的词法分析、依存句法分析技术实现。在当事人进行特定案由要素输入时，可根据法律规则进行数据运算、法律推理、设计论证并匹配合理的裁判理由、法条依据。
引擎增强 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
我们这里称使用ClickHouse加速以后的Spark引擎为SNE（Spark Native Engine）。 下面是这段SQL使用SNE执行时的执行计划以及每个Task中Java和ClickHouse的调用关系。 可以看到我们使用JNI将执行计划信息发给了ClickHouse，在整体分布式框架上，依然保持了Spark现有的架构。
【千帆SDK专属更新帖】最新V0.2.6发版公告 千帆社区
流程 3、Dataset load 方法支持直接从 Huggingface Dataset 导入 从文件夹批量导入数据集的支持（严格意义上的） 嵌套目录 4、Cookbook SequenceChain eval -> console cookbook V0.2.1发版内容 发版日期：2023-11-30 1、Resources 新增预置模型服务 XuanYuan-70B-Chat-4bit
