[AI行业案例]-卡证识别让身份认证更加快捷
而传统录入方式需要用户手动填写，体验十分不好，因此我们想到通过图像文字识别，简化用户的填写过程，并且能够减少信息输错的情况，一方面能提升用户体验，另一方面降低了信息错误概率。 解决方案 加入百度AI卡证识别技术的身份证识别、驾驶证识别，通过上传的证件照片识别出证件信息，减少信息输错的情况，提升用户体验。
[AI行业案例]-UNIT助力打造汽车领域智能问答系统
结合自身积累的汽车领域丰富的问答知识库，汽车大师在UNIT平台利用【问答对】和【多轮对话】两个技能，成功打造出汽车领域智能问答系统。当车主提问相关问题时，系统和用户自然交流，并将对应的汽车解决方案呈现给用户。具体解决方案如下： 汽车大师智能对话解决方案流程图 汽车大师在汽车领域积累了千万对量级的问答知识库，可以发现用户在轮胎领域的问题90%集中在：爆胎、胎压、补胎、备胎等方面。
使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 千帆社区
2、什么是文本向量化 那么什么文本的向量化？或者说为什么要文本向量化？ 简单点说就是计算机是不认识人类语言的，但是计算机认识数字，文本的向量化就是将文本进行数字化表示，这里数字一般指的是浮点数（float）。 例子：我们把“我喜欢小狗”这句话进行向量化，得到的就是类似[0.123, 0.231, 0.321……]这样一个浮点数的数组。 这里我们问一下文心一言这个问题，看她是怎么回答的。
使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 千帆社区
2、什么是文本向量化 那么什么文本的向量化？或者说为什么要文本向量化？ 简单点说就是计算机是不认识人类语言的，但是计算机认识数字，文本的向量化就是将文本进行数字化表示，这里数字一般指的是浮点数（float）。 例子：我们把“我喜欢小狗”这句话进行向量化，得到的就是类似[0.123, 0.231, 0.321……]这样一个浮点数的数组。 这里我们问一下文心一言这个问题，看她是怎么回答的。
014-自然语言处理组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
014-自然语言处理组件 自然语言处理组件 Word2Vec Word2Vec 是一种经典的词向量算法，能够从大量文本中学习出各个词语的向量表示，其利用神经网络，可以通过训练，将词映射到 K 维度空间向量，甚至对于表示词的向量进行操作还能和语义相对应，由于其简单和高效引起了很多人的关注。 输入 输入一个数据集，输入列是分词的结果，用这个数据集训练词向量。
【政务服务】公文笔杆子 - 千帆AppBuilder-产品文档
问题样例】 我是一名司机，帮我写一篇年度工作报告。要求内容部分：1.年度工作总结 2.优势和不足 3.对未来的展望 我正在写一份关于项目计划的报告，能给出一些建议吗？ 应用发布 调试好应用之后，就可以发布啦。 如需获取更多应用开发资源，请 联系我们
番禺
当他询问如何办理公积金时，“数字人”马上回复具体问题，比如想要办理哪类公积金，是租房使用还是购房？这之后，黄先生又说了自己想要提取的金额，并询问了需要什么材料，“数字人”都一一进行了回答。材料准备好后，他在政务晓屋上传资料，完成了公积金的提取，整个过程花费不到半个小时。
有JWT认证的API调用大模型 千帆社区
请回答我的问题。\n\n问题：{question}。
[AI行业案例]-菜品识别打造卡路里AI智能管家
解决方案 AI减肥相机通过调用百度AI菜品识别的技术接口后，实现了自动识别菜品名称和热量信息的功能，可为用户记录每天的卡路里摄入量，并给出科学的运动步数建议，解决了市场上大部分健康管理软件无法根据用户饮食热量摄入情况定制个性化运动方案的一个痛点。帮助用户保持热量摄入和消耗平衡，科学保持身材。
AI测温
百度 AI 测温系统基于 AI 的自适应、自校准算法，实时精准推测测量身体表面各区域的温度，使得远距离测量的结果能够更接近于现场实际环境下通行学生的体温情况，减轻环境因素带来的检测干扰。 目前，百度 AI 测温系统不仅在重点院校实现了集中应用，也已覆盖了交通枢纽、医疗机构及楼宇社区等众多场景。截至 4 月上旬，在全国范围内已完成超过 2700 万人次的快速体温检测。
