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  • [AI行业案例]-百度OCR助力全国《招生计划》电子化

    云志愿平台迫切需要在短时间内将各省的《招生计划》和《报考指南》进行电子化,给用户提供志愿填报指导服务,因此云志愿对百度OCR技术的核心诉求如下: 1.OCR技术整体识别率需要达到95%以上; 2.OCR技术支持表格文字识别; 3.能够返回文字图片的位置信息; 4.能够实现文本上下行之间的自动合行。

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  • 【千帆杯】K12教育常规赛 北京场线下交流会心得 千帆社区

    作文批改 当我上传以下图片,并要求应用批改作文时,便可调用 手写文字识别 进行文字识别。 应用输出如下,成功的识别了文章的英文,并给出了批改意见,与修改后的作文。 3.3 功能演示 ​ 除了以上调用工具实现的两个功能以外,下面来演示模型的其他功能。 生词组段 当用户输入一段生词后,应用会将其组成英文短文,并给出相应中文翻译,在文中会把生词的中英文标粗,并解释每个单词的含义。

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  • 【千帆平台】零代码构建应用《未来信使》,通过两个组件和两个应用综合实现确认和发送邮件的效果 千帆社区

    千帆应用】卡通头像制作使用workflow工作流编排的API节点输出文生图过程讲解 热点话题 华纳公司线上怎么开户 和蔼的丰富336 27 看过 腾龙公司怎么开户?

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  • [AI行业案例]-“脸名”软硬一体解决方案 实现智慧社区落地

    解决方案 广州元岗人小区采用了广州康行信息技术有限公司提供的“脸名”一系列产品—通过软件及硬件整套的解决方案,实现了业主刷脸通行的场景。 整体解决方案-功能展示图: 一、人脸采集 物业管理人员在后台管理系统页面添加业主成员。业主可通过微信“脸名” 小程序或者短信链接两种方式完成人脸采集。 二、刷脸通行 业主进出小区大门闸机或者单元门时,完成业主身份识别,实现快速刷脸通行/开门。

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  • [AI行业案例]-图像搜索助力打造智能设计助理

    解决方案 场景1解决方案:用户上传图片进行搜索 Step1:上传图片,点击“识图一下” Step2:通过百度相似图搜索服务,返回相似图片集合,供用户查阅 场景2解决方案:阅览过程通过标签进行识别搜索 Step1:浏览案例图册图片,点击“相似案例”标签 Step2:点击“图片识别”,通过百度相似图搜索服务,返回相似图片集合,供用户查阅 案例产品需求,欢迎 合作咨询 了解更多产品详情!

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  • [AI行业案例]-iOCR助力大连市新车电子化缴税改革

    使用产品 银行卡识别 身份证识别 iOCR自定义模板文字识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 iOCR助力大连市新车电子化缴税改革 价值成果 1、利用百度大脑iOCR自定义模板文字识别技术,创建缴纳车辆购置税相关的资料模板,实现对车辆合格证、购置统一发票及居民居住证等关键内容的精准文字识别的功能。

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  • 百款云产品0元试用 新用户专享

    当前免费试用) 立即试用 通用文字识别标准版 对图片文字进行检测和识别,支持、英、法、俄等10种语言 产品详情 > 多语种识别 1000次/月 多项ICDAR指标居世界第一 支持、英、日、韩类型检测 价格查询 ¥ 免费体验 立即试用 通用文字识别标准含位置版 在标准版基础上,返回文字图片的位置信息,方便进行版式二次处理 产品详情 > 功能多样 1000次/月 适应不同业务场景位置信息需求

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  • [AI行业案例]-OCR助力大宗货运物流交易提效

    使用产品 iOCR自定义模板文字识别 磅单识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 OCR助力大宗货运物流交易提效 价值成果 货大大打造煤炭运力交易平台“运销宝”,为煤炭货主和司机提供运力匹配、运输监控、在线结算等服务。在结算环节,应用iOCR通用版,个性化定制磅单识别模板,解决大宗商品交易磅单数据录入问题。司机仅需拍摄、上传磅单图片,即可识别录入车牌号、时间、净重等关键信息。

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  • Prompt 技巧宝典(六):自动提示工程师等进阶技巧 千帆社区

    图像标签化(Image Tagging or Classification) : 使用图像分类模型,如预训练的ResNet、VGG等,为图片分配一组标签或类别。 将这些标签或类别名称串联成一个文本串,然后输入到Embedding-V1接口。 对象检测 : 使用如YOLO、SSD、Faster R-CNN等预训练的对象检测模型,在图片识别并标注对象。

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  • AI能力体验中心

    果蔬识别识别近千种瓜果蔬菜 红酒识别 识别红酒标签,返回名称、国家、酒庄等信息 货币识别 识别国内外货币,返回货币名称、面值、年份等 图像主体检测 识别图片主体的位置和标签,支持单/多主体检测 车型识别 检测车辆位置,识别品牌型号、年份、颜色等 车辆检测 检测图片的车辆,返回每辆车的坐标位置

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