[AI行业案例]-AI助力餐饮设计平台全面智能化升级
Step1：用户通过语音或文本输入需求 Step2：调用词法分析接口解析用户语义 Step3：根据接口返回结果进行业务处理 二、通用图像识别，快速建设图片标签体系 平台专门面向中小型线下餐饮商家提供海报设计、菜单制作等服务，图片素材量级巨大。基于百度通用物体和场景识别服务， 对图片进行批量打标签，快速搭建后台数据标签体系，进一步实现文字query与图片含义的精准匹配。
Android-方案集成指南 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
int OCR 顶部扫描文字颜色，默认为白色 onError回调参数说明 参数 类型 含义 值 errorCode int 错误码 服务端返回错误码，详情见在线身份证识别接口： https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/rk3h7xzck errorMessage String 回调结果Map 服务端返回错误信息，详情见在线身份证识别接口： https://ai.baidu.com
[AI行业案例]-AI助力膳食管理标准化，健康生活一键秒懂
接入的两项新功能简介： • 功能一“餐前拍一拍” 打开“薄荷健康”APP，选择 “餐前拍一拍”功能，拍照并选择需要识别的菜品，在识别菜品图片后即可快速生成识别结果及摄入量建议； • 功能二“看懂配料表” 打开“薄荷健康”APP，选择 “看懂配料表”功能， 选择拍照并确认图片即可自动解析包装配料表中的添加剂成分。 案例产品需求，欢迎 合作咨询 了解更多产品详情！
IOS-基础版 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
而以上场景的几乎所有业务过程，核心可以分为两个步骤： 人脸采集 ：人脸识别的前置步骤，即获取到人脸图片，用于对比、识别、属性分析等操作。 人脸分析 ：包括人脸图片的加工处理，特征抽取与对比，结果返回等一系列操作，也是通常理解为的人脸识别操作。 要想确保人脸识别的应用效果得到保障，最为核心的一个环节即人脸的获取，即 人脸采集 。
open-鸿蒙SDK - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
图片注册： 图片注册需要手动拷贝将需要注册的人脸图片放到设备沙盒路径 /data/app/el2/100/base/包名/files 文件夹中，在人脸库管理-批量导入中方可进行图片注册，效果如下： 2.2.2 1:N识别和1：1比对 1:N识别： SDK Demo提供了考勤模式，这场景示例为1:N人脸识别功能，除界面不同外识别效果和接口基本相同，开发者可根据项目需求选择不同界面进行集成，通过操作可将人脸注册入库
[AI行业案例]-图像技术助力折扣商品智能审核
解决方案 文字识别助力商品图片合规审核 折800接入百度文字识别（OCR）服务，自动识别商品图片中的文字信息，系统可以根据识别结果判断是否包含敏感词（如虚假宣传），从而提示工作人员，及时采取有效措施，提升图片审核效率及准确性。
[AI行业案例]-iOCR助力医疗处方电子化，配药流程精准高效
解决方案 唐古信息研发团队在得知百度大脑iOCR技术可助其解决抓药难的问题后，果断在已有的配方煎药系统中接入了百度iOCR自定义模板文字识别技术。随后在系统中预先上传一张模板图片并框选参照字段和识别区，并建立处方中文字的 Key-Value 对应关系，仅用5分钟即完成了处方识别模型的快速制作。
[AI行业案例]-百度语音AI技术，做盲人的“眼睛”
第二步：盲人用户长按按键，说话的内容将会通过设备（手机）传入到百度内部服务器进行转写，系统将会通过接收到的文字进行功能的调用。 第三步：打开拍照语音功能打开拍照功能，将摄像头对准要识别的物品，使用图片识别功能将图片高效快速的传入图片识别的服务器中，进行识别，返回的文字在一次传入百度语音合成的服务中进行操作，之后通过设备进行播放。
[AI行业案例]-基于图像技术，快速定制汽车电子说明书
用户使用流程： Step1：进入识车宝小程序，拍摄/上传车型图片 Step2：识别车型，获取车型介绍信息，如品牌、车款、价格、基础配置等 Step3：根据识别结果进行后续操作，如了解详情、预约试驾 2、部件识别 识车宝基于百度相似图搜索技术，为车企、车展主办方、4S店等B端用户提供汽车电子说明书定制模板，商家按照要求上传整车及汽车部件图片，并为车型、各个部件添加相应的文字、图片、视频介绍，生成车型专属的电子说明书
向量模型 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档
应用场景包括： 推荐：根据输入推荐相关信息条目 聚类：按相似性对输入字符串进行分组 搜索：按相关性对搜索结果排序 异常检测：识别出相关性较小的异常值 多样性检测：分析输入字符的相似性分布 分类：按照相似性对输入字符进行分类 两个向量之间的距离决定了它们的相关性。距离小表示相关性高，距离大表示相关性低。 如何使用向量模型 调用向量模型，输入文本或者图片或文本加图片以获取embeddings。
