[AI行业案例]-AI打造全国知识产权侵权假冒线索智能检测系统
具体接入技术详情如下： 1.引入百度大脑的相似图片搜索、品牌logo识别、EasyDL图像分类技术，实现了将商品图片匹配图片库中最符合检测标准图片的功能，并可以识别出logo品牌信息。 2.引入百度大脑的短文本相似度技术，实现对用户上传的商品图片内文本信息与专利图片中的信息进行相似度对比的功能。
深度图+障碍物提示： - 机器人视觉 | 百度智能云文档
深度图+障碍物提示： 开启深度图和障碍物提示，只需要在基本的 app_tracking 后加 -show_depth 参数即可 ./app_tracking -sensor_type XP2 -cam_calib_path xxxxx.yaml -show_depth 开启后，程序将会在新的窗口显示深度图，同时如果前方一米内有障碍物，程序会在命令行窗口打印提示并显示距离，如下图。
相似图片搜索 - 图像搜索 | 百度智能云文档
原则上任何2张图片都有相似度，只不过分值有高低，应用时可结合接口返回的相关性分数score（取值范围0-1，越接近1代表相似度越高）进行筛选，如选取score大于某个值的结果进行应用。
相似图片搜索 - 图像搜索 | 百度智能云文档
相似图片搜索 产品使用说明 在自建图库中找到与检索图片语义相似的图片集，并给出相似度打分（综合图片类型、颜色、内容、布局等特征） 典型应用场景：找相似的图片集合（返回的结果包含相同的图片），各种设计素材、美术作品、UGC内容等 适用的图片类型：各种网络图片、实拍图均可；注意 检索图和入库的原图要尽量保持场景一致性 ，比如入库的原图为标准的广告图（无背景干扰），则检索图要尽量避免背景、其他干扰特征，否则模型计算图片的相似度时会有噪声
相似图片搜索 - 图像搜索 | 百度智能云文档
相似图片搜索 接口格式说明 变量类型定义 类型 定义 string 普通的字符串，可能会有长度要求，具体参见接口说明中的备注 uint32 整形数字，最大取值为4字节int。自然数 int64 整形数字，最大取值为8字节int。
FaqLlmSimilarQuestionGenerate - 大模型生成相似问 - 客悦智能客服专业版 | 百度智能云文档
详细获取方式参考： 准备工作 Body参数 名称 类型 必选 中文名 说明 standardQuestion string 是 标准问题 今天啥天气啊 generateSimilarQuestionSize string 是 生成相似问题数量 5 customSimilarQuestionsList array 是 用户已有相似问列表 [ 请问今天天气如何？ , 今天是什么天气情况？
相似问生成（SimilarQuestion） - 千帆AppBuilder-产品文档
相似问生成（SimilarQuestion） 简介 相似问生成组件（SimilarQuestion）可以用于基于输入的问题，挖掘出与该问题相关的类似问题。广泛用于客服、问答等场景。 基本用法 快速开始 import os import appbuilder os . environ [ APPBUILDER_TOKEN ] = ...
FaqExtendCreate - 新建相似问 - 客悦智能客服专业版 | 百度智能云文档
200 msg string 是 状态信息 新建问答扩展问成功 data 子数据 名称 类型 必选 中文名 说明 questions array 是 相似问题 [ 相似问1 ] 相似问列表 faqId string 是 faq Id id string 是 相似问ID 请求示例 curl --location --request POST 'https://keyue.cloud.baidu.com
FaqExtend - 查看相似问列表 - 客悦智能客服专业版 | 百度智能云文档
ID 2c93b68a-22d3-45db-85dc-49eb4713d47c question string 是 相似问内容 哈哈哈哈yes faqId string 是 标准问 ID 6f4b1206-bdf6-42e0-94a8-bb57d2a5a4e6 created string 是 相似问创建时间 2024-05-30 10:56:28 updated string 是 相似问更新时间
工作流组件：深度使用实践 - 千帆AppBuilder-产品文档
工作流组件：深度使用实践 概述 这是一篇深度使用工作流组件的教学文档，会详细介绍一个复杂应用（包含多个工作流组件）的搭建和调试过程。通过这篇文档，你可以找到如下这些问题的答案： 1、如何搭建一个通过API接口查询信息的组件？ 2、如何从用户query中抽取信息并将这些信息应用到工作流组件，如何提高信息抽取的准确性？ 3、如何让你的组件有上下文理解能力？ 4、如何让应用按照固定的格式输出内容？
