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FF格式的图片。 Ø图像各边的像素大小在100到8000px之间。 Ø支持图像中行驶证任意角度的水平旋转。 Ø支持少量扭曲，扭曲后图像中的行驶证长宽比与实际行驶证相差不超过10%。 Ø能处理反光、暗光、防伪标识等干扰的图片但影响识别精度。 Ø目前只支持识别2008年版的行驶证。来自：专题完整闭环 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理，可以支持增量学习、模型发布、更新、推送，形成模型最优的完整闭环 深度集成 提供低成本、高性能的边缘AI算力 提供低成本、高性能的边缘AI算力 提供安全可靠的边云数据通道 边缘应用产生的数据可快速转发路由至云端其他服务（如DIS）或第三方应用来自：专题
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语音交互 服务的区域如何选择？ 不同区域的资源之间内网不互通。为保证网络的连通性，降低网络时延、提高访问速度，请选择靠近您客户的区域，当前语音服务支持北京和上海区域，后续会陆续上线其他区域，当前支持的区域请参见地区与终端节点。 华北-北京一，该区域资源有限，当前仅支持已选择该区域的老用户使用，新用户不可见，后续该区域不可用。来自：专题
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使用和切换模板。 付费模板与免费模板有什么区别？ 免费模板朴素一些，使用简单页面元素提供基础框架。付费模板完善度更高，包含多个高级插件特性和完整的测试数据，付费模板与免费模板相比可极大减少您对网站的编辑时间。 为什么自己购买的模板和购买前看到网站展示的模板不一样？ 模板购买后未安来自：专题![]()
单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。来自：专题![]()
品质，实现个性化和智能化的服务，满足多样化和个性化的需求。 目前，通用AI所涉及的应用场景十分丰富，由于它可以根据不同的场景自动调整和优化自己的模型和策略，而且还可以从以往的经验中不断学习和改进，所以可以适应各种复杂和变化的环境，通用AI在热门行业领域中的应用如下： 1. 互联网来自：百科![]()
支持图像中身份证任意角度的水平旋转。能处理反光、暗光等干扰的图片但影响识别精度。目前只支持识别单张身份证的正面或者反面。 行驶证识别 有什么约束与限制？ 只支持中国大陆行驶证的识别。只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。图像各边的像素大小在100到8000来自：专题![]()
在服务主界面，单击左侧导航栏中的“任务中心”。 查看“分身数字人”页签的数字人定制任务列表，找到被驳回的数字人定制任务。 任务状态为“审核未通过”。 单击任务右侧的“查看原因”，在弹出的“审核未通过”对话框中，查看审核未通过的原因。 按照规范重新录制或提供符合规范的视频。 单击任务右侧的“更换视频”，上传更新后的视频。来自：专题![]()
内容审核 服务提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容审核，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 内容审核的应用场景 经典应用场景 不合规内容检测 不合规内容检测 不合规内容的识别和处理是UGC类网站内容审核的重点工作，基于内容检测，可以识别并预警用户上传的不合规内容，帮助客户快速定位处理，降低业务违规风险，维护网站内容安全。来自：专题![]()
各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 OCR文字识别-网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信来自：专题![]()
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时间完成网站的编辑。如果您有一定的设计能力，也可以不选择模板。然后您需要为您的网站增加一个便于记忆的入口，即网站 域名 。入口增加完成后，您需要在管理后台设置您网站的数据，比如上传商品的图片和文章，设置网站的配送方式、支付方式和营销活动等。最后，需要在站点编辑中设置网站的前台展示内容。来自：专题![]()
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。而在具体的推理执行过程中，才会读入具体的输入数据来驱动完成执行并输出结果。 离线模型推理流程如图所示： 1、应用程序对需要处理的数据产生需求时，准备好待处理的数据，流程编排器将调用模型管家的处理接口将数据灌入离线模型执行器中。 2、接着离线模型执行器调用运行管理器的执行流（rt来自：百科![]()
的图片进行学习。对于不成功的图片，我们进一步使用OCR。OCR能够识别出图像中的文字内容及其位置。结合第一阶段的目标识别模型进行结果融合，可以得到更为精确的可点击区域结果，并且这个时候的融合方案已经初步可以使用了。随着数据集的积累，目标检测模型的检测结果也变得更精确。最终能够只使用目标识别方案。来自：百科![]()
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