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展开内容 收起内容 文字转语音服务的常见问题解答 文字转语音服务的常见问题解答 文字转语音服务支持哪些语言？ 语音合成 支持中文普通话。 文字转语音合成后输出的音频格式是什么？ 文字转语音合成后返回一组Base64编码格式的语音数据，用户需要用编程语言或者sdk将返回的Base64编码来自：专题对象存储服务 OBS 2.各类票据识别 对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取 优势 支持票据范围广 可对每类票据定制独立模板，指定需要识别的关键区域，从而支持不同格式票据图片的自动识别和结构化提取 模板配置速度快 通过可视化界面操作，轻松指定识别区域，完成模板设计并调用服务接口来自：百科
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为云录音文件识别基于深度学习技术，可以实现5小时以内的音频到文字的转换。支持垂直领域定制，对应领域转换效果更佳。 录音转文字软件可以选择华为云录音文件识别服务，华为云录音文件识别基于深度学习技术，可以实现5小时以内的音频到文字的转换。支持垂直领域定制，对应领域转换效果更佳。 了解更多来自：专题好用的数据处理方案-数据工坊DWR 好用的数据处理方案-数据工坊DWR 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。来自：专题
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当最终用户访问时将其对网站的请求定向到离用户最近的节点上,为用户提供稳定可靠高质的HTTP/HTTPS音频/视频听觉视觉服务。 CDN 可用于场景加速，支持渐进式点播、视频流媒体直播，提供高质量低时延的视听加速服务；高质的用户体验要求音频/视频要扛得起夜晚高峰期的百万高并发，呈现的依然是稳定高清来自：百科![]()
强制留存，更低的推广成本：微信小程序不需要进行用户关注，只要点击页面就可以进行直接的强制留存，拥有比微信公众平台还低的推广获客成本。 5.更多的功能接口：相对于微信公众号，微信的小程序拥有更多的功能接口，可以开发更多的功能 免费生鲜电商小程序相对于APP的优势？ 1.更低的开发成本：来自：专题![]()
基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。来自：百科![]()
采用先进的深度学习算法，优化业务场景，文字识别精度高 建议搭配使用 对象存储服务OBS 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。来自：百科![]()
用户只要设置一次： 水印分为两种类型：文字和图片 水印的位置: 即该水印将会显示在图片的相对应位置。 水印添加条件：设置了这个条件后，仅等于或者大于这个尺寸的图片会应用水印，并且必须先设置好水印后再上传的图片方能显示水印（设置水印前上传的图片不会显示水印）。 水印文本和大小、颜色均可以自定义设置。来自：百科![]()
功能全面：提供多种常用自然语言类的算法模型及解决方案，可覆盖不同行业的各类需求。 高效精准：可快速分析大数据量的文本，深度理解文本语义，更加精准的挖掘出文本中的关键信息。 简单易用：简单易用的API接口。无需下载SDK、购买服务器，支持跨平台调用。丰富的产品种类，可一站式开通、部署。 稳定可靠：故障自动迁移，服务可用性达99来自：专题![]()
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人流量以及视频帧中的热点分布信息。 边缘人流量统计：分析边缘节点上的RTSP视频流，检测穿过自定义线与区域的人流量以及视频帧中的热点分布信息。 车辆识别： 云上车辆识别：分析华为云上的VIS视频流，检测视频中出现的车辆或车牌信息。 边缘车辆识别：分析边缘节点上的RTSP视频流，检测视频中出现的车辆或车牌信息。来自：百科![]()
引入超级表（STable）的概念。超级表用来代表一 特定类型的数据采集点，它是表的集合，包含多张表，而且这集合里每张表的 Schema 是一样的。同一类型的采集设备需要创建一个 STable。与表一样，包含 Schema，但还包含静态标签信息。Schema 定义了表的每列数据的属性，如温度、压来自：专题![]()
TDengine时序数据库的优势 选购TDengine时序数据库的规格 用户根据自身的需求选择不同规格的TDengine云服务，购买后，会很快收到涛思官方的通知，创建自己的TDengine云服务账号和密码以及服务访问地址。 时序数据库的优势——测点数 时序数据是数据生产者按照时间顺序产生的数据，是来自：专题![]()
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