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来自：专题引入超级表（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
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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。 智能分类识别：自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 身份证识别：自动识别身份证上的全部信息，支持身份证正反面识别，一次扫描即可识别身份证号码来自：专题
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支持对定额发票中的发票代码、发票号码、金额信息、发票地址等信息的结构化识别。 车辆通行费发票识别 支持对车辆通行费发票中的关键文字信息的结构化识别。 飞机行程单识别 支持对飞机行程单中全字段的信息结构化识别。 发票验真 支持9种增值税发票的信息核验，支持返回票面的全部信息。 文字识别使用流程来自：专题![]()
。 调用文字识别OCR服务的区域可以与 OBS 资源的区域不一致吗？ 不支持跨区域OBS，OBS的区域需要和调用服务区域保持一致。 对于开启公共读授权的OBS资源公网可访问，可支持跨区域调用，虽然使用比较方便，但若对于敏感的信息，例如个人的私有数据，存在泄露风险。建议您调用的文字识别服务和OBS服务是在同一个区域。来自：专题![]()
怎样提取图片中的文字OCR常见问题 提取图片中的文字如何选购合适的API 文字识别服务（OCR）提供四种类型的API：通用类、证件类、票据类、智能分类。 除此之外，您也可以使用ModelArts Pro服务提供的“文字识别套件”零代码搭建出专属的文字识别系统。 购买提取图片中的文字套餐包后，为什么会出现额外的计费或欠费？来自：专题![]()
提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 智能分类识别 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。来自：专题![]()
理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下，A4纸大小的密集文档大图在2M以下。 表格OCR服务如何提高识别精度 1、尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。来自：专题![]()
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![]()
通过搭建设备数据平台，围绕机器人和智能装备产业，采集设备数据，建立产品性能预测分析模型，提供智能产品的远程监测、诊断与运维服务。建立基于工业物联网的设备售后服务平台、垂直电商平台，以此为基础创造产品新的价值、创造新的运营模式，实现服务型制造的转型。 云市场商品 盛原成工业IOT解决方案 盛云猫SLM，为装备制造来自：云商店![]()
支持对全国各地不同版式的核酸检测记录中的关键字段进行结构化识别，包括姓名、核酸检测采样时间、检测检测结果更新时间、核酸检测结果。 防疫健康码识别 支持对全国各地区不同版式的防疫健康码的关键字段进行结构化识别，包括姓名、健康码更新时间、健康码颜色。 电子面单识别 支持对市面上常见快递面单的8个关键来自：专题![]()
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如书写出错，http方法出错（get和post混淆）等。 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，该来自：专题![]()
不支持判断身份证的真假，该服务可以识别身份证图片中的文字内容，并将识别的结果以json格式返回给用户。 通用表格文字识别是否支持导出为excel格式？ 通用 表格识别 支持将表格内容转换成可编辑的Excel格式，传入参数return_excel为true时，将返回的表格转换为Microsoft来自：专题![]()
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