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抽象标签包括：金融商业、学科科学、信仰、情感、休闲社交、事件、社会、生活等。 上传图片信息给接口进行调用时，服务会储存用户信息吗？ 您在使用 图像识别 服务的接口进行调用时，服务将调用结果返回给您，不会存储您的用户信息或图片信息。 调用接口时，需要您填写图片地址（或利用图片的BASE64编码）。服务会根据您提供的url进行识别功能，例如：来自：专题
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上层的状态，当条件都不满足时显示默认的样式 （4）添加动态图片 点击工具栏中的动态图片元件，可添加新的动态图片，动态图片可以为静态图或 GIF 图。 l 可配置图片的显示样式和条件，当对应的采集点满足条件时显示对应的图片 l 点击‘添加’图标可添加新的条件，并可通过“次序”中的按来自：云商店输入，比如上述图片处理工作流中，图片压缩的结果是打水印步骤的输入数据。 在普通的服务编排中，由于需要精准控制各个服务的执行顺序，所以控制流是工作流的核心部分。然而在文件处理等流式处理场景中，对控制流的要求并不高，以上述图片处理场景举例，可以对大图片进行分块处理，图片压缩和加水印的来自：百科
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万物检测 可根据提示对图片中的目标进行检测，解决场景碎片化问题，无需提供训练数据。 万物分割 可根据提示对图片中的目标进行分割，常在辅助标注、AIGC等场景应用。 盘古多模态大模型功能优势 原生支持中文 亿级中文图文，百万中文关键词，更佳中文理解能力。 精准语义理解 精准图文描述，对齐语义理解，智能语境识别。来自：专题![]()
数据整理与分析效率。 1、“一个表格聚万物，如何在石墨表格中快速插入链接、附件？” 2、“图文并茂更生动，如何在石墨表格中插入单元格图片、浮动图片？” 3、到期自动提醒，这个项目、日程管理小功能简直不要太实用！ 4、想要数据直观又美观，使用数据条最简单，老板看了更喜欢。 5、单元来自：云商店![]()
；用户B或用户C拨打X都能联系到用户A。保护通话的双方真实号码不被泄露。 适用场景：派送、汽车救援、租车等。 隐私保护通话：AX模式功能 呼叫体验：为用户A绑定隐私号码X，所有人均可拨打X联系A，保护A的真实号码不被泄露。用户A呼叫其他用户时，企业需要通过API指定呼叫对象（如B），然后A拨打X号码呼叫B。来自：专题![]()
Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户使用Python、Java等编程语言调用 OCR 服务API将图片识别成文字，帮助用户采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率，API获取详情请参考《API参考》。 OCR还提供多种编程语言的SDK来自：专题![]()
全、高效、易用、低成本的图片处理服务，使用户可以在任何时间和地点对存储在 OBS 中的图片进行处理，并且可以快速获取到处理后的图片，以实现业务无缝对接目的。 图片处理支持自定义图片样式，对存储在OBS上需要相同操作的图片进行集中处理，提高处理效率。图片样式可以在OBS控制台上，通过图形界面和代码编辑两种方式创建。来自：百科![]()
闻传媒行业，新闻长短视频、图片可以通过华为云图像识别Image做智能编目，对素材做标签管理，配合搜索引擎使用。在游戏行业，对游戏人物、道具等图片资料打标签，方便检索。在教育行业，插画素材、视频素材、视频课程都可以提供标签。在社交行业，广告的推荐需要理解广告的标签，配合推荐系统使用来自：百科![]()
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痛点 以一个图片处理的场景为例，用户想要执行一个图片压缩并且加水印的任务。这个场景在典型的工作流系统中，图片压缩和图片加水印的结果都是二进制文件格式，但是当前主流的 Serverless Workflow 平台在多个步骤之间传输上下文都只能支持文本格式传输，所以图片压缩和加水印的结果都需要经过来自：专题![]()
人脸检测及比对功能适用于客户企业对员工进行电子考勤，也可协助企业客户做安防监控。 图2电子考勤 轨迹分析 人脸搜索服务可检索出图库中与输入人脸最相似的N张人脸图片及相似度。根据返回图片的时间、地点及行为信息，协助客户实现轨迹分析。 图3轨迹分析 客流分析 客流分析对于商场具有重要价值。基于 人脸识别 、比对、搜索技来自：百科![]()
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对点播资源的访问，保证点播资源不被非法网站盗链。 安全管理 Key防盗链 支持通过Key方式加密播放的URL，限制用户对点播资源的访问，保证点播资源不被非法网站盗链。 安全管理 HLS加密 支持对HLS视频内容进行AES128加密，保证点播资源不被泄露和非法盗链。 安全管理 HTTPS安全加速来自：专题![]()
内（具体请以各个服务API文档为准）。 文字识别如何提高识别速度？ 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，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来自：专题
