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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。 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来自：专题息。 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。 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。来自：专题
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2、 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。 3、手写文字识别：识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 4、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。来自：专题构建高可用，自动伸缩的Web/移动应用后端。比如小程序、网页/App、聊天机器人、BFF等。 其优势有： 高可用，利用 OBS ，Cloud Table的高可用性实现网站数据的高可靠性，利用API Gateway和FunctionGraph的高可用性实现网站逻辑的高可用。 灵活扩展，来自：专题
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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![]()
软件开发生产线（CodeArts）是集华为近30年研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体的一站式云端DevOps平台，面向开发者提供的云服务，即开即用，让开发者快速而又轻松地开启云端开发之旅。 立即购买 管理控制台 软件开发流程是怎样的 本章节为您介绍软件开发生产线的基本操作流程。来自：专题![]()
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。数据显示，产品发布后每个缺陷的平均修复成本是验证阶段的6倍以上。为提前拦截产品缺陷，避免有缺陷的代码合入主干，同时保证代码符合不同企业的流程规范，灵活有效的门禁控制是必不可少的。 然后，作为门禁看护的重要步骤，要进行代码检查。软件开发事前预防的成本远低于事后补救。如果程序员在代来自：百科![]()
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![]()
Ø只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 Ø图像各边的像素大小在15到8192px之间。 Ø图像中名片的有效占比超过60%，保证整张名片内容包含在图像内。 Ø支持图像中名片的任意角度的水平旋转（需开启方向检测）。 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文字识别服来自：专题![]()
通用 表格识别 ：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。 通用表格识别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。来自：专题![]()
和检索数据的数据库，Logstash是数据提取、清洗和整理的中间件，而Kibana则是Elasticsearch的可视化管理分析界面。这三个组件的结合，使得Elastic Stack成为了一款功能强大的日志管理平台。 Elastic Stack的亮点在于它提供了免费的技术支持，并来自：专题![]()
在这个信息爆炸的时代，如何高效地处理和利用海量的数据，是我最关心的问题之一。而在数据中，有一种非常重要但又难以处理的类型，就是图片中的文字。想象一下，如果我们能够快速地提取出图片中的文本信息，并将其转化为结构化的数据，那么我们就能够实现很多智能化的应用场景，提升我们的业务效率和用户体验。来自：百科![]()
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文本校对调用 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。 文本校对必看文档来自：专题![]()
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