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2全字符及其他GBK范围内四千多类繁体字符及符号。(3) 支持手写体字符识别,字符集覆盖ASCII全字符、GB2312全字符及其他少量补充字符及符号。(4) 支持自动判断字符的印刷体和手写体类型,并输出类型信息。(5) 支持文字的行字自动定位,并输出行字的定位外框四点坐标信息。(6)来自:其他
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Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的全流程体验过程。 使用自定义算法构建模型(手写数字识别) 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字 图像识别 ,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 查看更多实践来自:产品骑缝章、交叉盖章、签章雾化等扩展功能。,工具操作: 支持手写签批,提供盖章、验章功能,可添加元数据,支持全文搜索,原笔迹签批: 支持通过各类终端设备(手写板、手写屏、平板电脑、手机等)实现 OFD/PDF 文件的原笔迹手写签批功能。,基础功能: 提供 OFD/PDF 电子文件的阅来自:其他
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