现在成熟的AI应用就是少数几类场景，比如：语音识别、图片识别、无人驾驶、行为预估（如金融风控）。但我们怎么证明这些AI应用是机器学习还是深度学习哪，毕竟用深度学习做融资/吹牛逼更高大上啊。
针对图片文字违规风险的基本防控流程 内容输入：主要以图片输入为主，针对视频输入可以通过截帧、关键帧算法等方式转化为图像，然后输入到识别系统。
1、货架场景：最常见的数据采集信息 我们可以通过多维的图像识别形式确保数据的“粗炼”，例如：商品基本信息识别，包括产品的名称、品牌、规格等；商品陈列层数识别，包括货架层数以及自己产品所在位置等，商品场景识别
公有云服务提供表格文字识别的云端 Paas 服务接口，可直接调用 API 或使用 HTTP SDK 对图片中的表格文字进行识别；私有化部署则可部署至本地服务器或云服务器，在内网 / 局域网中实现表格文字识别功能
AlexNet 是一个深度（卷积）神经网络，它在 ImageNet 数据集（拥有超过 1400 万张图片的数据集）上取得了很高的准确率。 人类是如何识别人脸的？
无论是文档扫描、实景拍摄还是网络图片，均能还原信息的真实逻辑结构，从根本上避免字段错位或遗漏。 3.置信度校验，提升识别结果可靠性 输出识别结果的置信度评分，低置信度内容自动提示人工复核。
步骤1 准备工作一：创建百度ai应用 首先，我们需要先去百度智能云注册一个账号，并且创建一个图像识别的应用，登录百度智能云后，点击左上角的“产品服务”，在全部产品中找到“图像识别”，如下图： 在进入图像识别页面后
例如，在处理因拍摄角度问题导致页面弯曲的合同图像时，通过该功能进行矫正和增强后，能够更精准地识别合同内容，避免因识别错误带来的风险。
首先，我们需要了解挖数平台的关键词识别API接口的三种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。 精确模式精确模式是一种试图将句子最精确地切开的方式，适合于文本分析。
中文命名实体识别的难点主要存在于： 1.中文文本没有类似英文文本中空格之类的显式标示词的边界标示符，命名实体识别的第一步就是确定词的边界，即分词。 2.中文分词和命名实体识别互相影响。
