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。
三、数据精准采集的一把钥匙：图像识别 时代不一样，随着互联网技术的加持，实现百万网点的管理已经发生了巨大的变化，百度飞桨 EasyDL 零售版的智能 AI 图像识别系统就是助力其实现的一把利器，我们简单研究几个场景再现
本范例首次将基于人体骨架关键点的人类动作识别算法 ST-GCN（时空图卷积网络模型），运用于花样滑冰动作识别，可以实时地识别视频中花样滑冰运动员的技术动作并添加标注予以分类，在比赛和训练过程中做辅助打分以及动作质量评估
挖数平台的文章关键词识别API接口就提供了这样一个便捷且高效的解决方案。 接下来，我们将详细介绍这个接口的关键要点，并通过编码示例来进一步说明。
在初始化完成后，接着就是存快递和取快递两个功能的识别操作了。这里通过手势比数字1和数字2来实现存/取快递的选择。 下面是存快递的脚本，主要通过广播消息和iot的方式来实现消息的传递。
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。
计算机要准确的处理各种字符集文字，就需要进行字符编码，以便计算机能够识别和存储各种文字。 三、为什么计算机需要编码？
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。
而在对话中如果对方说“我的苹果从不出现卡顿”，那么我们就能通过意图识别判断出此刻的苹果是一个电子设备，而非水果，这样对话就能顺利进行下去。
一、目录 ResNet50介绍 图片模型训练预测 项目扩展 在本文中将介绍使用Python语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练，观察其模型训练效果
