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。
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。
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
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？
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。
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
4.现代中文文本，尤其是网络中文文本，常出现中英文交替使用，这时汉语命名实体识别的任务还包括识别其中的英文命名实体。
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？
本示例将展示如何使用ERNIE预训练模型完成任务型对话中的槽位填充和意图识别任务，这两个任务是一个pipeline型任务对话系统的基石。 本示例使用的数据集为CrossWOC中文对话数据集。
、非机动车、行人以及交通信号灯(红灯, 黄灯, 绿灯,灭灯) 这7类对象进行目标检测, 同时对实车道线、虚车道线和斑马线3类目标进行分割, 并且要求检测速度不低于20 fps才能进一步端侧移植，因此，如何在有限算力下实现多任务的高精度识别将会是驾驶环境感知应用最核心的问题
