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
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
在合同审核、发票查验、档案数字化等场景中，它可以有效解决因拍摄问题导致的图像干扰，提升识别效果。
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。
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。
