零售商品识别工作流 自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 支持自主上传热轧钢板表面图片数据，构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型，用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。 云状识别工作流 支持上传多种云状图数据，构建云状的识别模型，用于高

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水印模板支持文字水印吗？ 水印模板当前仅支持图片水印，暂不支持文字水印。 父主题： 视频水印

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文字识别SDK简介 文字识别SDK概述 文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本。可代替人工录入，提升业务效率。支持身份证、驾驶证、行驶证、发票、通用表格、通用文字等场景文字识别。 文字识别以开放API（Application

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开通文字识别服务 OCR服务提供的开通方式有以下两种，用户可以任选其一进行开通服务。 按需计费开通服务 进入文字识别官网主页，单击“立即使用”，进入文字识别控制台。 在“总览”页面，选择需要使用的服务，执行开通操作，默认的计费方式采用按需计费。 图1 服务开通 服务开通成功后，开通状态将显示为“已开通”。

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图解文字识别

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所有曾经发送的广播在“历史广播”菜单下统一查看。 图1 创建广播 操作步骤-设备接收文字广播 进入设备主页（设备支持旭信、F2、鼎桥 智能记录仪）点击右侧广播图标 点击弹出的文字提示，即可以查看收到的文字广播内容 图2 设备接收文字广播 父主题： 如何创建广播？

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文字识别的监控指标 功能说明 本节定义了文字识别服务上报 云监控服务 的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索文字识别服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.OCR 监控指标详情 表1 OCR支持的监控指标 指标ID

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选择数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于热轧钢板表面缺陷检测工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 已在视

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模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 在钢铁厂中，钢板的材质、热处理工艺以及使用环境等外界因素均会影响钢板的使用寿命，而这些外界因素导致钢板缺陷。研究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要， ModelArts Pro 提供热轧钢板表面缺陷检测工作流，提供高精度钢板表面缺陷识别算法，提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。

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部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发检测热轧钢板表面缺陷的专属应用，此应用用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及

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Glass 厚度 防碎 背光 IdeaHub Pro 65 3mm 表面应力规格要求大于150Mpa，实测：200Mpa，落球测试：1040g钢球1米自由跌落，玻璃不碎 E-LED IdeaHub Por 86 4mm 表面应力规格要求大于150Mpa，实测：200Mpa，落球测试：1040g钢球1米自由跌落，玻璃不碎

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准备数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计钢板标签 首先需要考虑好热轧钢板表面缺陷的类型标签，即能识别出热轧钢板表面的缺陷类型。例如以“scratch”、“scar”、“pit”等作为热轧钢板表面缺陷的类型。 数据集要求

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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管理无序”； 海量涉农数据缺乏强大的算力支持，对数据的深度挖掘、行业赋能缺少支撑。 种植基地 资源家底无法精确识别，传统作业人力物力成本较高，且存在时效性低，无法监管种植过程的问题； 供给侧和需求侧存在信息闭塞，无法实现按需生产或者效益最大化； 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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增加，作业运行时间延长。 口袋发现时长：默认值为50ns，输入范围：20-50。 表面原子离散点数量：每个表面原子离散点数量。默认值为20，输入范围: 10-50。 探针半径：控制产生的离散点到表面原子的距离。默认值为1.4 ，输入范围: 1.4-5，单位：Å。 名称：可修改，修

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识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件提供预置工作流供您选择，全流程可视化完成AI应用开发以及持续迭代。 选择预置工作流 单模板工作流 通过工作流指引构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。详情请见使用单模板工作流开发应用。

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根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容 功能介绍 根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/toolkit/surface-points

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IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时，需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证，本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行

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