加纳官方车牌 10 领馆车牌 100 印尼私家车牌 143 墨西哥卡车牌 172 加纳外交车牌 12 港牌 101 印尼公共交通车牌 144 墨西哥摩托车牌 173 加纳商用车牌 13 澳门牌 102 印尼使馆车牌 145 墨西哥车牌 174 加纳摩托车牌 14 农用车牌 拖拉机 103

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方案优势 核心技术1：海量家居家装方案，训练打磨AI装修算法 户型建模、识别 户型图自动生成：用户CAD图（dwg/dxf/JPG格式）导入软件，即可完成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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户。 护照识别 识别用户上传的护照首页图片中的文字信息，并返回识别的结构化结果。当前版本支持中国护照的全字段识别。外国护照支持护照下方两行国际标准化的机读码识别，并可从中提取6-7个关键字段信息。 车牌识别 识别输入图片中的车牌信息，并返回其坐标和内容 文字识别 识别图片上的文字

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声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后

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全部 通用表格识别 通用文字识别 网络图片识别 智能分类识别 手写文字识别 身份证识别 行驶证识别 驾驶证识别 护照识别 银行卡识别 营业执照识别 道路运输证识别 车牌识别 名片识别 VIN码识别 增值税发票识别 发票验真 机动车销售发票识别 出租车发票识别 火车票识别 定额发票识别

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等。 事件驱动类应用：文件处理、图片处理、视频直播/转码、实时数据流处理、IoT规则/事件处理等。 AI类应用：三方服务集成、AI推理、车牌识别。 具体请参考应用场景。 父主题： 通用问题

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该解决方案基于华为云 语音交互 服务语音识别构建，可自动将用户上传到 对象存储服务 的wav语音文件转化为文字，并将结果存放到指定OBS桶。该方案可以将用户上传在OBS的语音文件识别成可编辑的文本，支持中文普通话的识别和合成，其中语音识别还支持带方言口音的普通话识别以及方言（四川话、粤语和上海话）的识别。适用于如

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应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 公测 产品介绍

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。 表1 实时语音识别接口说明 接口类型 说明 实时语音识别接口 华为云提供的Websocket接口，主要用于实时语音识别。音频分片传输， 服务器 端可以返回中间临时转写结果，在最后返回最终转写结果。 表2 一句话识别接口说明 接口类型 说明 一句话识别 一句话识别接口，用于短语音的

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缩略、添加水印、转封装、文字审核、 图像审核 、人脸识别等 文档 解压、预览等 基因 文件个数统计、模糊搜索、压缩、容量监控通知等 医疗 数据从存储网关到OBS、AI分析、影像筛查等 监控 视频截帧、图片压缩、图片转存、车牌识别、人脸识别、RTMP直存OBS等

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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license_plate_id String 检测到的车牌内容，当车牌检测不了时输出""（默认输出为空字符串）。 license_plate_type Int 检测到的车牌底色分类。0表示未知，1表示蓝色，2表示黄色，3表示绿色（新能源车），4表示白色，5表示黑色。当车牌无法识别时候输出0。 detection_id

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模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。

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识别结果响应 服务端在收到客户端发送的连续音频数据后， 当服务端识别出结果后会实时向客户端按句推送识别结果响应消息， 以json字符串形式放置在text message中。 响应消息 表1 响应参数 参数名 参数类型 说明 resp_type String 响应类型。参数值为RESULT，表示识别结果响应。

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获取识别结果 解读识别结果 识别结果后处理

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翻拍识别 功能介绍 零售行业通常根据零售店的销售量进行销售奖励，拍摄售出商品的条形码上传后台是常用的统计方式。翻拍识别利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别，可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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