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并通过文本的分割结果生成最小外接凸包用于后续的识别计算。

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近年来，主流的文本序列识别算法如Aster、DTRT等，可以分解为文字区域纠正，文字区域特征提取、序列化编码图像特征和文字特征解码四个子任务。

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另一方面，我们利用图像渲染技术人工合成文字样本。实际使用中，将真实样本和人工合成样本混合使用，大幅提升文字识别能力。

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其中一个思路是通过数据增广的方式扩充数据样本。Google DeepMind在CVPR 2019提出AutoAugment的方法, 主要通过用强化学习的方法寻找最佳的数据增广策略。

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在端上化设计上，针对OCR算法的研究和优化，探索高精度、轻量级的检测和识别框架，压缩后模型的大小和速度满足端上部署的需要，也是我们今后需要研究的一个课题。

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授权审批流程：基于 MaxCompute 的 列级别权限管控能力， 对数据的访问使用需求，做最小化授权。

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当然，并不是所有的用户都计划自己构建风控和审计工具，这种情况下，可以直接使用 Dataworks 中的已有产品，进行风控和审计。

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还债的有可能是自己，也有可能是后来的继任者，但都是团队在还债。所以从团队的角度来看，写好代码是一件非常有必要的事情。

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网络的通信是一个非常复杂的事情，中间使用的设备可以有无数种（手机，各种 IOT 设备，台式机，laptop，路由器，交换机...), OSI 协议对各层做了抽象，每一层需要处理的情况就都大大地简化了。

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在我过去的项目中就出现过这样的问题，有个问题明明之前做了修复，过几天另外一个客户又提了类似的问题出现的另外的路径上。