2、探索认知服务 API:功能与实践

探索认知服务 API:功能与实践

1. 认知服务 API 概述

认知服务提供了 21 种不同的 API,这些 API 依据功能可分为五个顶级领域,分别是视觉、语音、语言、知识和搜索。下面将详细介绍各领域的 API 及其功能。

1.1 视觉领域 API

视觉领域的 API 可让应用理解图像和视频内容,能获取面部、情感等视觉信息,还能稳定视频、识别名人、读取图像文字以及生成缩略图等。该领域包含以下几个 API:
| API 名称 | 功能描述 |
| — | — |
| 计算机视觉(Computer Vision) | 从图像中提取可操作信息,如识别图像格式、大小、颜色、面部等,检测图像是否成人向,识别并提取图像文字,检测名人,生成高效存储的缩略图。 |
| 情感识别(Emotion) | 识别图像和视频中的情感,检测的情感包括愤怒、轻蔑、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶等跨文化情感,可为应用提供更个性化体验。 |
| 面部识别(Face) | 用于检测、识别、组织和标记照片中的面部,除了基本的面部检测,还能判断两张脸是否属于同一人,识别面部并查找相似面部。 |
| 视频处理(Video) | 对应用中的视频进行分析、编辑和处理,可稳定抖动视频,检测和跟踪视频中的面部,检测静止背景视频中的运动,生成视频缩略图摘要。 |
| 视频索引器(Video Indexer) | 上传视频后可立即开始索引,利用强大的人工智能改善内容发现,无需专家或自定义代码即可获取视频洞察。 |
| 内容审核(Content Moderator) | 利用机器学习自动审核内容,可检测超过 100 种语言的潜在冒犯性和不需要的图

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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