一、OCR技术属于人工智能的哪一个范畴
1、ocr是人工智能视觉研究领域的范畴的。
2、1因为文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分。计算机文字识别，俗称光学字符识别，OCR是指光学设备(扫描仪、数码相机等)检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字。
二、人工智能的5种建模类型
1、当前和未来几年，业务中常用的人工智能通常包括以下五种类型。
2、使用的工具是机器学习和深度学习，用于快速扫描和分析大量的人工智能。数据，并最终以数据为基准为企业决策提供建议。这有助于更准确地预测市场需求，更合理地管理库存以及有效使用资金。
3、功能型和分析型人工智能之间的相似之处在于，它还可以分析和扫描大量数据。区别在于它不提供建议而是采取行动。例如，在仓库管理和货物拣配中，速度和准确性可以大大提高。目前，亚马逊已经在使用它。在不久的将来，更多的在线零售公司将使用它来加强仓库管理操作。
4、当前最发达的交互式AI是chatbot。这种人工智能用于增强许多部门的操作流程以使其自动化，从而大大减少了重复工作和等待时间，并显着提高了客户满意度，最常使用此人工智能的部门或企业是在线客户服务零售，预订等。
5、这种人工智能采用的核心技术是语义搜索和自然语言处理。可以实现的功能包括语音和文本的转换。它也可用于支持公司的内部知识库，构建语言意图，识别同义词等。它有效地减少了人工输入的成本和时间，提高了输入效率和准确性。
6、它将生涩的数据转换为生动的图像，并可以转换图像和视频，从而有助于
7、奖励人员在处理特定问题时提高理解力，减少分析时间并提高准确性，这为操作带来了很多便利。它还可以提供面部识别解决方案，以提供更好的客户体验并提高零售行业的安全性。
三、人脸识别四小龙是哪四个
1、人脸识别四小龙，说的是中国在人脸识别领域诞生了四小龙企业，分别是：商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技，这四家被称为内地“AI四小龙”，这四家企业均以AI领域计算机视觉技术起家，深耕AI技术在各领域的落地应用。
2、人脸识别产品已广泛应用于各大领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。2014年，商汤团队发表DeepID系列人脸识别算法击败Facebook，在全球首次超过人眼识别率。
四、人工智能服务有哪些
1、无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等
2、人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
3、人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
4、机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
5、生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
6、智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
7、智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
8、智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作
9、个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
10、医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像
11、图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
五、人工智能涉及的领域有哪些
人工智能涉及的领域非常广泛，以下是一些主要的人工智能领域：
1.机器学习（MachineLearning）：机器学习是人工智能的核心技术之一，它研究如何让计算机通过数据自动学习和改进，以实现特定任务的能力，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
2.深度学习（DeepLearning）：深度学习是机器学习的一个分支，利用神经网络模型进行建模和训练。它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
3.计算机视觉（ComputerVision）：计算机视觉致力于让计算机能够理解和解释图像和视频。它涉及图像处理、模式识别、目标检测、人脸识别等技术。
4.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）：自然语言处理研究计算机与人类自然语言之间的交互，包括语言识别、语义理解、机器翻译、情感分析等。
5.机器人技术（Robotics）：人工智能在机器人技术中发挥着重要作用，使机器人能够感知环境、做出决策和执行任务。
6.聊天机器人（Chatbot）：聊天机器人利用自然语言处理和对话系统技术，模拟人类与机器之间的对话交流，广泛应用于客户服务、虚拟助手等领域。
7.数据挖掘（DataMining）：数据挖掘是从大规模数据集中自动发现模式、关联和趋势的技术，可用于预测分析、市场营销、推荐系统等领域。
8.强化学习（ReinforcementLearning）：强化学习是一种通过试错和奖惩机制来训练智能体进行决策的技术，常应用于游戏、自动驾驶等领域。
除了上述领域，人工智能还涉及到专家系统、智能推荐、数据分析、模式识别、预测分析等多个领域。随着技术的不断发展，人工智能在各行各业都有广泛的应用和影响。