数字资产盘活机器人解决方案

等待盘活的数字资产首先需要存储在Amazon S3上，之后您只需要向Amazon API Gateway发出REST请求，指定要处理的S3文件和要应用的机器人类型即可。具体流程如下：

• Amazon API Gateway 将请求转发到 Amazon Lambda。
• Amazon Lambda 函数递归取出S3中所有待处理的文件路径，并生成待处理文件列表。
• Amazon Lambda 函数将待处理文件列表存入 Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES)。
• Amazon Lambda 函数启动 Amazon SageMaker 的推理终端节点。
• Amazon Lambda 函数通过 Amazon Step Functions 启动一个或者多个 Amazon Batch 任务。
• Amazon Batch 执行相应资产盘活任务，从 S3 桶中读取源文件，并调用 Sagemaker终端节点进行推理。推理结果会写入 Elasticsearch 索引，同时将识别结果写入您指定的S3路径。

1. 车型分类机器人的构建基于图像分类方法，将输入车辆图像进行分类，识别出汽车生产厂商、汽车型号等信息。该机器人基于AutoML技术，利用AutoGluon在ResNet50基础上生成新的对汽车类别进行分类的图像分类模型。
2. 情感分析机器人的构建基于自然语言处理方法，通过调优预训练的中文BERT模型，将输入中文文本分类为正面/负面评论。
3. 场景文字识别机器人可以用来识别图片中的印刷体中文文本信息。该机器人使用两个模型来完成身份证识别任务，分别是CTPN和CRNN。图片经过CTPN后可以取出文字位置的坐标信息，之后，包含文字的每个子图被送入CRNN模型去识别图片中文字的内容，并将结果合并返回。