要使用信息识别应用识别文本和图像，可以按照以下步骤进行操作：
1.收集和准备数据：首先需要确定要识别的信息类型，例如文本文档、图像或视频等。然后需要将这些数据收集到一个特定的位置，例如云存储或本地计算机上。
2.选择合适的算法：选择一个适合你需求的算法。例如，如果想识别图像中的对象，则可以使用卷积神经网络（CNN）。如果想识别文本中的词汇，则可以使用朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）。
3.训练算法：使用准备的数据集，使用机器学习算法训练算法。例如，使用监督学习的卷积神经网络（CNN）训练图像分类算法。
4.测试和评估：使用测试数据集评估算法的性能。可以使用准确率、召回率、F1分数等指标来评估算法的性能。
5.应用算法：将训练好的算法应用到新的数据集中，使用它来识别文本和图像。
例如，如果想使用卷积神经网络（CNN）识别图像中的对象，则可以使用以下步骤：
1.收集和准备数据：收集一些包含图像和相应文本的数据集，并将其保存在云存储或本地计算机上。
2.选择合适的算法：选择卷积神经网络（CNN）算法。
3.训练算法：使用准备的数据集，使用机器学习算法训练CNN算法。可以使用带标签的图像和相应的文本数据集来训练算法。
4.测试和评估：使用测试数据集评估算法的性能。可以使用准确率、召回率、F1分数等指标来评估算法的性能。
5.应用算法：将训练好的CNN算法应用到新的数据集中，使用它来识别图像中的对象。
