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文字识别助力智能运营，加速金融业务流转效率

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背景智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入，金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外，行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中，促使数据沉淀，加速流程效率，实现数字化建设闭环。在智能运营覆盖的各个场景中，计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数

2022-09-20

1.2K0

Github 3.8k，人、车、OCR 等 9 大高精度超轻量图像识别模型全开源！！

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人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的 API、SDK，但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR 等 9 大经典识别场景、在 CPU 上可 3 毫秒实现急速识别、一行代码就可实现迭代训练的项目！图1 PaddleClas 图像分类应用示意图话不多说，赶紧送上传送门，识货的小伙伴赶紧尝

2022-06-17

1.3K0

GitHub 3.1K，业界首个流式语音合成系统开源！

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大家好，我是崔庆才。想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术

2022-05-27

2.6K0

GitHub 获星 3.5K，顶会 SOTA 算法开源，这个 NLP 项目价值百万！

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近两年，Prompt 范式已经成为 NLP 研究的第四范式，基于 Prompt 的小样本能力，吸引了学术界和产业界的广泛研究。近日，百度飞桨 PaddleNLP 开源基于 Prompt 的信息抽取技术，以及更多产业落地能力：通用信息抽取统一建模技术 UIE 开源！文心大模型 ERNIE 轻量级模型及一系列产业范例实践开源！ 01 通用信息抽取在金融、政务、法律、医疗等众多行业中，大量文档信息需要进行数字化及结构化处理，而人工处理方式往往费时费力，且容易产生错误。信息抽取技术能很好地解决这个问题。信息抽

2022-05-19

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百度又发布一个神器！网友直呼好家伙

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目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。正因如此，YOLOv5、YOLOX、PP-YOLOE、PP-PicoDet 等优秀算法层出不穷，各有优劣侧重。而在当前云、边、端多场景协同的产业大趋势下，运行速度、模型计算量、模型格式转化、硬件适配、统一部署方案等实际问题都需要考虑，到底该怎么选呢？今天小编就给大家推荐一个，针对云、边、端各环境都深层优化的超强目

2022-04-18

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增强版！如何深度学习识别滑动验证码缺口

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之前的文章中其实已经提到过如何使用深度学习来识别滑动验证码缺口，文章见利用 Python 深度学习识别滑动验证码缺口。

2021-04-26

1.5K0

如何判断一个网页是列表页还是详情页

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解析页面是做爬虫的过程中的重要环节，而且如果站点多了，解析也会变得非常复杂，所以智能化解析就可能是一个不错的解决方案。如果我们能够容忍一定的错误率，那么我们可以利用智能化解析算法帮我们提取一些内容，简单高效。

2020-07-28

2.3K0

利用深度学习识别滑动验证码缺口位置

图像识别深度学习爬虫天御验证码

做爬虫的同学肯定或多或少会为验证码苦恼过，在最初的时候，大部分验证码都是图形验证码。但是前几年「极验」验证码横空出世，行为验证码变得越来越流行，其中之一的形式便是滑块验证码。

2019-11-08

1.5K0

将 CNN 与 RNN 组合使用，天才还是错乱？

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从有一些有趣的用例看，我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。但是，CNN 的最新研究进展趋势可能会令这一想法不合时宜。

2019-09-05

1.9K0

图像分类任务中，Tensorflow 与 Keras 到底哪个更厉害？

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转载来源：AI 研习社编译的技术博客原标题：Tensorflow Vs Keras? — Comparison by building a model for image classificatio

2019-09-04

8920

机器视觉之后， AI 开始模仿嗅觉系统了

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如今的人工智能系统，例如受到神经元和神经系统连接启发的人工神经网络，在很多任务上表现得都不错。同样，这些系统需要强大的计算力和大量训练数据，这也使得它们能在围棋等游戏上达到甚至超越人类水平、能够检测出图像中的汽车、能分辨是猫是狗。但是，宾夕法尼亚大学的计算神经科学家 Konrad Kording 表示：“它们在音乐编曲或写短故事方面仍然表现不佳。它们在对实际情况进行有效推理时仍然有困难。”

2019-09-04

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用 Python 做一些有意义的事情

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故事的开始是这样的……我是标准的工科男，毕业后做了制造工程师，经常在厂子里，工作环境不太好，压力也挺大，重点是薪资不太高。

2019-09-04

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人工神经网络真的像神经元一样工作吗？

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人工神经网络和机器学习已经成为大众媒体的热门主题。智能机器这一想法勾起了很多人的想象，而且人们特别喜欢把它和人类放一起比较。特别是有一个关于人工智能的底层机制的基础问题经常出现——这些人工神经网络的工作方式真的和我们大脑中的神经元相似吗？

2019-09-04

1.1K0

图解 2018 年领先的两大 NLP 模型：BERT 和 ELMo

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2018 年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。

2019-09-04

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OpenAI提出能合成高清逼真图像的模型：“我们和GAN不一样！”

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这篇文章介绍了我们的新成果——Glow，这是一个可逆的生成模型，其中使用了可反复的1×1卷积网络。2015年，我们曾推出过NICE，它是一种针对复杂高维进行建模的深度学习框架。在可逆模型的基础上，研究人员简化了NICE的网络结构，使模型能生成更加真实的高分辨率图像，并支持高效的采样，能发现可以用来控制数据属性的特征。下面让我们看看这个模型到底怎么玩：

2019-09-04

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浅析图卷积神经网络

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今天想和大家分享的是图卷积神经网络。随着人工智能发展，很多人都听说过机器学习、深度学习、卷积神经网络这些概念。但图卷积神经网络，却不多人提起。那什么是图卷积神经网络呢？简单的来说就是其研究的对象是图数据（Graph），研究的模型是卷积神经网络。

2019-09-04

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Adobe用机器学习“反PS”，修没修图一眼就看出来

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这是一张著名的PS照片，2008年伊朗政府在媒体上公布了他们成功发射导弹的照片，但是紧接着就有人出来打脸，证明了这张图是伪造的，可以看到底部的烟雾连形状都一毛一样。随着技术的发展，近几年人工智能也参与到“PS大战”中，譬如此前风靡reddit的deepfakes，以及将奥巴马换到某视频上做出一条假新闻等等。

2019-09-04

1.2K0

OpenTag模型：减少人工标注，自动提取产品属性值

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（1）将问题形式化为序列标注任务，并提出利用递归神经网络（双向 LSTM）捕获上下文和语义的联合模型，并且利用条件随机场（CRF）来约束标注连贯性；

2019-09-04

1.6K0

大白话解释模型产生过拟合的原因！

机器学习神经网络深度学习人工智能

过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！下图给出例子：

2019-09-04

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为什么数据科学家都喜欢高斯分布

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对深度学习和机器学习工程师而言，在世界上所有的概率模型中，高斯分布（Gaussian distribution）模型最为引人注目。即使你从来没有进行过AI项目，有很大的几率你曾经遇到过高斯模型。

2019-09-04

1.3K0

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