从深度图像中提取边界（从前景跨越到背景的位置定义为边界），对于物体边界：这是物体的最外层和阴影边界的可见点集，阴影边界：毗邻与遮挡的背景上的点集，Veil点集，在被遮挡物边界和阴影边界之间的内插点，它们是有激光雷达获取的3D距离数据中的典型数据类型，这三类数据及深度图像的边界如图：
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
本文介绍由华东理工大学药学院上海市新药设计重点实验室/华东师范大学人工智能新药创智中心李洪林/张凯团队在Briefings in Bioinformatics上发表题为“Multi-Modal Chemical Information Reconstruction from Images and Texts for Exploring the Near-Drug Space”的文章。本文提出一种多模态化学信息重建系统CIRS，通过从化学专利的文本和图像中提取化学实体重建化学信息，以促进近药空间的探索和构建。
今天分享一篇发表在MICCAI 2020上的论文：Multi-scale Microaneurysms Segmentation Using Embedding Triplet Loss (原文链接：[1])。
【导读】本文是Oguejiofor Chibueze于1月25日发布的一篇实用向博文，详细介绍了如何将主题模型应用于法律部门。文章中，作者分析了律师在浏览大量的法律文件的时候可以通过文档摘要进行快速了
Chrome 80 稳定版已正式面向 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 全平台推送。Chrome 80 是一个具有里程碑意义的版本，因为此版本对浏览器的操作方式进行了两项重大更改，这些变化将在未来几年内给用户带去深远的影响。
在日常工作和生活中，我们经常遇到需要从图片中提取文本信息的场景。比如，我们可能需要从截图、扫描文件或者某些图形界面中获取文本数据。手动输入这些数据不仅费时费力，还容易出错。这时，自动化的 Optical Character Recognition（OCR，光学字符识别）技术就能派上用场。
Amazon Textract 是 Amazon 推出的一项机器学习服务，可将扫描文档、PDF 和图像中的文本、手写文字提取到文本文档中，然后可以将其存储在任何类型的存储服务中，例如 DynamoDB、s3 等。
近日，NIST说话人识别技术评测 (Speaker Recognition Evaluation，SRE）正式公布榜单，芯片初创公司清微智能和清华大学等机构组成的联队，在Conversational Telephone Speech (CTS)和Multimedia两个任务上均取得全球前十，亚洲地区第一的好成绩。
等号左边的 (click) 表示把该按钮的点击事件作为绑定目标 。 等号右边，引号中的文本是一个 模板语句
不像CKEditor 4, CKEditor 5实现了自定义数据模型。这意味着加载到编辑器中的每个内容都需要转换为该模型，然后再渲染回视图。
ocrs 是一个 Rust 库和 CLI 工具，用于从图像中提取文本，也称为 OCR（光学字符识别）。 ocrs 目标是创建一个现代 OCR 引擎：
RealWorld 是一个令人印象深刻的全栈 Medium.com 克隆应用，由 React、Angular、Node 和 Django 等技术驱动。它展示了如何使用不同的前端和后端来构建相同功能的应用，并且所有实现都遵循相同的 API 规范。
学习如何编写显示数据并在数据绑定的帮助下使用用户事件的模板。 Angular应用程序管理用户看到和可以做的事情，通过组件类实例（组件）和面向用户的模板的交互来实现这一点。 您可以熟悉模型 - 视图 - 控制器（MVC）或模型 - 视图 - 视图模型（MVVM）的组件/模板。 在Angular中，组件扮演控制器/视图模型的一部分，模板表示视图。
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景，如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。然而，使用人力从这些文档图像中提取或者收集关键信息耗时费力，怎样自动化融合图像中的视觉、布局、文字等特征并完成关键信息抽取是一个价值与挑战并存的问题。
为了区分形状 ，我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm（例如Harris）来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落，一个正方形的四个，还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
2022年7月1日，来自华东理工大学的李洪林等人在Journal of Cheminfomatics上发表文章，提出了SwinOCSR，这是一种基于Swin Transformer的端到端模型。该模型使用Swin Transformer作为骨干来提取图像，以将化学结构信息从出版物转换为SMILES。实验结果表明，模型明显优于所比较的方法，证明了模型的有效性。此外，作者使用focal loss来解决化学结构图的文本表示中的标签不平衡问题。
随着内容时代的来临，多媒体信息，特别是视频信息的分析和理解需求，如图像分类、图像打标签、视频处理等等，变得越发迫切。目前图像分类已经发展了多年，在一定条件下已经取得了很好的效果。本文因实际产品需求，主要探讨一下视频打标签的问题。 查阅了部分资料，笔者拙见，打标签问题无论是文本、图像和视频，涉及到较多对内容的“理解”，目前没有解决得很好。主要原因有以下一些方面，标签具有多样性，有背景内容标签，细节内容标签，内容属性标签，风格标签等等；一些标签的样本的实际表现方式多种多样，样本的规律不明显则不利于模型学习；标
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法，这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。
本上，OCR（光学字符识别）引擎可以让你从图片或文件（PDF）中扫描文本。默认情况下，它可以检测几种语言，还支持通过 Unicode 字符扫描。
我们经常使用搜索引擎。当我们需要查询时，我们可以使用像 Google 这样的搜索引擎来检索最相关的答案。
以下代码基于 Angular 2 TypeScript 环境配置 来创建，你可以在该章节上下载源码，并修改以下提到的几个文件。
尽管多模态大模型（例如 GPT4-Vision、Gemini 等）展现出了强大的通用图文理解能力，它们在回答需要专业知识的问题时表现依然不尽人意。即使 GPT4-Vision 也无法回答知识密集型问题（图一上），这成为了很多企业级落地应用的瓶颈。
File Juicer中文版是一款强大的Mac文件内容提取工具，不仅可以提取word、ppt等档案中的图片文件，还可以可提取PDF文件中的图片文档，操作也是很简单的！
这个工具在识别和显示元素的CSS属性方面很有用。它包括一个浮动窗口，您可以把鼠标悬停在页面上任一元素上以查看它的所有CSS属性。您可以通过快捷键在CSSViewer的窗体中轻松复制您选定元素的样式。
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
Mac上好用的文件提取工具是哪个呢？你是否还在为不知道用哪个软件提取自己想要的文件而纠结呢？你可以试试File Juicer for Mac文件提取工具，这款软件不仅可以提取word、ppt等档案中的图片文件，还可以可提取PDF文件中的图片文档，操作也是很简单的，你只需要直接拖入文件夹当中就可以啦。
IntelliJ IDEA是Mac端最好用的Java开发工具！IntelliJ IDEA分析您的代码，在所有项目文件和语言中查找符号之间的连接。利用这些信息，它提供了深入的编码协助，快速导航，巧妙的错误分析，当然还有重构，功能强大！
AI科技评论按：每天，谷歌地图都为成千上百万的人们提供方位指示，实时路况信息以及商业信息。为了提供最佳的用户体验，地图信息需要不断的根据现实世界的变化做出调整。街景车每天收集数百万张图片，如果用人工分析每天超过800亿张高清晰图片来找出其中的新变化或者更新地图信息，显然是不可能的。因此，谷歌地面实况团队（Ground Truth team）的目标之一，就是从地理位置图像自动提取信息来升级谷歌地图。 在“从街景图像中提取基于注意机制的结构化信息”（Attention-based Extraction of S
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围，包含所识别出来的文字，顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题，你需要结合上下文语义进行综合判断，以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
网络数据时代，各种网页数据扑面而来，网页中包含了丰富的信息，从文本到图像，从链接到表格，我们需要一种有效的方式来提取和解析这些数据。然而在处理网页数据时，我们常常面临着需要从页面中提取特定元素或者分析页面结构的问题。这些问题可能包括从网页中提取标题、链接、图片等内容，或者分析页面中的表格数据等。
本文解读的是论文《SNE-RoadSeg: Incorporating Surface Normal Information into Semantic Segmentation for Accurate Freespace Detection》，论文作者来自加州大学圣地亚哥分校和香港科技大学机器人学院。该论文解读首发于“AI算法修炼营”。
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
语义分割是许多实际系统中进行关键视觉感知任务的一个关键步骤，例如自动驾驶汽车和工业机器人。通常以数据集为导向进行处理，最佳方法需要一个经过人工标注的训练数据集，该数据集针对特定且有限的一组类别进行处理。强大的视觉语言模型的出现正在推动从封闭词汇范式向开放世界范式的转变。
前者使用文本的字符、位置和掩码图像等输入来为文本生成或编辑生成潜在特征。后者采用OCR模型将笔划数据编码为嵌入，与来自分词器的图像描述嵌入相结合，以生成与背景无缝融合的文本。作者在训练中采用了文本控制扩散损失和文本感知损失，以进一步提高写作准确性。据作者所知，AnyText是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 值得一提的是，AnyText可以与社区现有的扩散模型相结合，用于准确地渲染或编辑文本。经过广泛的评估实验，作者的方法在明显程度上优于其他所有方法。 此外，作者还贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M，该数据集包含300万个图像-文本对，并带有多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集，作者提出了AnyText-benchmark，用于评估视觉文本生成准确性和质量。 代码：https://github.com/tyxsspa/AnyText
光场相机可以通过记录光线的强度与方向信息将3维场景编码至4维光场图像。近年来，卷积神经网络被广泛应用于各项光场图像处理任务。然而，由于光场的空间信息与角度信息随空变的视差高度耦合，现有的卷积网络难以有效处理高维的光场数据。
在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素，但LayOutLM模型的出现改变了这一局面。
机器之心报道 编辑：袁铭怿 该研究表明，扩散模型能从其训练数据中记忆图像，并在生成图像中复现。 去噪扩散模型是一类新兴的生成神经网络，通过迭代去噪过程从训练分布中生成图像。与之前的方法（如 GANs 和 VAEs）相比，这类扩散模型产生的样本质量更高，且更容易扩展和控制。因此，经过快速发展，它们已经可以生成高分辨率图像，而公众也对诸如 DALL-E 2 这样的大型模型产生了极大的兴趣。 生成扩散模型的魅力在于它们合成新图像的能力，从表面上看，这些图像不同于训练集中的任何东西。而事实上，过去大规模的训练工作
随着科技的不断发展，人工智能（AI）在各个领域都发挥着重要的作用。其中，文档智能（ Document AI ）在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用，为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
文档版面分析是对图片或页面扫描图像上感兴趣的区域进行定位和分类的过程，版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构，即将文档图像分割成不同类型内容的区域，并分析区域之间的关系，这是内容识别之前的关键步骤。从广义上讲，大多数方法可以提炼为页面分割和逻辑结构分析。
准备学习angularjs2,安装的过程费了不少时间，刚开始为了方便，从官网上下载了现成的包，但是就运行不起来，后来还是老老实实按教程一步步建文件，ng2详细地址https://angular.cn/docs/ts/latest/quickstart.html 从官网中提取几个主要步骤 首先安装nodejs ,node js里面有自带的npm,也就是安装了node js后也同时安装npm
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
近来，Meta AI研究人员推出一款OCR神器Nougat，能够分分钟把PDF转换为MultiMarkdown。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
Carl Malamud 站在服务器前，他的团队准备对 7300 万篇论文进行数据挖掘。
在NeurlPS 2023上，研究人员将展示他们最新的工作：真实世界模拟器UniSim。
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
