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    TSRFormer:复杂场景的表格结构识别新利器

    大数据文摘转载自微软研究院AI头条 近年来,各大企业和组织机构都在经历数字化转型。将文档转换成计算机所能识别的样态,是数字化转型的关键步骤,如何识别出图片中表格具体的结构与内容,并直接提取其中的数据和信息是学术界和工业界共同瞩目的焦点。然而,目前的表格识别算法多用于识别横平竖直的表格,对于全无边界和实线的表格、行列之间存在大片空白区域的表格等日常生活中常见的表格还没有较好的解决方案,对于拍摄角度倾斜而表格边框弯曲等情况更是束手无策。 今天我们将为大家介绍微软亚洲研究院在表格结构识别方向的最新进展,研究员们提

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    【Mol Cell】分子和细胞生物学中的冷冻电子显微镜(Cryo-EM)(二)

    一旦建立了良好的样本条件,高分辨率数据收集通常在强大的半自动系统上完成。目前,这个领域的市场主要由ThermoFisher Krios主导,其具有300 keV场发射电子枪电子源,平行和相干照明,自动样本处理,高机械和电磁稳定性,能量过滤器用于从图像中移除非弹性散射电子(对于更厚的样本和断层图非常重要),以及用于自动数据收集的先进软件和探测器。JEOL cryoARM提供了基本相同的功能和数据质量,两家公司也提供200 keV的半自动系统。高电压、高分辨率的自动化显微镜购买和运行的成本极高,目前它们需要熟练的操作员为每次数据收集会议进行设置。随着方法的改进和流程化,这些系统越来越像同步加速器束线那样作为中心设施运行。专门的员工操作显微镜,科学审查选中的用户带来或寄来他们的样本进行预定的会议。英国国家电子显微镜设施在钻石光源同步加速器建立,利用了现有的用户程序、同行评审、运行、数据处理和维护的基础设施(Clare等人,2017)。其他几个国家和国际组织已经效仿这个例子。

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