春季是繁忙的播种季，学生党迎来了开学季和紧张的研究生复试，职场人士也需要处理新签业务带来的大量不同类型的文件，比如合同、发票、档案等。这些文件在被拍照、扫描成电子文档的过程中，时常存在漏字、错位现象。究其原因，有个看似“冷门”却关键的技术点极大地影响了文字识别效果，这个技术便是“版面分析”。
我国电力行业发展迅速，电表作为测电设备经历了普通电表、预付费电表和智能电表三个阶段的发展。在产业场景中，表的种类多达十几种，过去依赖人工抄表，成本很高。如果能够采集到大量电表图片，借助人工智能技术批量检测和识别，将会大幅提升效率。
数字经济快速发展的背后，全球数据总量呈现出爆发式增长趋势。智能文档处理（IDP）技术能够高效地从多格式文档中捕捉、提取和处理数据，帮助机构和企业大幅提升文档处理效率，节约时间和人力成本。近期，合合信息智能文字识别产品通过中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）“可信AI—智能文档处理系统”评估工作，并获得“5级”评定。据悉，“5级”为该模块最高评定等级。
作为工业、科研等领域进行测量、采集、分析、控制的手段和设备，仪器仪表产品基本已经覆盖了人们生活的方方面面。为了让它们实现真正的价值，人类需要对它的数值进行抄写，也诞生了“抄表工”一职。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
有小伙伴后台和小白说，能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目，因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目，会陆陆续续的分享给大家，文末有源码地址。
车牌识别，是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片，实现识别出车牌文字的功能，能够大大提高车辆识别效率，在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持，而 EasyPR，能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR，是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统，仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR，目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
框架中有个QiyuJsonReady的类，利用它可以轻松把JSON转换为表。使用非常简单。
想象你是公司的数据分析师。去年，老板开除了一些人，现在想要制定下一年的招聘需求，老板正在思考是否有必要再招人，他想征求你的建议。
机器视觉系统中常需要从各类仪表的显示屏图像中提取其读数。这些仪表的显示屏可以分为模拟指针显示屏、LCD显示屏和LED显示屏等。
一款集多重功能为一体的字幕制作软件，丰富又便捷的免费字幕编辑功能（字幕时间调整、字幕文本校正、字幕样式添加），加上浅显易懂的操作界面，让制作美观易读的字幕变得无比简单。字幕大师还提供了多种字幕预设样式，供用户直接套用，十分便利，懒人必备！
智能手机的笨拙已经不能满足消费者解放双手的需求。因此，便于携带的智能手表受到了消费者的青睐，而技术的不断创新也使得智能手表的功能越来越强大，转变甚至取代了智能手机的功能。
备忘录是 ipad 自带的笔记应用，你可以直接使用它。你不仅可以使用它记笔记，还可以用来绘画，不过这些都需要你有一定的技术，因为它很简单，只提供了三种画笔。
今天要跟大家分享的是think-cell chart系列的第二篇——堆积百分比柱形图！ 我们还是先欣赏一下使用think-cell chart制作的堆积百分比柱形图呈现的效果如何！ 该图表整体制作过程
本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授和谢昌谕教授课题组、中南大学曹东升教授课题组、碳硅智慧和腾讯量子实验室联合发表在Acta Pharmaceutica Sinica B的论文《MF-SuP-pKa: Multi-fidelity modeling with subgraph pooling mechanism for pKa prediction》。该论文提出了一种将化学领域知识和图神经网络算法相结合的通用pKa预测模型MF-SuP-pKa。作者采用子图池化（subgraph pooling, SuP）算法提高模型对分子局部和全局信息的表征能力；利用解离反应的可逆性进行数据增强（data augmentation, DA），将模型适用范围拓展至带电分子；此外，采用多精度学习（Multi-fidelity learning，MFL）的训练策略充分利用高-低精度数据集，有效提高了模型的泛化能力。实验结果表明，MF-SuP-pKa在微观pKa（micro-pKa）和宏观pKa（macro-pKa）的预测中均取得了最优性能，与现有的开源模型相比适用范围更广，使得多步电离预测成为可能。
AI 在一般性用途方面稳步迈进，比如虚拟助手，但AI有着更微妙的用途，对如今社会产生更本质的影响，比如对于残障患者。 这一点上，微软的Office软件将会迎来新功能，使用了众多如图像识别、文字转语音等AI新技术。 在PPT办公软件当中，新添加了很多标签为“accessible"的模版，这些模版配置的字体和颜色更适用于视力低下和色盲人群，另外里面有“Alt-text”功能。首先，这个功能可以将幻灯片中的图表，用音频描述出来，照顾到视力不佳的人群；另外，如果是一张照片，“Alt-text”也能自动添加文字描述。
朋友们，你是怎么制作数据图表的？ 分析数据，得出结论；做一张图表，把它粘贴到报告中，再配上说明文字；写一个平平无奇的标题，比如“图1. 平均收入，1990—2020年”；另存为PDF格式，把它发送出去？ 你也许会用几个月甚至几年的时间来整理和分析数据并写出报告，但设计数据图表所用的时间要少得多？ 你可能会打开一个类似于Excel的软件，粘贴数据，单击下拉菜单，选择一张使用过数十次甚至上百次的图表，采用默认格式，并将其粘贴到报告中？ 又或者，你执着于制作一张酷炫、华丽、夺目的数据图表，于是Excel、Tab
了解我的朋友应该知道咱们是非常喜欢玩转数据可视化的，咱们公众号有关数据可视化的原创文章超过30多篇。
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外，还有以下其他平
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 朋友们，你是怎么制作数据图表的？ 分析数据，得出结论；做一张图表，把它粘贴到报告中，再配上说明文字；写一个平平无奇的标题，比如“图1. 平均收入，1990—2020年”；另存为PDF格式，把它发送出去？ 你也许会用几个月甚至几年的时间来整理和分析数据并写出报告，但设计数据图表所用的时间要少得多？ 你可能会打开一个类似于Excel的软件，粘贴数据，单击下拉菜单，选择一张使用过数十次甚至上百次的图表，采用默认格式，并将其粘贴到报告中？ 又或者，你执着于制作一
“忽略区域”是指图片上指定位置与大小的矩形区域，完全处于这些区域内的文字块，将被排除。
ABBYY FineReader OCR Pro Mac版是Mac os系统上OCR文字识别软件，ABBYY是世界文档识别、数据捕获和语言软件技术开发商的领航者.其获奖产品FineReader OCR软件可以把静态纸文件和PDF文件转换成可编辑可管理的电子文档形式，可以大大节省您的时间和精力。
文章来源于dji的BBS，为了文章的完整性放到这里，跳转链接放到了原文链接，有需要的可以点击跳转。
在办公的时候，不知道有多少人和我一样，不喜欢在电脑中安装太多的软件，感觉特别的麻烦，但是又想要一个能通过浏览器就可以随时随地办公，那么今天呢就来给大家推荐六个最值得收藏的网站，让你能随心所欲的通过电脑来办公哦，再也不用担心，办公要下载很多软件啦，还在等什么，一起来看看吧。
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
iSlide 专门针对 PPT 编辑过程中的问题，通过功能、模板及课程学习的方式，帮助用户做出改变， 更高
大多数科研文章都离不开图表，尤其是图，熟悉一些绘图软件，并将图在文章和PPT中展示出来，是科研训练的重要内容。漂亮的文章配图能给自己的工作加不少分，生信宝典推出R的系列教程ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)讲解通过R语言绘制高颜值图。后来为了更加方便使用，生信宝典团队开发了在线绘图工具www.ehbio.com/ImageGP，支持14中常见图形和部分扩增子分析，深受欢迎，日均访问400次，累计访问数十万次，遍及世界各大洲，功能也在一直增加完善中。
现今，软件应用大都选用图表设计来可视化各类软件数据，成功简化界面设计的同时，也大幅提升其用户体验。试想，如若市场上的各种监控、金融、保健以及旅游类软件应用，不再使用此类直观吸睛的图表设计，整个软件应用的用户体验该多糟糕啊！
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
前段时间回看里约奥运会的国球比赛，岛国媒体给我龙队一个响亮的称号—— 六边形战士 ！
Microsoft Office 2019 Mac是微软在Mac发行的Office办公软件套件。包含了新版本的Word、Excel、PowerPoint以及现有的OneNote和Outlook等组件组成，Office 2019 Mac 激活版作为微软的一个庞大的办公软件集合，是一款最好用，功能最全面的办公软件。
好像还没分享过软件工具，今天就集中推荐一波。这些都是我使用频率非常高的在线工具，用好了效率绝对爆棚。另外给一点小提醒：网络工具安全性不能保证。如果你的资料非常重要，建议还是在本地处理。
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时，错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下，这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵，甚至只是一些小孔，但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时，表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样，因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此，如果我们能对提取的表格进行少量修改，大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别，导致不良的识别率，因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
摘自：coolinfographics.com 编译：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 子曰：工欲善其事，必先利其器。——《论语•卫灵公》 专业信息图设计者，大多依赖于一个核心的矢量图形软件来创作信息图设计。其主要优势在于，所有图标、图表、图片、演示以及数据可视化都是分立的物体，可以很轻松地将它们移动、改变大小、重叠以及旋转；无论在哪里创建了单独的设计元素，最终的信息图设计，通常是在矢量图形软件中将各个元素组合在一起。 使用在线工具创建信息图从来都不会比上述方式更容易
适用于 Microsoft 365 office）当你用墨水画画或写字时，设计师会识别，并将内容融入展示给你的设计灵感中。
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架，通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术，更加完整地恢复出文档关键图表等内容，提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸，借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的，又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样，有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书，没有
SVG，全称Scalable Vector Graphics，即可缩放矢量图形，在Power BI中有着广泛的用处。本文将用法总结为三类，并详述在每种用法使用什么图表插件。
通过 Word 中的一流创作和审阅工具，可轻松创建精美文档。新的“见解”窗格可在 Word 内部显示来自 Web 的相关上下文信息。
（VRPinea 7月29日讯）今日重点新闻：FTC起诉Meta 阻止其收购VR健身应用开发商；VRChat加入EAC反作弊系统以禁用VR Mod；苹果发布手套感应新专利。
Excel 中也可以用 Python 了！ 就在昨晚，微软团队宣布了 Excel 的 Python 原生集成公测版。这意味着 Python 里的库、数据分析和可视化的能力都在桌面版的 Excel 中使用。
520书粉节，爱你就要宠着你！ 我爱你，你爱书，所以…… 博文视点联合当当又特别送出一批优惠码 可以在当当自营5折的基础上叠加使用哦 爱读书的你们又双叒叕可以下手啦 满200减30（全品种可用，除特例品）： WWBMKV 满300减60（仅限科技品类使用）： PUGEYG 怎么BUY？ 优惠码：WWBMKV（或PUGEYG） 使用渠道：当当小程序或当当APP 使用时间： 2021.5.21~5.23（满
多模态大模型 Multimodal LLM (MLLM) 相关研究致力于实现通用的图片理解，其中类别多样、文字丰富且排版复杂的文档图片一直是阻碍多模态大模型实现通用的痛点。当前爆火的多模态大模型QwenVL-Max, Gemini, Claude3, GPT4V都具备很强的文档图片理解能力，然而开源模型在这个方向上的进展缓慢，距离这些闭源大模型具有很大差距 （例如DocVQA上开源7B SOTA 66.5，而Gemini Pro 1.5为86.5）。
Visio是由微软公司开发的一款图表制作软件，广泛应用于流程图、组织结构图、网络拓扑图等各种类型的图表制作。本文将为大家介绍Visio的特色功能和使用方法。
本文主要介绍了 Office 软件的使用方法和功能，包括 Word、Excel 和 PowerPoint 等常用软件的基本操作和实际应用。通过举例分析展示了 Office 软件在日常工作中的作用和价值，并结合个人经验总结了 Office 软件使用的一些技巧和注意事项。
本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR 的案例
在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。
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