近日,2024中国图象图形大会在古都西安盛大开幕。本届大会由中国图象图形学学会主办,空军军医大学、西安交通大学、西北工业大学承办,通过二十多场论坛、百余项成果,集中展示了生成式人工智能、大模型、机器学习、类脑计算等多个图像图形领域的进展。
2023 年我们正见证着多模态大模型的跨越式发展,多模态大语言模型(MLLM)已经在文本、代码、图像、视频等多模态内容处理方面表现出了空前的能力,成为技术新浪潮。以 Llama 2,Mixtral 为代表的大语言模型(LLM),以 GPT-4、Gemini、LLaVA 为代表的多模态大语言模型跨越式发展。然而,它们的能力缺乏细致且偏应用级的评测,可信度和因果推理能力的对比也尚存空白。
业务端大量的新增数据来自纸质报告、电子邮件、文档、图像、视频等非结构化内容。据统计,业务线对于80%的非结构化内容无法有效管理,60%的管理人员在决策时无法获得关键信息,50%的信息内容无法为公司带来业务价值。
直播视频回放:https://v.qq.com/x/page/i3135lgkagd.html
选中Word表格,然后在 “开始”界面中,点击 段落中的“段落设置”按钮。接着在“换行与分页”界面中,点击“与下段同页”,然后点击“确定”就可以了。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 使用:pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具,支持: 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除(内部细节:数字时间日期片段,内容不会删) 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字:研表究明,汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换(1 一 壹 ①,2 二 贰 ②)
什么是智能文档处理?针对文本数据处理尤其是纯文本,大家通常会想到使用自然语言处理(Natural language processing,NLP)技术来解决语义理解及分析处理工作。关于自然语言处理技术的研究有很长历史,针对不同层面文本处理和分析有很多技术点,常见技术例如分词与词性标注、命名实体识别、句法结构分析、文本分类、文本摘要等功能。
以天为统计周期,是常见需求。周报、月报更是常见需求。长周期项目,甚至有年报需求。我已经掌握了mysql中按天统计,如何实现按年、按月、按周统计呢?
天正T20软件中还有文字表格、符号标注、尺寸标注、轴网、工具等功能模块。主要参照建筑中的文字表格、符号标注、尺寸标注等,让用户能够方便地在设计中加入相应的文字、符号和尺寸标注等,提高设计的准确性和可读性。 此外,天正T20软件还有以下功能:
background-image:repeating-linear-gradient();
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
内联元素,配合input标签使用,当点击提交按钮后指定要提交表单的方式及发出的请求。
- 产品概念名称缩写一般需使用大写字母,如:BBS、POS;但对于某些概念名称,需使用原有格式,如:SaaS。
汉字是一种象形文字,可以被分解为更小、更基础的音义结合体:象形(即对象的图像化表述,如「亻」、「日」、「木」)和形声(用于发音,如「晴」中的「青」)。汉朝的《说文解字》利用图形化的部首来索引汉字,这一传统一直沿用到今天。许多汉字由图像演化而来(如图 1 所示),因此汉字的语素中编码着丰富的语义信息。
Markdown是一种轻量级标记语言,创始人为约翰·格鲁伯(英语:John Gruber)。 它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成有效的XHTML(或者HTML)文档。这种语言吸收了很多在电子邮件中已有的纯文本标记的特性。
时隔数月之后PaddleOCR发版v2.2,又带着新功能和大家见面了。本次更新,为大家带来最新的版面分析与表格识别技术:PP-Structure。核心功能点如下:
最近,在 GitHub 上便出现了一个叫做用聪明的方式学习 Vim 的项目,上线短短几天时间,便已经斩获 2200 星。
最近,在 GitHub 上便出现了一个叫做用聪明的方式学习Vim的项目,上线短短几天时间,便已经斩获2200星。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在大数据和人工智能技术加持下,不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。但这些风险信息散落在互联网的海量资讯中,若能从中及时识别出风险事件并挖掘出潜在的风险特征,能够大幅提升识别和揭示风险的能力。而风险事件以文本的形式存在,需要采用自然语言理解模型实现风险事件的高精度智能识别,其本质是属于一个文本分类任务。 NLP(自然语言处理)作为人工智能领域皇冠上的“明珠”,其技术的科研创新一直精进不休。而文本分类在自然
本来想参照:https://mp.weixin.qq.com/s/e7Wd7aEatcLFGgJUDkg-EQ搞一个往年编程语言动态图的,奈何找不到数据,有数据来源的欢迎在评论区留言。
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
作者:不正经IO 公众号:不正经程序员 我们经常有识别文字的需求 比如看书时,我们想将书上的文字弄成电子的,发个朋友圈装一装 或者,需要将一些纸质文件上的文字转成电子的 如此种种 不知道你们平时用什
对于广大强迫症患者来说,比较“可怕”的场景莫过于录入信息时对方发来一张张截图;更可怕的情况是截图是一张张表格;地狱级别的情况是表格不但数据海量,格式还多而复杂,使用简单的文字识别应用结果导出一页乱码,甚至出现单元格合并、跨行、跨列、文字重叠错位等情况......简直要逼“死”强迫症。 这时候就轮到强迫症福音——表格识别V3版本上场了。 表格识别V3是腾讯云AI在表格识别V2基础上针对多种难例场景推出的全新升级版本,相比表格识别V2,表格识别V3覆盖场景更加广泛,对表格难例场景的识别效果均优于表格识别V2。
如今,智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一,金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解?本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中,文档类型图像被广泛使用,比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等,这类图像包含了大量的纯文本信息,还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
曾几何时,微信聊天最怕对方发图: 电话多少,截图发你;快递单号多少,截图发你;地址多少,截图发你......,简直逼死强迫症。 好在有了文字识别(OCR)这类强大、方便的AI工具拯救,摁住图片,一键提取。 但是,如果“截图”是一张表格 (格式多,又复杂) 呢? 手输是不可能手输的。 尽管也能识别出文本信息,但对于工作需转化为Excel格式的,其识别出的杂乱结果又得激起一众强迫症了。 01 工欲善其事必先利其器 事实上,除了日常表格识别需求, 在金融、医疗、物流、电商等行业,由
上一篇文章封装了request库用来发起http请求,然后获取了用户操作凭证access_token。上篇文章主要对百度AI文字识别接口最基础的通用文字以及手写文字图片进行了接入识别,本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字识别接口。百度AI接口对接挺容易的,签名加密都没有涉及到。唯一的缺点就是接口文档写的不够完善,容易遇见坑。上篇文章只介绍了第一个实用性接口:身份证识别接口,我们当时只以正面照做了示例,该接口不支持图片url,而是需要将图片数据以BASE64编码。我们直接贴关键代码:
小编从来都是雨露均沾,让mac系统的小伙伴酸了那么久,今天必须安排一个神器——OCR文字识别工具。
随着企业数字化进程不断加速,PDF转Word的功能、纸质文本的电子化存储、文件复原与二次编辑、信息检索等应用都有着强烈的企业需求。目前市面上已有一些软件,但普遍需要繁琐的安装注册操作,大多还存在额度限制。此外,最终转换效果也依赖于版面形态,无法做到针对性适配。
https://posts.careerengine.us/p/5dac3e628c131b0541dd9171
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
这是一款云开发超多功能工具箱组合微信小程序源码附带流量主功能,小程序内包含了40余个功能,堪称全能工具箱了
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家,也跟CV君一样曾供职于华为,是两个可爱宝贝的父亲,研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等,Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
眼看双十一要到,各路电商又要开始开辟激情战场来绝地求生了。所以今天禅师特意找来一篇课程,由被称为“外贸电商平台鼻祖”eBay 的数据科学家李睿分享,NLP 在 eBay 的技术实践。
平时大家在办公期间经常会用到一些图片以及表格内容,有时候会需要把图片中的文字转换成表格,有时候也需要把一些表格和图像转换成图片,这种转换格式的处理对许多人来说可能比较复杂。但是确实很多工作当中都需要用到的一些专业技巧,现在就来了解一下图片的文字怎么处理变成表格。
PaddleOCR下的PP-Structure一般用于文档图片的版面分析、表格识别等理解工作, 通俗些说就是自动帮助识别图片哪些部分是图片分组, 哪些是文字, 哪些是表格等, 且提取出里面的文字和图片内容。
streamlit是一个Python库,可以只用Python(无需前端)创建一个网页应用。只要几行代码就可以为我们的应用创建一个界面,很适合做一些演示,比如展示数据、演示模型等。
今天我为大家介绍可视化业务分析。提到业务分析,是指以文字为主的业务描述文档 SRS,即软件需求规格说明书。在线下培训时,我会让学员做个小互动来直观感受详细的业务分析的重要性:首先让学员分组,每组选一位代表来观看展示在屏幕上的图形,把看到的内容记下来并以口头表达的方式传达给组员,组员在 A4 纸上来复现。
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。
导读:作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件,无非就是表格和文档,其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中,Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求:将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel,既低效又容易出错。近年来,在深度学习的加持下,OCR (Optical Character Recognition,光学
JPinyin对汉字转拼音的支持,主要是通过预定的字典文件实现的。Jpinyin预定义了三个字典文件,如下图所示:
排阻是将若干个参数完全相同的电阻集中封装在一起,组合制成的。它们的一个引脚都连到一起,作为公共引脚。其余引脚正常引出。
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。
本章主要介绍文档分析技术的理论知识,包括背景介绍、算法分类和对应思路。通过本文学习,你可以掌握:1. 版面分析的分类和典型思想 2. 表格识别的分类和典型思想 3. 信息提取的分类和典型思想。
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