先说个题外话，昨天文章 解除网页查看限制，自由查看和跳转网站 评论下有小伙伴问是否有插件可以直接打开新标签页，一般我用右键在新标签页打开链接，不过这样有点麻烦。
OCR (Optical Character Recognition，光学字符识别)是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
Tess4J是对Tesseract OCR API.的Java JNA 封装。使java能够通过调用Tess4J的API来使用Tesseract OCR。支持的格式：TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,JPEG,and PDF.
Tesseract-OCR支持中文识别，并且开源和提供全套的训练工具，是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc，该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行，来执行tesseract，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高。
“明天开会需要一个PPT，你今天晚上回去准备一下。” 大部分打工人尤其是职场小白接到这样的通知，内心都会瑟瑟发抖。 因为这不仅意味着加班，还要经历一个痛苦且复杂的执行过程：搜集整理相关背景资料、确定主题风格、找适合的模板，一顿操作下来大概一两个小时的时间就过去了。然后进入制作过程：这段文字应该居中还是对齐？字体多大才显得不突兀？这张图放哪里合适？这里应该怎么布局？一番操作下来两三个小时又过去了。 第二天，拿到会上作报告时，得到的反馈大多是“没有突出主题，没有达到预期效果...”在职场中，这样的情况似乎已经成了家常便饭，PPT制作也成了打工族最头疼的事情。
今天是软件专场的倒数第90场，跟大家分享的是文字识别工具--天若OCR。下面我们把舞台交给天若OCR，大家掌声欢迎。
Zotero作为一款协助科研工作者收集、管理以及引用研究资源的免费软件，如今已被广泛使用。此篇使用说明主要分享引用研究资源功能，其中研究资源可以包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。欢迎所有共同学习使用的朋友提供批评意见或补充使用经验。
最近需要用Java做一个图像识别的东西，查了一些资料，在此写一个基于Tess4J的教程，方便其他人参考和使用。
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
jira 自带大量bug统计分析功能。如果使用jira pie chart 构建图表时，应该是系统没有按照中文库，参考https://aliang.org/Linux/jira-font.html
论文：Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models 项目主页：https://varybase.github.io/
uTools 是一个极简、插件化的现代桌面软件，通过自由选配丰富的插件，打造得心应手的工具集合。
随着图片时代的飞速发展，大量的文字内容为了优化排版和表现效果，都采用了图片的形式发布和存储，这为内容的传播和安全性带来了很大的便利，需要做重复性劳动。
OCR ( Optical Character Recognition ) 光学字符识别，是指电子设备（扫描仪、数码相机等）将手写或印刷的字符转换为计算机可识别的数字字符代码技术。它可将纸质材料转化为数字化的电子信息。
生成式 AI 已经风靡了人工智能社区，无论是个人还是企业，都开始热衷于创建相关的模态转换应用，比如文生图、文生视频、文生音乐等等。
Tessseract是一款由HP实验室开发由 Google 维护的开源 OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎。能够支持中文十分难得。虽然其识别效果不是很理想，但是对于要求不高的中小型项目来说，已经足够用了。
Vary表现出了很大的潜力和极高的上限，OCR可以不再需要冗长的pipline，直接端到端输出，且可以按用户的prompt输出不同的格式如latex 、word 、markdown。
光学字符识别和手写文本识别是人工智能领域里非常经典的问题。OCR 很简单，就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本；而 HTR 就是对手写文本进行同样的操作。作者在文章中将这个问题分解成了一组更小型的问题，并制作了如下的流程图。
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。
该项目的主要功能是提供预训练和微调后的 LLaMA 语言模型的权重和起始代码。这些模型参数范围从 7B 到 70B 不等。
进行差异表达基因分析的前提是，获取代表基因表达水平的矩阵。因此在进行分析前，必须知道基因表达矩阵是如何产生的。
去年 4 月，威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学研究者共同发布了 LLaVA（Large Language and Vision Assistant）。尽管 LLaVA 是用一个小的多模态指令数据集训练的，却在一些样本上展示了与 GPT-4 非常相似的推理结果。10 月，LLaVA-1.5 重磅发布，通过对原始 LLaVA 的简单修改，在 11 个基准上刷新了 SOTA。
这简直就是，今年GPT-4刚刚发布时，Greg Brockman所展示的多模态能力。
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。
大语言模型发展至今，对各行各业的赋能程度越来越深，一些代表性产品正在改变甚至颠覆着整个行业。
首先，可以很清楚的看到中间的一大坨细胞的各个指标，包括检测到的基因数量，和文库大小都非常突出 ：
Serverless，按中文翻译，称为「无服务器」。简单来讲，就是无需理解、管理服务器，并且可以按需使用，按使用付费。 自己拥有一台服务器可以做哪些很酷的事儿？ 买了一个域名然后备案； 搭建了一个个人博客； 搭建个人网盘； …… 这些用 Serverless 也能做到！而且，Serverless 还不限于此。经过一周时间评选，Serverless 最佳玩家名单出炉，看看谁是大奖赢家！ 最佳应用开发奖 Serverless 订单后台应用 开发者：Freeeeeedom 项目链接：https://fre
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：
今天给大家介绍的是加拿大不列颠哥伦比亚大学和哈佛大学、加拿大CIFAR AI高级研究院合作发表在PNAS的一篇论文。作者借助深度学习中的卷积神经网络提出一个训练网络“ AI-TAC”，该模型通过从头开始发现已知调控因子和一些未知调控因子的结合DNA功能域（Motifs），学习推断细胞型特异性的染色质可及性（染色质开放性）。经过小鼠数据训练的AI-TAC可以解析人的DNA，最终揭示了免疫系统完全分化的调节机制。
1.基础知识：网站基本原理，html,python,多进程/多线程/协程等（必学）
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
咱们的#单细胞常见图表系列推文，首先会按照单细胞下游分析基本流程整理里面的常见的图表，以及分析的过程
解压缩之后，在FastQC目录下有一个可执行文件fastqc, 可以输入以下命令查看软件的帮助信息
但是慢慢的科研热点转到了lncRNA，虽然lncRNA只有部分具有polyA尾结构，但也意味着公共数据库里面海量的mRNA-seq表达矩阵里面，都是可以提取到lncRNA部分，新的分析图表就出来了。在很多综述或者教程都可以看到对lncRNA的这样的总结：
FastQC是一款能够对高通量测序数据进行质量评估的软件，对每一个样本生成一个报告。
由于大家在留言区的需求比较多 再加上我也有自己的推送计划 如果一直按照大家留言的情况来 就会很乱 所以每周开一个新的文章 当你确认在下面的软件目录里面没有你需要的内容 就在本条推文下面留言 3天内点赞排第一名的会在一周内推送 如果实在找不到也会给大家说明 另外希望不会有类似fq或者不让发的这种需求...没有的... （本文有效期5月9日11:40-5月12日11:40） 点击下方蓝色字体即可跳转至教程 通知1：如需下载大文件，请先查看下面的百度云高速下载 通知2：如果您对小白课代表的公众号不熟悉，请先看
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
我们的第一个任务是从图像/文档中检测所需的文本。通常，根据需要，你不想阅读整个文档，而只想阅读一条信息，如信用卡号、Aadhaar/PAN 卡号、姓名、账单金额和日期等。检测所需文本是一项艰巨的任务，但由于深度学习，我们将能够有选择地从图像中读取文本。
“ 多大型多模态的评估标准MM-Vet 定义了 6 个核心 VL 功能：识别、OCR、知识、语言生成、空间感知和数学计算，并提出了一个基于 LLM 的开放式输出评估器，可以对不同的问题类型和答案风格进行评估，从而产生统一的评分指标。”
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本，图形，表格等信息。 文档解析涉及检查文档中的数据并提取有用的信息。它可以通过自动化减少了大量的手工工作。一种流行的解析策略是将文档转换为图像并使用计算机视觉进行识别。而文档图像分析(Document Image Analysis)是指从文档的图像的像素数据中获取信息的技术，在某些情况下，预期结果应该是什么样的没有明确的答案(文本、图像、图表、数字、表格、公式……)。 OCR (Op
研究人员将其称为ScreenAI，是一种理解用户界面和信息图表的全新视觉语言模型。
微软、加州大学洛杉矶分校（UCLA）、华盛顿大学（UW）联合打造全新多模态数学推理基准数据集。
大多数人类知识，也都是通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等感官体验，以及与物理世界的交互所获得。
在本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本，图形，表格等信息。
在大数据的时代背景下数据可视化的价值显得尤为突出，国内外出现了很多数据可视化产品，其中又以在Web上呈现数据统计图表的组件库最为多样，国外比较著名的如Highcharts，amCharts，flot，jqPlot，D3等等，国内则相对比较冷清，知名度较高仅有iChartjs，dataV。 在这种背景下，Echarts的出现无疑会引起大家的高度关注。那么，Echarts到底是什么？它的未来向何处发展？ 11月29日广州日报数字新闻实验室在广州TiT创意园举办了一场“数据可视化的应用实践”沙龙，EChart
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。
1） 对表格图片应用深度学习进行图像分割，分割的目的是对表格线部分进行标注，分割类别是4类：横向的线，竖向的线，横向的不可见线，竖向的不可见线，类间并不互斥，也就是每个像素可能同时属于多种类别，这是因为线和线之间有交点，交点处的像素是同属多条线的。
DAS 2020 (Document Analysis System,文档分析系统研讨会) 于 7月26-29日在武汉召开，本次研讨会中有不少精彩的内容，昨天向大家推荐了来自华南理工大学金连文老师的 keynote Speech ：Optical Character Recognition in Deep Learning Era.
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