这段代码设置了百度AI的APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY,并使用这些参数创建了一个AipOcr对象。
a、鹅厂近期发布了自己的人工智能 api,包括身份证ocr、名片ocr、文本分析等一堆API,因为前期项目用到图形OCR,遂实现试用了一下,发现准确率还不错,放出来给大家共享一下。
随着5G商用大规模落地,以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及,基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能,仍有非常大的发展空间,亟待我们快速理解移动端深度学习的原理,掌握如何将其应用到实际业务中。
ComPDFKit提供专业、全平台支持的PDF开发库,包括Windows、Mac、Linux、Android、iOS、Web平台。开发者可以快速、灵活整合PDF功能到各开发平台的软件、程序、系统中。丰富的功能,多种开发语言,灵活的部署方案可供选择,满足您对PDF文档的所有需求。
在互联网行业中,在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看,主要可以分为下面两种。
下载模型到本地 https://huggingface.co/csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum/tree/main
在 “What’s new in Android P Beta” 中我们已经谈到 Android 的两个新文本特性。现在既然 Android P Beta 3 及最终 API均已推出 ,我们也该深入地探究它究竟有哪些新文本特性。众所周知, TextView 是 Android 视图系统中最关键的组件之一。这也是我们一直在面向开发者及用户的特性及 API 改进方面投资的原因。
当前的资讯聚合时代,用户阅读新闻的习惯已经从网页端逐渐转向了手机App,而且越来越青睐新闻资讯类App的内容个性化推荐功能。新闻资讯的个性化阅读已经是大势所趋,这背后就有自然语言处理技术的帮助。
「 唯物」按:以下文章来自扎克伯格的笔记"Building Jarvis",由雷锋网编译。 2016 年我给自己制定了一个挑战:打造一个像钢铁侠里 Jarvis 那样的家庭 AI 助手。 我的目的是了
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师,都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率,保证用户良好的体验。 本文是iOS设计规范系列第6篇,介绍人机交互(User Interaction)。
I/O 大会的第一天,我们公布了下一个版本的 Android,也就是 Android P 的 beta 版本。Android P 将 AI 定位为操作系统的核心,并侧重于提供智能且简洁的体验。让我们一起来了解下这个版本带来了哪些全新功能。 Android P Beta 为开发者提供了丰富的方法来使用这些全新的、智能化的功能,并且更好地提升用户参与度。 您可在 Pixel 设备上立刻参与 Android P Beta的体验。另外,得益于 Project Treble,您也可在我们合作伙伴推出的高端机型 (请
近日,全国“扫黄打非”办公室为贯彻落实2019年“扫黄打非”专项行动,从3月起开始大力组织开展“净网2019”、“护苗2019”、“秋风2019”等专项行动,持续净化社会文化环境。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图,获得艺术比赛第一名,没想到现在AI 这么厉害了,今天分享几个AI 黑科技工具,在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
平时工作生活里面经常会遇到需要从图片或者书本上摘录一些文字的情况,本人看书喜欢写书摘,记录自己点点滴滴的感受,所以也经常去用一些文字拍照识别的 APP 来记录自己的读书感受,今天给大家介绍一款文字识别的 APP,可以提升大家的学习和工作的效率,识别引擎是采用的腾讯云 ocr 识别引擎,效率和准确率都比较高.
不知道大家有没有过这样的经历,有时候我们聊天聊到了某个商品,没过多久,一些电商类APP就推荐了相关商品。
原文:Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
作者简介:Jesse Hausler,Salesfoce无障碍设计专家。旨在通过教育大家「通用设计」来实现为所有用户而设计。
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中,本章将对部署过程中的关键代码进行解读。
小编昨天为大家分享了Windows系统下的一款功能强大且免费的 OCR 开源工具 Umi-OCR。
基于以上痛点,我们有个初衷去做这样一个无线自动化平台,无需编写脚本,无需搭建本地工程环境,全程可视化界面操作,即使不懂自动化脚本编程也能完成任务配置,致力于用较小的成本投入和维护自动化。 成本收益分析 我们先以电商域商品详情场景为例,介绍下不同的测试策略对测试成本的影响。商品详情场景涉及到区域化、不同营销类型、不同的offer类型,场景组合后有100+个case。 人工测试 投入人力进行手工验证多端多机,最快完成一轮测试也要5人日。如果加上干扰因素(手机没电、找不到设备、网络环境等问题)、bugfix回归验证,整体测试周期还要加长,甚至成倍增加。 自动化脚本测试 主要耗时成本在工程化环境搭建、本地脚本编写和调试的。同时对于多场景的数据有一个弊端,往往是写死数据在脚本且数据场景不全。 平台化测试 全程在平台上可视化操作,用精准用例建模自动化平台的数据支持多场景的的测新和回归。 功能亮点 1. 原子能力的标准化 我们对自动化里的所用的公共部分做了以下抽象成公共能力和组件化,可供重复使用。将工程脚本里的对象控件操作类、数据类、断言类做标准化并封装成原子能力,可以在平台页面上直接选择,添加对应行动点,支持语义化设置,支持行动点流程编排。 2. 语义化驱动—用例配置 3. 行为驱动—流程编排 4. 数据驱动—精准用例建模 相同场景的自动化不用设置一条一条自动化用例,也不用在脚本里指定某条数据运行。使用场景建模,扩展任务丰富数据源能力,支持任务添加单条数据/多条数据/场景模型数据。 场景模型好处是脚本里的数据进行剥离,以业务场景角度封装成用例数据模型,不仅降低测试用例数据遗漏的风险,而且将原先脚本写死的数据变活,通过建立的模型实时获取线上活的数据,即使有业务调整,直接维护模型即可。 场景模型支持2种:
近日,全国“扫黄打非”办公室为贯彻落实2019年“扫黄打非”专项行动,从3月起开始大力组织开展“净网2019”、“护苗2019”、“秋风2019”等专项行动,持续净化社会文化环境。 那么总结下本次线上“扫黄打非”工作重点信息 整治对象瞄准: 包括自媒体、文学、直播 以及学习类 APP 等场景。 丰富大众娱乐生活的直播 APP 快速发展, 衍生出了众多全新内容平台, 别有用心者嗅到机会, 开始散播色情、暴力等“网络垃圾”。 此外,互联网流量的不断增加, 也使得互联网“扫黄打非”工作难度不断升级。 面
自然语言处理可以说是人工智能领域内落地实践最广的技术之一,NLP产品的应用场景颇为广泛,只要有大量文本数据的场景,都可以使用我们的接口做智能分析,以下列举几个经典的使用场景。
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:
美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作,基于业务实际场景,自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。
设计立交桥是一个很大的挑战。有着不同背景和知识的司机,从四面八方进入立交桥,然后在短短几秒内决定从哪个出口出去。如果错过了出口,就可能去往完全相反的方向。留给司机做决定的时间非常短,以至于无暇思考,必
ASR 是自动语音识别(Automatic Speech Recognition)的缩写,是一种将人的语音转换为文本的技术。这项技术涉及声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等多个学科。ASR 系统的性能受到识别词汇表的大小和语音的复杂性、语音信号的质量、单个说话人或多个说话人以及硬件等因素的影响。
作者 | 刘燕 8 月 24 日,在夸克“Meet AI”开放日上,夸克 AI 视觉团队分享了夸克在 AI 视觉技术上的研发理念和实力。 数据显示,目前超过一半的夸克用户使用相机来提升学习、工作效率。今年 5 月,夸克的 Slogan 由“新生代智能搜索”升级为“你的高效拍档”。在搜索引擎之外,夸克 App 定位为「智能工具 + 内容 + 服务」的新模式,围绕用户的交互体验与使用场景迭代创新,满足用户主动获取信息、解决实际问题的需求。 1 手机扫描正在超越传统扫描仪 随着居家学习、移动工作的需求爆发,
【新智元导读】昨天在 WWDC 高调发布 Core ML 机器学习库后,苹果官方博客今天发布了包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9,以及 iOS 11 beta版,现在就可下载使用,为你的 iOS app 增加计算机视觉、自然语言处理等智能功能。 Core ML 是苹果提出的新的基础机器学习框架,已经用在包括 Siri,Camera 和 Quick Type 等苹果产品。Core ML提供非常快速的性能,易于集成的机器学习模型,仅需使用几行代码就能构建具有智能的新功能的app。 概述 Cor
自然语言处理(Natural Language Processing,缩写作 NLP)是人工智能(AI)领域的一个重要分支,被广泛应用于聊天机器人、机器翻译和搜索引擎等场景。为帮助大家更好地理解NLP技术,腾讯云大学为大家整理了大咖课程《探索 NLP 自然语言处理》的回顾,帮助大家更好地理解NLP自然语言处理技术。
摘要:上一篇广告中那些趣事系列1:广告统一兴趣建模流程,我们了解了如何为广告主圈人群以及如何刻画用户的兴趣度。要想给用户打标签,我们需要构建数据源和标签的关联,也就是item-tag。针对数量较少的app数据源我们可以使用人工打标的方式来识别,但是对于news、用户query等数量较多的数据源则需要通过机器学习模型来进行打标。实际项目中我们使用NLP中鼎鼎大名的BERT模型来进行文本分类。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别,不过只涉及到最简单的图形验证码,也是现在比较常见的一种类型。
光学字符识别(OCR)技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样,搜题 App 用来识别书本上的试题。
4 月 26 日,科大讯飞发布讯飞星火大模型 V3.5 的功能上新,其中一个重点就是面向用户各种场景中高效获取信息需求,发布首个长文本、长图文、长语音的大模型,能够支持文档、图文资料、会议录音等各种信息来源的快速理解和学习,还能够结合各种行业场景知识给出专业、准确回答。
[Python] 纯文本查看 复制代码import osfrom aip import AipOcr
倒计时的效果在网站或其他平台看到的很多了吧,今天就让我们来看看在OpenHarmony中如何实现它吧!
多模态agent时代已经到来,目前已有不少有趣的应用,今天来介绍一个用多模态agent实现手机操作助手的工作Mobile-Agent: Autonomous Multi-Modal Mobile Device Agent with Visual Perception,通过纯视觉方案实现AI操作手机。
平时上网搜索资料时,总会遇到一些网站的文档不能复制的情况。或者在同事让你帮忙排查问题时,直接发给你的是报错日志的图片。这种情况下,你需要的文字在你面前,但是无法复制,就是很烦躁。今天小妹就给大家带来一款直接支持 OCR 功能的截图工具——eSearch。
光学字符识别(OCR)技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样,搜题App用来识别书本上的试题。
原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/400.html
WeTest 导读 2018年8月7日,Google对外发布最新 Android 9.0 正式版系统,并宣布系统版本Android P 被正式命名为代号“Pie”,最新系统已经正式推送包括谷歌Pixel、Pixel2系列以及Essential Phone。 腾讯WeTest一直致力于和谷歌一起,共建安卓生态。本次Android 9.0 的推出,腾讯WeTest平台对“云真机”第一时间进行了系统升级,提供安卓9机型兼容测试和远程调试服务,持续限免对外开放,为广大开发者提供便利。 作为新一代的系统,And
时间飞逝,7天的国庆小长假还没有玩儿够呢,就已经结束了!假期如龙卷风般走得飞快,但我还是不愿意相信这居然是真的!我爱我的祖国,我愿意天天给亲爱的祖国过生日!
2021年9月21日(中秋节当日) 苹果正式推送 iOS 15 WWDC 2021发布感觉就一般... 今天正式安装体验:
最近两天,公司有个PC客户端的测试任务,除了最基础的功能测试外,还包括稳定性测试和兼容性测试需求。刚好去年接触过Sikuli这款基于GUI图像识别框架的自动化测试工具,于是便应用于测试工作中,辅助测试任务。初步试用下来,总体效果还算差强人意,也间接助我发现了一个致命级别的大bug(后续会介绍)。
因为通知栏的存在,所有用智能手机的处女座都是值得同情的。 说起来有点尴尬,通知栏本是用作消息提醒,现在却沦为了各个 App 的广告战场。时不时的要想些新花样来博取用户眼球,还得假装不知用户已为此已
有时你遇到一篇古老的文献,PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报,上面的文字你完全看不懂。
摘要:本篇从业务实践的角度分享NLP各任务的baseline。首先介绍背景以及CLUE社区提供的NLP公共数据集;然后分别介绍了NLP各子任务的公共数据集、技术方案以及实践源码,主要包括文本分类任务、文本匹配任务、关键词识别任务、自动标题任务和图像描述生成任务。对于希望又快又好的解决实际业务中的NLP相关业务的小伙伴可能有所帮助。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)目前是文字识别的统称,已不限于文档或书本文字识别,更包括识别自然场景下的文字,又可以称为STR(Scene Text Recognition)。
在机器学习和计算机视觉领域,光学字符识别(optical character recognition, OCR)长期以来都是人们研究的重要主题之一。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。
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