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用苹果官方 API 实现 iOS 备忘录的扫描文稿功能

用苹果官方 API 实现 iOS 备忘录的扫描文稿功能 访问我的博客 www.fatbobman.com[1] ，可以获得更好的阅读体验 iOS 系统自带的备忘录（Notes）在其质朴名称下提供了众多强大的功能...，扫描文稿是我使用较多的功能之一。...针对每种识别类型都有对应的 VNImageBasedRequest 子类，本例中，识别文本对应的 request 为 VNRecognizeTextRequest。...用 NaturalLanguage 对文本进行关键字提取 健康笔记是一个以记录数据为核心的 app。为其添加文稿扫描功能是为了满足使用者对检查的纸质结果进行集中归档、整理的需要。...通过优化文本的识别行高、丰富 stopWords 和 customWords、以及搭配词性判断，应该可以获得更好的结果。扫描图片的质量对最终结果影响最大。

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鉴释梁宇宁：用“厚”技术做产业新赛道的开拓，实现静态代码分析市场的蓄水 | 镁客·请讲

纵观全球软件行业的发展，鲜少有公司专注于提供静态软件分析服务，而更多的是公司中某个部门或个别工程师承担这样的角色，但如此一来在工程师的薪水无法攀高时，工具化和效率程度是永远无法满足一个公司实际需求的。...在这样的理念下，梁宇宁找到了在软件安全和⾼级编译器优化⽅⾯有着深⼊实践经验，并且在全球编译器技术领域⾸屈⼀指的计算机科学家，陈新中与刘新铭两位老师。...图 | 静态代码分析工具爱科识 它通过集成到开发这个过程，完成漏洞扫描，从⽽提⾼软件开发⼈员的⽣产⼒。同时爱科识采⽤⾼级的编译器技术能够深度检测源代码的质量、合规性和安全性。...简单来说，就是基于编译器的静态源代码扫描工具，在编译器里添加了一个规则引擎，在输入相应规则后，该工具会自动审核检测软件，如有异常会进行标记。...当被问及爱科识和其他竞品的差异性时，梁宇宁表示，“我们不是做普普通通的文本分析，去分析里面做过的模式识别来告诉你这一段代码有问题，我们是可以追踪很深的跨模块。而这个，就是核心技术的本质差异。

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聊聊“全双工”

看一下一般的智能音箱是如何完成完成智能语音交互的。...但这样会带来另一个问题，如果没有唤醒的话，智能音箱需要随时处于拾音的状态，而且语音识别在云端完成的话，可能会涉及用户的隐私问题。...对于已经开发的线上技能，需要做一下简单的升级。...3 调试与测试 支持全双工能力的技能调试和真机上的技能调试模式类似，对小度说“打开技能调试模式”，再说“打开极客模式”，就可以在真机上调试支持全双工能力的技能了。...关于调试和测试的更多内容可以参考《调试DuerOS的智能语音技能》。 4 注意事项 鉴于全双工中的拒识限制，对于在技能中完全自行使用NLU的情况，可能暂时无法使用全双工的能力。

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【文本检测与识别-白皮书】第一章：技术背景

不同于传统的扫描图像文本，自然场景文本因表现形式丰富，图像背景复杂，以及图像拍摄引入的干扰因素等的影响，使得对其的分析与处理难度远高于传统的扫描文档图像。...可能会有与文本非常相似的模式（例如，树叶、交通标志、砖块、窗户和栅栏），或者由异物造成的遮挡，这可能会导致混淆和错误。 不完美的成像条件：在不受控制的情况下，无法保证文本图像和视频的质量。...也就是说，在较差的成像条件下，文本实例可能由于拍摄距离或角度不当而导致低分辨率和严重失真，或由于失焦或抖动而模糊，或由于低光水平而产生噪声，或被高光或阴影破坏。...比如目标扫描票据，往往由于扫描仪分辨率低、纸张、油墨质量差等原因导致扫描的票据质量低下，同时，字体过小、存在干扰文本也是需要考虑的问题。 文本检测和识别技术应用场景广泛，存在着巨大商业价值。...基于深度学习的方法可分为独立两阶段方法以及端到端的一段式的文本定识方法。下文中将分别介绍独立两阶段的文本检测和文本识别的方法，以及端到端的一段式的文本检测识别方法。

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用AI让经典重新跳动，这个平台开放了3000万古籍字符

书同文古籍数据库收费较高，普通读者无法随时随地进查阅和使用。中国哲学书电子化计划目前囊括了超过三万部著作，但未能解决一个基本问题——用户常常无法访问。相比之下，「识典古籍」访问起来要便利得多。...文字识别就是将切分的图片送入文字识别模型，获取每个文字的具体编码。顺序识别就是结合文字内容和文字位置，获取整张古籍扫描件的阅读顺序。...但由于古籍的自然语言理解比普通文本要难得多，目前 AI 还是会犯一些错误（3% 到 4% 左右）。 随着算法的迭代，项目团队有望将标点准确率提升到 98% 左右。...命名实体识别 命名实体识别是通过序列标注，识别古籍文本中的命名实体。「识典古籍」支持识别人名、地名、书籍、时间、官职这五种类型的实体，但它的最终形态并不会止步于此。...这也是北京大学和字节跳动合作的一个终极目标，即要打造融媒体环境下典籍传承的完整生态，为当代人提供心灵滋养和精神寄托。

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专访 | 蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东：数据驱动人工智能引发行业变革

因为刷脸的过程中也会扫描识别眼部特征，用户体验是非常自然的。...在一般的互联网场景下，99% 的准确率通常假设 0.1% 的误识率（在一千次识别有一次识错）的情况下，识对的概率也能到达 99%。...但是在金融的场景下，这个误识率是无法满足的，这意味着有可能别人试了一千次就有一次进入我的账户，盗用我的资金，这个安全等级是远远不够的。...我们至少是需要万分之一，甚至十万分之一，到未来是百万分之一的误识率。在这个误识率的情况下，你识对的概率能到多少呢？...虽然人脸相对不是那么隐私的数据，特别在城市中大量的摄像头在扫描和监控人脸信息，用户也习惯了把自己的照片上传到网络上，但是我们从数据安全和隐私保护的角度来说，希望图像的存储和传输除了加密之外，能够把特征提取出来不可还原

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RPA搭载OCR，拓展机器人流程自动化应用范围

[RPA搭载OCR，拓展机器人流程自动化应用范围] OCR运行原理 OCR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数据的过程...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。...衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、产品的稳定性、易用性等。 OCR擅长对非结构化数据进行处理。...非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML，HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。...搭载OCR的RPA机器人主要用于简化纸质业务并将其转化成数字化业务，例如：PDF、扫描文件、传真和手写文档等。

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挑战真实场景对话——小爱同学背后关键技术深度解析

下面就介绍一下小爱在全双工上落地的设备。我们内部把全双工分为两种模式： 第一类是场景式的全双工，是针对全领域而言的。...另外一点是可解释性比较强，能针对具体问题，理解背后原因，而且能制定相应的策略进行修正。策略拒识还存在缺点，由于拒识策略的设计是基于一部分特征，而不是综合利用所有特征，也就无法学习特征的组合。...介绍一下我们的做法，数据方面，人工标注大约26K的训练集，采用的特征，首先策略拒识中用到的一些文本特征，针对query提取表示向量，然后加一些统计特征，比如query的频次、统计特征，从一方面也能反映query...第二个问题是有些时候我们无法单纯从文本确定是不是在和小爱说话，比如用户对着旁边的孩子说给我背一下《弟子规》。其实小爱音箱收到这条指令的时候，也可以执行。...规则系统主要解决三类query，一类是数量较少相对集中的头部的query，，这一类query通过文本精确匹配的方式能很好地解决。第二类是一些有特定模式的query，可以去做正则的匹配。

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基于Tess4j的图片识别

tesseract是跨平台的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。...通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式，如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。...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。...衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。 1、maven依赖 <!

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模式识别面临的挑战

在报告中，张院士列举和分析了在深度学习背景下模式识别领域所取得的新突破与新进展，同时也指出了当前模式识别中存在的问题和局限，并用一些实例形象生动地进行了展示和介绍。...报告一开始，张院士首先指出模式识别是深度学习的最大受益者，并列举了深度学习在模式识别问题中的成功应用与取得的重大突破，例如图像识别（2015年12月17日在ImageNet图像库上，微软图像识别系统的误识率低于人类...传统的人工智能将文本、语言在一个语义符号空间中进行处理，所以其理解事物的语义信息，是可解释的。而深度学习将图像、语音在特征向量空间中进行处理，所以无法获取事物的语义信息，是不可理解的。...例如采用反馈连接、横向连接、稀疏发放、注意力机制、多模态、记忆形成等。...在视频标注中，他们将视频的文本描述通过LDA嵌入到语义向量中，基于该语义向量和网络学习到的特征向量，来构建一个可解释性的损失函数。

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测试之路 pytest接口自动化框架扩展-GUI窗口

综合了解了一下这两个工具包 我个人理解，pyqt5与tkinter的区别在于，pyqt5更完善，更全面，就好比django一样。有成熟的依赖，也有很好看的样式，还有第三方工具支持生成代码。...杨家有女初长成，养在深闺人未识。" \ "天生丽质难自弃，一朝选在君王侧。回眸一笑百媚生，六宫粉黛无颜色。"...# 插入文本内容 text_area.insert(INSERT, content) # 插入文本后需要更新一下组件 text_area.update() root.mainloop() Scrollbar...：文本滚动条 command：滚动条拖动时的回调监听，其属性值是一个回调函数 selectmode：设置列表框的选择模式。...selectmode属性默认值是BROWSE Listbox： yscrollcommand 列表框纵向滚动时的回调监听，该属性的值是一个回调函数 xscrollcommand 列表框横向滚动时的回调监听

2.8K30

触摸屏工作原理

支持多点触摸，在玻璃表面用一层或者多层的ITO，制作X轴和Y轴电极矩阵，当手触摸时，手指和ITO表面形成一个耦合电容，引起电流的微弱变动，通过扫描X轴和Y轴电极矩阵，检测触摸点电容量的变化，计算出手指所在位置...自电容的扫描方式，相当于把触摸屏上的触摸点分别投影到X轴和Y轴方向，然后分别在X轴和Y轴方向计算出坐标，最后组合成触摸点的坐标，我们可以形象的把这一个过程等效为图7-11。...显然，只有两个坐标是真实的，分别是(4,5)和(9,8)，而另外两个就是俗称的”鬼点”。因此，自电容屏无法实现真正的多点触摸。 ?...缺点是单点、速度慢； 四、互电容式触摸基本原理 如图(7)所示,互电容屏也是在玻璃表面用ITO制作横向电极与纵向电极，它与自电容屏的区别在于，两组电极交叉的地方将会形成电容，也即这两组电极分别构成了电容的两极...检测互电容大小时，横向的电极依次发出激励信号，纵向的所有电极同时接收信号，这样可以得到所有横向和纵向电极交汇点的电容值大小，即整个触摸屏的二维平面的电容大小。

3.3K30

基于信息理论的机器学习-中科院自动化所胡包钢研究员教程分享04（附pdf下载）

周先生1970年文章给出Tr1与Tr2分别在0与1之间。我们进一步给出了两者之和必须满足在0与1之间的约束。同时给出了一般情况下的推断规则。当Tr1与Tr2都设定为0.5时，则恢复到无拒识分类情况。...这里的推断规则等价于上页中的规则，只是表达中换为代价矩阵元素。我们推导了拒识情况下的拒识门槛值Tr1和Tr2与代价矩阵元素的关系式，并给出了各个变量的不等式约束关系。...其中我们先计算无拒识类别下的情况，在调整归一化代价参数下获得最大互信息后，该归一化代价参数固定。...再有就是保证各个归一化代价参数的非负条件？ ? 左图：为无拒识类别下的ROC理论曲线。 右图：为拒识类别下的ROC理论曲线。据我们所知，这是首次给出二维ROC表示下的拒识类别解释。...但是它们均无法在拒识分类学习中胜任。而互信息分类器在拒识分类学习中表现了独特的优势。该方法能够根据数据的分布自动平衡误差类别与拒识类别。

1.8K70

微信识图之面向多源异构数据的检测器设计

; 3) 人工修正中等置信度的 bbox 的类别在时间和金钱成本上依然不容忽视....对于扫模式和相册模式(在线检测环节), 我们充分模拟用户的视觉注意力中心, 将检测框的位置, 置信度, 物体面积进行加权组合得到每个框的最终排序分数, 输出用户最有可能的想要扫描的物体....对于离线入库模式来说, 视觉中心的定义是根据商家售卖商品的品牌来确定的, 比如图中是售卖百褶裙, 那么百褶裙就是需要检测的框, 而上衣/鞋子就是需要去除的干扰框, 如何将文本标题和检测框进行匹配起来,...有效的完成入库操作, 我们将重点借鉴 CLIP[33]来优化该模式下的选框策略....图3.4 微信扫一扫识物不同模式下的选框策略 下图 3.5 所示. 后续我们小组对该方法进一步进行优化, 将检测的置信度, 检索的距离嵌入一个网络进行有效的融合, 得到最终的类别排序.

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【品牌专场】探索娱乐视听技术与体验的新乐章

扫描图中二维码或点击阅读原文,免费参与品牌专场活动,现场惊喜大奖等你拿！...随着移动互联网的崛起，直播、K歌、短视频等用户翻唱、改编的歌曲越来越多，尤其是热门歌曲同质化严重，如果基于传统听歌识曲技术的系统，检索库不及时、大量的更新入这种内容，那么就会导致很多歌曲无法识别。...为了解决当前用户痛点，我们探索出下一代听歌识曲技术。 内容大纲： 1. 听歌识曲面临的挑战 2. 听歌识曲中翻唱识别技术 3. 听歌识曲中多模态识别技术 4....智能品鉴系统 Topic4 音乐驱动虚拟人 分享讲师：董治 腾讯音乐天琴实验室 计算机视觉负责人 时间地点：4月1日 17:00~17:55 鸿运3厅 议题介绍： 元宇宙时代的娱乐场景下，通过高精度的AI...音乐灯光秀 ---- 点击「阅读原文」或扫描二维码立即免费报名！

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Golang 和 Python 的 OCR 服务安装及使用

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。...如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是 OCR 最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。...衡量一个 OCR 系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。...如果是要在生产中使用，推荐使用 Python 版本或选择收费 OCR 服务，也可以尝试一下 飞桨 OCR 开源服务，但部署相对比较繁琐，本人目前还没有部署成功过。

2.2K20

Print on both sides 里，flip pages on long edge 和 flip pages on short page 的区别

这种方式适用于一些特殊的文档，如横向排列的文档，如 PowerPoint 幻灯片、地图等。...因此，“flip pages on long edge” 和 "flip pages on short edge"的区别在于纸张翻转的轴线不同，需要根据文档排版的方式来选择适合的方式，以确保打印效果正确...而 Landscape orientation 指横向打印，即文档的宽度大于高度，类似于电影的宽屏幕排版方式。 在选择打印方向时，可以根据文档的排版需要和内容来选择。...例如，如果文档中的内容以表格、图表等横向元素为主，那么横向打印可能更适合，而如果文档中的内容以文本为主，那么纵向打印可能更适合。...在横向打印时，2 pages per sheet 模式通常会将两页文档放在一行上，而在纵向打印时，则通常会将两页文档放在一列中。

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AI“读图会意”首超人类！阿里达摩院刷新全球机器视觉问题纪录

继2015年、2018年AI分别在视觉识别及文本理解领域超越人类分数后，人工智能在多模态技术领域也迎来一大进展。...这意味着单个AI模型需融合复杂的计算机视觉及自然语言技术：首先对所有图像信息进行扫描，再结合对文本问题的理解，利用多模态技术学习图文的关联性、精准定位相关图像信息，最后根据常识及推理回答问题。...本次，AI 在视觉-文本跨模态理解及推理上媲美人类的水平，意味着 AI 向认知智能迈进了关键一步。...要拿到漂亮的分数，AI不仅要修炼好图像识别、文本识别、文本理解等基本功，还要解锁计数、读钟表、推理认知等附加技能，此外还必须拥有百科全书的丰富常识。...AI科技评论这里展示一些部分 AliceMind 回答正确的VQA挑战示例： 百科知识： 人文地理： 生活技能：计数、读钟表、识颜色、识路牌 体育娱乐： 视觉推理： 好家伙，AI 真是变的越来越厉害了

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难得干货，揭秘支付宝的2维码扫码技术优化实践之路

本文要分享的是支付宝针对2维码扫描功能，在2维码残缺、变形、变色等等恶劣条件下，是如何提升扫码识别率、识别速度的技术实践总结。希望能带给你启发。...用户扫码体验的最关键的主要有以下几个因素： 1）识别率：这是扫码服务的基础指标，识别率能直接体现识别能力，识别率如果无法提高意味着大量的用户将无法使用更便捷的服务； 2）识别耗时：包括 app 启动耗时以及图像识别耗时...中间区域的黑白色块比例是1:1:3:1:1： 以往的扫码算法，桩点识别是通过状态机 查找11311模式后 取中间位置确定x位置（此时扫描线在第一行11311比例处）在x位置纵向搜索11311模式， 确定...y位置再以 (x,y) 位置横向搜索11311比例，修正x位置。...这种模式在桩点污损的情况下，识别能力较差只要在任何一次11311模式搜索中遇到干扰点，哪怕是一个像素的椒盐噪声也能使桩点查找失败。

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【腾讯云 HAI域探秘】借助高性能应用服务HAI快速开发一款“看图识成语“益智游戏，领略成语之韵，感受汉字之美

——越低的值产生的结果越有创意，数值越大成图越贴近描述文本。...一般设置为7 7 采样方法（Sampling method） 采样模式，即扩散算法的去噪声采样模式会影响其效果，不同的采样模式的结果会有很大差异，一般是默认选择euler，具体效果我也在逐步尝试中。...不懂的话，用随机的即可 1791574510 到这一步，我们的StableDiffusion模型就部署完成了(默认界面是英文版的，有兴趣的同学可以下载汉化插件，把界面汉化一下)，接下来就可以在StableDiffusionWebUI...但是，写出一个好的prompt并不容易，我们通常可以从提出一系列问题作为开始去整理出我们需要的prompt,当然了，这也不是一个固定的模式，但是当你开始自己的创作之前，你可以自己多尝试，尝试不同的提词，...之所以选择开发这样一款看图识成语的小游戏，是希望帮助用户更好地理解和欣赏中华成语的独特魅力，体验传统文化与现代人工智能的交融，理解历史与文化的连续。

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