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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。
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。
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。
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。
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）
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：
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。
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
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：
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。
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
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。
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。
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。
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
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
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。
https://posts.careerengine.us/p/5dac3e628c131b0541dd9171
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。
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。
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。
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
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：
数据录入在应用中是最常见也是最繁重的一项工作，而对于基础数据的维护更是要保证其准确性。比如需要录入身份证信息时，手工输入的效率低还容易出错；报销填发票时，要从一张一张的发票中找到金额、开票日期等一堆信息，一直重复着复杂的工作，类似的场景数不胜数。但现在，我们可以完全通过百度AI文字识别功能解决以上问题，文字识别准确性高、稳定性强、简单易用，而且适用于多种场景，同时可以节约录入时间，减轻工作量，提高工作效率。 在之前的内容中我们已经介绍了活字格如何与其它系统、应用对接，今天来说说在活字格中如何使用百度AI来智能识别身份证，驾驶证，行驶证，银行卡，营业执照和增值税发票。
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
- 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。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
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第一部分笔记 核心结构包括以下4部分 基础部分和字体和段落 表格 标书制作 和商务报告 简历制作 和海报 基础部分和字体和段落 shift，ctrl，alt 选择的区别 好习惯，建立标准编辑环境 图片 ctrl + end 和ctrl home 德语键盘为ctrl pos1，但是我在一个电脑有时候不好使，不知道为什么 文本的基本格式: 字体格式，段落格式 图片 但是Shift + enter 产生换行符，不分段 插入文档属性，会自动更新 例如 图片 文档管理工具推荐 Everything 和 Listary
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 圆满落幕。会议由中国人工智能学会、中国图象图形学学会主办，江南大学和无锡国家高新技术产业开发区管理委员会承办。超五千名专家学者、知名高校师生以及来自OPPO、华为、百度、合合信息等科技企业的研发人员齐聚大会，共探计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习前沿技术的发展与应用。
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。
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。
第六届中国模式识别与计算机视觉大会（The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023）已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议，使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行，了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
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
首先和大家演示一下实现的效果，我们的最终目标是基于一张图片，通过技术的手段自动提取图片的信息，并展示到文档中，提高文档编写的效率。
在使用Word的过程中，经常需要对内容进行排版。怎么操作，才能事半功倍，效率更高呢？今天就跟大家分享8个隐藏的排版神技巧，每一个都很实用。
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。针对社区开发者迫切的需求，飞桨社区开发者吴泓晋（GitHubID：whjdark）基于最新发布的PP-StructureV2智能文档分析系统，开发了一款PDF转Word软件，导入PDF文件可一键转换为可编辑Word，支持文字、表格、标题、图片的完整恢复，实现PDF编辑自由！
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。
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）。
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。
图片中的文字无法识别怎么版？Text Scanner Mac版是一款强大好用的OCR文字识别工具，基于AI领先的深度学习算法，利用光学字符识别技术，将图片上的文字内容，直接转换为可编辑文本！
markdown语法目前有两种，我会选择一种我在实践过程中认为比较简单的标记来进行简单介绍。如果需要进行查阅，可以直接阅读末尾总结部分。
PPT版式设计，是PPT设计中最为重要的部分。选择一个好的版式，有助于信息的表达，衬托主题，方便受众理解内容。下文将介绍常用的一些PPT版式设计。在开始介绍之前，我们先回顾下之前讲到的PPT设计基本原则，这些原则对于版式设计也需遵守。
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随着行业的发展和技术的成熟，文字识别（OCR）目前已经应用到了多个行业中，比如物流行业快递包裹的分拣，金融行业的支票单据识别输入，交通领域中的车牌识别，以及日常生活中的卡证、票据识别等等。OCR（文字识别）技术是目前常用的一种AI能力。但一般OCR的识别结果是一种按行输出的半结构化输出。
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
最近接了一个爬虫的私活，收益颇丰。自认为对爬虫掌握的还算不错，爬过很多国内外网站， 数据超过百万，应对过封IP、设验证码、假数据、强制登录等反爬虫手段。于是乎，我毫不犹豫的接下了该活。
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