AiTechYun 编辑:nanan 2D图像转换为3D 今年1月,Fleisher和Shirin Anlen(该AI的开发人员)写了一个关于图像转换的AI,用来从视频中剔除角色。最近,通过交互式AI
当我们实现在线文档的系统时,通常需要考虑到文档的导出能力,特别是对于私有化部署的复杂ToB产品来说,文档的私有化版本交付能力就显得非常重要,此外成熟的在线文档系统还有很多复杂的场景,都需要我们提供文档导出的能力。那么本文就以Quill富文本编辑器引擎为基础,探讨文档导出为MarkDown、Word、PDF插件化设计实现。
原文:Some R Packages to Keep In Mind(原文见文末链接)
上一篇文章我们介绍了一个PDF文档应该包含的最基本的结构,并且手写了一个最简单的 “Hello World” 的PDF文档。后面我们介绍新的PDF标准给出示例时将以这个文档为基础,而不再给出完整的文档示例,小伙伴想自己测试可以根据上一节的文档来进行配置。
Pdf417码,是二维码中比较特殊的码制,可以用来表示数字、字母、汉字或二进制数据。PDF417码最大的特点是信息容量大,纠错能力强,印刷要求不高,普通打印设备均能打印。那么在二维码生成软件中是如何制作PDF417二维码的呢?具体操作如下:
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
现代针织机比想象中要复杂得多,编制袜子,手套,运动服,鞋子,汽车座椅等看似简单,却需要用到专家级的语言,且代价很高,即使是小错误也会毁掉整件针织品。
在企业级应用开发中,报表生成、报表打印下载是其重要的一个环节。在之前的课程中我们已经学习了报表中比较重要的一种:Excel报表。其实除了Excel报表之外,PDF报表也有广泛的应用场景,必须用户详细资料,用户简历等。接下来的课程,我们就来共同学习PDF报表
近年来神经网络的发展推动了数据到文本生成的进步。但是当应用于需要更特定格式的实际应用程序时,它们无法控制结构可能会受到限制。
选自arXiv 机器之心编译 参与:Jane W、蒋思源 哥本哈根的一家初创公司 UIzard Technologies 训练了一个神经网络,能够把图形用户界面的截图转译成代码行,成功为开发者们分担了部分网站设计流程。令人惊叹的是,同一个模型能跨平台工作,包括 iOS、Android 和 Web 界面,从目前的研发水平来看,该算法的准确率达到了 77%。 该公司发表的一篇研究论文,解释了这个叫做 Pix2Code 的模型是如何工作的。要点如下:跟所有机器学习一样,研究者们需要用手头的任务实例去训练模型。但
作者 | Victor Bapst, Alvaro Sanchez-Gonzalez,Carl Doersch, Kimberly L. Stachenfel
但在GAN学习的潜在空间里,人的姿势、形状和纹理样式等不同属性通常都是结合在一起的。
最古老的针织物品可以追溯到中世纪的埃及,是一双手工制作精致的袜子。几个世纪以来占据我们衣橱的都是手工制衣,但最近高科技针织机的介入改变了我们的制衣方式。
印度TCS机器人研究实验室的研究人员推出了一种名为“ Chitrakar”的人工智能(AI)系统,该系统将人脸的图像转换为可识别的非自相交环,称为Jordan曲线。最后该曲线可以使用机械手生成人的原始图像的逼真的肖像。
这篇论文介绍了一个名为AnyText的新型扩散模型,专注于生成准确且连贯的图像中的视觉文本。AnyText是一个基于扩散的多语言视觉文本生成和编辑模型,它通过两个主要组件来实现这一目标:辅助潜在模块(auxiliary latent module)和文本嵌入模块(text embedding module)。
Maxicode是一种中等容量、尺寸固定的矩阵式二维条码,它由紧密相连的六边形模组和位於符号中央位置的定位图形所组成。Maxicode是特别为高速扫瞄而设计,主要应用於包裹搜寻和追踪上。Maxicode二维码外形近乎正方形,由位于符号中央的同心圆(或称公牛眼)定位图形 (Finder Pattern),及其周围六边形蜂巢式结构的资料位元所组成,这种排列方式使得Maxicode可从任意方向快速扫瞄。下面小编给大家介绍如何批量生成Maxicode二维码。
原文:https://juejin.cn/post/6901273585428463624
自从生成对抗网络(GAN)在 NIPS 2014 大会上首次发表以来,它就一直是深度学习领域的热门话题。
关于大型语言模型(LLMs)的应用落地,目前最值的关注要数文档问答了。其主要的工作思路是将文档进行文本分割存入向量数据库,当遇到问题请求的时候,依据问题检索出向量数据库相关的文章片段,通过Prompt引导大模型给出答案。然而,该方法对于纯文本文档QA效果较好,当面对PDF、网页和演示文稿等不同文档结构时却存在一定的挑战。
条件生成对抗网络(cGANs)为许多计算机视觉和图形应用提供了可控的图像合成。然而,最近的cGANs比现代识别CNNs的计算强度高1-2个数量级。例如,GauGAN每个映像消耗281G MACs,而MobileNet-v3只消耗0.44G MACs,这使得交互式部署非常困难。
今年1月19日晚间,苹果的备受关注的首款MR产品Vision Pro正式在美国地区开启预售,虽然售价高达3499美元(约合人民币2.5万元)起,但依旧是订购火爆,18分钟左右就库存就已售罄。近日,已经有部分用户和机构已经拿到了Vision Pro。国外专业的拆解机构iFixit在昨日也率先带来了Vision Pro的全球首拆!
图是我们与信息联系并处理其重要性的绝佳方法;它们有助于传达关系和抽取信息,并使我们能够可视化概念。
从DALL·E到Stable Diffusion,最近,基于AIGC的技术和应用成为业界和学界的又一宠儿。
多模态磁共振成像(MRI)通过促进对大脑跨多尺度和活体大脑的微结构、几何结构、功能和连接组的分析,加速了人类神经科学。然而,多模态神经成像的丰富性和复杂性要求使用处理方法来整合跨模态的信息,并在不同的空间尺度上整合研究结果。在这里,我们提出了micapipe,一个开放的多模态MRI数据集的处理管道。基于符合bids的输入数据,micapipe可以生成i)来自扩散束造影的结构连接组,ii)来自静息态信号相关性的功能连接组,iii)量化皮层-皮层邻近性的测地线距离矩阵,以及iv)评估皮层髓鞘代理区域间相似性的微观结构轮廓协方差矩阵。上述矩阵可以在已建立的18个皮层包裹(100-1000个包裹)中自动生成,以及皮层下和小脑包裹,使研究人员能够轻松地在不同的空间尺度上复制发现。结果是在三个不同的表面空间上表示(native, conte69, fsaverage5)。处理后的输出可以在个体和组层面上进行质量控制。Micapipe在几个数据集上进行了测试,可以在https://github.com/MICA-MNI/micapipe上获得,使用说明记录在https://micapipe.readthedocs.io/,并可封装作为BIDS App http://bids-apps.neuroimaging.io/apps/。我们希望Micapipe将促进对人脑微结构、形态、功能、和连接组的稳健和整合研究。
图结构数据在各个领域都很常见,例如{分子、社会、引用、道路}网络等,这些只是可以用图表示的大量数据中的一小部分。随着机器学习的进步,我们见证了在可用数据上应用智能算法的潜力。图神经网络是机器学习的一个分支,它以最有效的方式建立图数据的神经网络。
新时代,人们有人信新的追求,自然而然会有新发明的诞生。去年,在“一带一路”国际合作高峰论坛举行期间, 20 国青年投票选出中国的“新四大发明”:高铁、扫码支付、共享单车和网购。其中扫码支付指手机通过扫描二维码跳转到支付页面,再进行付款。这种新的支付方式,造就二维码满天飞的现象。那么让我们来扒一扒如何使用 Python 来生成二维码图片。
最近有个需求需要我用Java手动写一份PDF报告,经过考察几种pdf开源代码,最终选取了itext7,此版本为7.1.11,由于发现网上关于该工具的博文比较少,特别是实战博文几乎没有,在我踩完各种坑,最终把PDF成型后,打算把经验分享出来,本文通过摘录解释来说明,内容来自本人GitHub itext-pdf
要知道,以前的动画需要繁琐的步骤,比如:搭建骨骼、蒙皮、刷权重等等……动画师往往要为此修炼数年,效果还常常不尽人意。
近来,图神经网络(GNN)在各个领域广受关注,比如社交网络,知识图谱,推荐系统以及生命科学。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能使得与图分析相关的研究领域取得了突破。 本文旨在介绍图形神经网络的基础知识两种较高级的算法,DeepWalk和GraphSage。
当前,人与智能体(比如机器人)的交互是非常直接的,你告诉它「拿一块蓝色的积木」,它就会帮你拿过来。但现实世界的很多信息并非那么直接,比如「扳手可以用来拧紧螺母」、「我们的牛奶喝完了」。这些信息不能直接拿来当成指令,但却蕴含着丰富的世界信息。智能体很难了解这些语言在世界上的含义。
论文 1:LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
大家好,我是朱小五。大家如果看过我的书《快学Python:自动化办公轻松实战》,会发现Python操作PDF文档内容,主要围绕PDF文档的内容提取、合并与拆分、加密与解密、添加水印以及不同文档格式相互转换来展开。
机器之心报道 作者:杜伟 教 AI 玩游戏一直是非常有趣的研究课题,《我的世界》也成为了广大研究者的「实验田」。近日,哥本哈根信息技术大学等机构的研究者创建了一个神经网络系统,不仅可以在《我的世界》里建城堡、公寓楼、大树等复杂实体,还玩起了影分身。 作为一款风靡全球的沙盒游戏,《我的世界》(Minecraft)受到越来越多玩家的青睐。近年来,玩家也开创了越来越新颖的玩法。他们可以在游戏里举办毕业典礼、组建虚拟机玩 Doom 游戏,更有硬核学者在游戏里搭建神经网络,真是花样百出。 与此同时,人类已经不满足于自
近日,来自CMU和Snap机构的研究人员,构建了一个根据文本描述创建电影画面的全自动方法——Text2Cinemagraph。
公司是跨境电商,需要和各种物流打交道,需要把东西交给物流,让他们发到世界各地。其中需要物流公司提供一个运单号,来追踪货物到达哪里?! 最近在和DHL物流公司(应该是个大公司)对接,取运单号的方式是调用对方提供的API,简单说,就是我们传一些发货地址和客户信息,要发的货物等,对方返回一个运单号和物流面单(就是我们淘宝快递上的面单)。过程呢,还是比较顺利的,经过一系列沟通,最终还是实现了功能 下面还是说说没有实现的功能,如果都实现了,也不用写这篇博客了。不足之处在于DHL提供的面单,没有提供要拣哪些
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“科学不能告诉我们应该做什么,只能告诉我们能做什么。” ——让-保罗·萨特《存在与虚无》 这一年,AI又有哪些前沿技术突破呢?通过汇总梳理2022年10大AI技术,AI科技大本营发现,这些突破主要集中在图像、视频和语音语义领域。从具体技术来看,虽然有像扩散模型等最新的模型范式,但GAN仍然占据着重要的地位。而卷积和神经网络,以及强化学习等深度学习算法,是被期待获得更多突破的领域。 然而,略微遗憾的是,前些年被寄予厚望的自动驾驶在这一年似乎没有显著进展,尽管Waymo和Cuise在凤凰城和旧金山开启了服务
在计量领域中,计量检定是一种重要形式,主要用于评定计量器具的计量性能,确定其量值是否准确一致,实现手段包括计量检验、出具检定证书和加封盖印等。 在检定证书这一环节,存在一个难点,就是无法在线预览以及智能生成。
欢迎来到我的 Shader 入门系列文章,在本系列文章中我将和大家一起学习 Shader 相关知识,以便于我们阅读和编写 Shader。
在数学学习过程中,往往会遇到许多需要绘图的时候,于是提出能不能用python语言进行基本的绘图呢?
Lombok是一个简单的Java库,该工具可以通过注解自动地提供一些方法,简化开发。比如编写POJO时需要为每个属性提供getter()方法和setter()方法,这就可以使用Lombok实现。
Accellera的便携式测试和激励标准提供了强大的验证功能,这些功能并不能代替UVM,而是可以增加现有的验证流程。这就是便携式激励和UVM相互作用的方式。
前段时间,州的先生为了在觅道文档中实现 markdown 转 pdf 的功能,考察和调研的市面上的一些通行解决方案,详见>>>Python转换HTML为PDF方案合集,你中意哪种?。
条码打印机可以打印条形码,普通打印机一样可以打印条形码,只需要在条码打印软件中生成条形码,设置好标签的大小,就可以直接在条码打印软件中选择普通打印机打印条形码了。
---- 新智元报道 编辑:袁榭 拉燕 【新智元导读】2022年5月26日,牛津大学和Devanthro公司的研究团队在Nature子刊上发表论文,称首次在机器人骨架上生成弹性的人类肌腱细胞。 机器人不仅能完成人类的工作,现在还能生成能使用的人类器官了。 牛津大学与Devanthro开发的机器人骨架,其上生成的人造人类肌腱组织可以被拉伸、按压和扭曲,这为未来更成功的医学移植铺平了道路。 挑战20年来难题:生成可用的人造韧带 人工培养用于医学的人体细胞的组织制造技术,现在很大程度上处于起步阶段
来源:新智元本文约2400字,建议阅读9分钟牛津大学与Devanthro开发的机器人骨架,其上生成的人造人类肌腱组织可以被拉伸、按压和扭曲,这为未来更成功的医学移植铺平了道路。 ---- [ 导读 ]2022年5月26日,牛津大学和Devanthro公司的研究团队在Nature子刊上发表论文,称首次在机器人骨架上生成弹性的人类肌腱细胞。 机器人不仅能完成人类的工作,现在还能生成能使用的人类器官了。 牛津大学与Devanthro开发的机器人骨架,其上生成的人造人类肌腱组织可以被拉伸、按压和扭曲,这为未来
没有满篇幅的数学公式推导,没有天书般难懂的数学概念,不存在“两个水管进水,一个水管放水”这种沙雕式问题。
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