数据说明 本次比赛将提供3种类型的数据： 1、原始公告pdf，以{公告id}.pdf命名； 2、公告pdf转换的html文件，以{公告id}.html命名； 3、公告对应的结构化数据，以表格的格式给出，每种公告类型提供一份数据，每篇公告可能会对应多条数据，格式说明如下：
在4月份结束的 ICDAR2021 科学文献解析表格Table2HTML 赛道，平安财产保险视觉计算团队基于文本识别算法MASTER，提出了适用于表格识别的TableMASTER算法，并取得了该赛道的亚军。目前，作者团队基于开源工具箱mmocr，复现了该解决方案，代码已开源！
TableBank 开源地址：https://github.com/doc-analysis/TableBank
这一章我们聊聊大模型表格理解任务，在大模型时代主要出现在包含表格的RAG任务，以及表格操作数据抽取文本对比等任务中。这一章先聊单一的文本模态，既你已经通过OCR或者多模态等方式从PDF或者图片中获取了表格的文本数据。和前文相同，我们分别介绍微调和基于Prompt的两种方案。
上一章我们介绍了纯文本模态的表格理解任务，这一章我们聚焦多模态图表数据。先讨论下单纯使用prompt的情况下，图片和文字模态哪种表格模型理解的效果更好更好，再说下和表格相关的图表理解任务的微调方案。
机器之心报道 编辑：张倩 「他们并不是照抄文本，而是剽窃想法。」 昨天，有人在 reddit 上发帖称，IBM 苏黎世研究中心剽窃了自己的论文，而且还被 CVPR 2022 接收了。 这位发帖者写道： 我叫 Xianbiao Qi，是一位有十多年研究经验的计算机视觉研究者。我写这个博客是为了投诉一个严重的案例：IBM 苏黎世研究中心的员工蓄意剽窃我们的论文。他们并不是照抄文本，而是剽窃想法。 Qi 提到的疑似被抄袭的论文题为「PingAn-VCGroup's Solution for ICDAR 2021
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：
数据挖掘可视化系统 🌀 数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器，实现数据挖掘可视化。 数据挖掘：Python 后台技术：Flask 前端技术：HTML、JS、CSS、Echarts 配置完 Python 虚拟环境后，修改 .\js\DMVSystem.js 文件中的 var serverAddress 为本机地址后，运行 .\App\main.py，接着打开
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。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 「他们并不是照抄文本，而是剽窃想法。」 转自《机器之心》 01 概述 昨天，有人在 reddit 上发帖称，IBM 苏黎世研究中心剽窃了自己的论文，而且还被 CVPR 2022 接收了。 这位发帖者写道： 我叫 Xianbiao Qi，是一位有十多年研究经验的计算机视觉研究者。我写这个博客是为了投诉一个严重的案例：IBM 苏黎世研究
世上许多信息都是以表格形式存储的，这些表格见诸于网络、数据库或文件中。它们包括消费产品的技术规格、金融和国家发展统计数据、体育赛事结果等等。目前，要想找到问题的答案，人们仍需以人工方式查找这些表格，或使用能提供特定问题（比如关于体育赛事结果的问题）的答案的服务。如果可通过自然语言来查询这些信息，那么取用这些信息会容易很多。
该篇是之前遗漏的大三上的Python课程设计。刚好今天有空就补发了一篇文章。全部的代码在最后附录中。爬虫类的代码直接全部放到一起了，读者可以自行研究。百度网盘可以私聊我进行获取。
来源 | github 【磐创AI导读】：本系列文章为大家介绍了如何使用特定领域的文档构建知识图谱。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
不可否认，Transformer-based模型彻底改变了处理非结构化文本数据的游戏规则。截至2020年9月，在通用语言理解评估（General Language Understanding Evaluation，GLUE）基准测试中表现最好的模型全部都是BERT transformer-based 模型。如今，我们常常会遇到这样的情形：我们手中有了表格特征信息和非结构化文本数据，然后发现，如果将这些表格数据应用到模型中的话，可以进一步提高模型性能。因此，我们就着手构建了一个工具包，以方便后来的人可以轻松实现同样的操作。
比赛链接：https://js.dclab.run/v2/cmptDetail.html?id=457 本文章代码链接：https://github.com/yanqiangmiffy/One-Ci
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写，它规定了HTML的语法规则，用来表示比“文本”更丰富的意义，比如图片，表格，链接等。浏览器（IE，火狐等）软件知道HTML语言的语法，可以用来查看HTML文档。目前为止互联网上的绝大多数网页都是使用HTML语言来编写的。
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。
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！
顾名思义，Word2Vec就是把单词转换成向量。它本质上是一种单词聚类的方法，是实现单词语义推测、句子情感分析等目的一种手段。
而本文着重提及的结构化数据则是指数据点之间具有清晰的、可定义的关系，并包含一个预定义的模型的数据（如图 1 所示）。看起来结构化数据应该更容易处理，而基于机器学习的特性（特征提取），大家更多的注意力集中在了对文本这类非结构化数据的处理，好像对于结构化数据的处理过去都不怎么热门。但是随着机器学习的发展，过去传统的结构化数据分析方法已经不能满足我们的需求了，而且这些结构化数据其实都是质量很高的数据，如何在神经网络中利用这些数据也是很重要的任务。
现在表格区域检测的准确率已经很高了。但检测和识别是相辅相成的，单独的检测不够完善。如何利用检测和结构识别的结果互相提高效果，是未来的研究方向和重点。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
本章主要介绍文档分析技术的理论知识，包括背景介绍、算法分类和对应思路。通过本文学习，你可以掌握：1. 版面分析的分类和典型思想 2. 表格识别的分类和典型思想 3. 信息提取的分类和典型思想。
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。
当你入门的时候，可能觉得机器学习很复杂……甚至很可怕。另一方面，电子表格却很简单。电子表格并不酷炫，但却能避免分散你的注意力，同时帮助你以直观的方式可视化代码后面发生的事情。
在当前大数据时代的背景下，我们每天面临着各种形式的数据，其中有结构化的，也有非结构化的。特别是对图片形式这种非结构化的数据，如何高效地获取、处理以及分析仍旧是一系列颇有挑战的任务。我们常常会拿到一份表格的数据材料, 或许是一页传单，或许是书页上的数据整理，或许是一页实验报告，又或许是某产品规格参数等等，然后基于传统的操作方式, 将数据逐项录入到系统，存储到数据库，通过SQL命令跟数据库交互，并二次处理后返回给用户。整个过程比较繁琐，更重要的是，要求用户具备数据库和其他IT技能。本项目探索了一种新的思路，即直接解析表格图片的数据并用人类自然语言直接查询所需数据, 让普通用户更好的满足该场景下的数据需求。
整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 你点进来就说明对这深度学习方面的资源有热切需求或者至少感兴趣，人工智能头条为了尽可能满足各位读者在学习资源上的不同需求，会不定期搜集整理相关资源献给你们。 这次的资源来自 fast.ai 推出的免费的入门级深度学习课程，该课程在你有一年编程经验或者至少学过高中数学的前提下就能让你学会建立最先进的模型，门槛不能再低了。 本次的系列课程共有两部分组成：《Practical Deep Learning For Coders》和《Cut
近来，Meta AI研究人员推出一款OCR神器Nougat，能够分分钟把PDF转换为MultiMarkdown。
今天老肥和大家分享的是我最近参加的一个自然语言处理的比赛，复赛Rank15，喜提小米充电宝一枚。因为之前已经分享过本次竞赛的Baseline, 具体的赛事信息就不在此赘述，有需要的同学可以点上面链接回顾一下。简单来说本次比赛是要完成一个表格文本多分类的任务，评价指标为准确率。
阶段一 （夯实基础） Java基础语法 学习目标: 1.熟悉Java等基本概念 2.掌握Eclipse/IDEA集成开发工具的安装、配置和应用 3.熟悉Java基本语法、基本类型、运算符和表达式 4.掌握分支、循环逻辑语句、数组等知识的应用 知识点列表: JDK、JRE、JVM基本概念 Java环境搭建和配置 安装和使用Eclipse/IDEA开发环境 Java基本数据类型 变量,运算符,表达式 分支语句,循环语句、
导言 在上一篇文章《使用机器学习算法对流量分类的尝试——基于样本分类》（http://www.sdnlab.com/17324.html）中，我提供了一种使用朴素贝叶斯，借助流量的特征信息进行分类的思路和实践方法。然而那篇文章并没有提到如何找到我们用来抽取特征的包。 上一篇只是通过人工从wireshark抓包结果中找到关键的包。一方面，如果使用其他无GUI的工具或者抓包库直接抓包保存，而又不方便用图形界面找关键包该怎么办？另一方面，能够自动化的就应该自动化处理，节省人力成本。 本文通过查找应用的数据包交互特
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。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
机缘巧合在DC竞赛上看到了这个比赛，这个编程比赛正是数据类算法比赛，主要是自然语言处理相关的文本多分类任务，老肥我从来没有学习过这NLP领域相关的知识，正好借这个比赛学习充电，在此分享一个简单的baseline方案，比赛地址文末阅读原文即可直达。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章，用基本的训练参数配置就可以把 ResNet-50 在 ImageNet-1K 从头开始 (from scratch) 训练到 80.1% (不使用 mixup，cutmix 等数据增强)，训练速度（尤其是数据读取开销）相比传统分类框架节省 16% 以上，比之前 SOTA 算法快 30% 以上，是目前精度和速度双双最优的知识蒸馏策略之一，代码和模型已全部
机器之心专栏 机器之心编辑部 今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章，用基本的训练参数配置就可以把 ResNet-50 在 ImageNet-1K 从头开始 (from scratch) 训练到 80.1% (不使用 mixup，cutmix 等数据增强)，训练速度（尤其是数据读取开销）相比传统分类框架节省 16% 以上，比之前 SOTA 算法快 30% 以上，是目前精度和速度双双最优的知识蒸馏策略之一，代码和模型已全部开源！ 论文和项目网址：http:/
来源：机器之心本文约4500字，建议阅读9分钟今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章。 今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章，用基本的训练参数配置就可以把 ResNet-50 在 ImageNet-1K 从头开始 (from scratch) 训练到 80.1% (不使用 mixup，cutmix 等数据增强)，训练速度（尤其是数据读取开销）相比传统分类框架节省 16% 以上，比之前 SOTA 算法快 30%
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】2月20日，复旦大学邱锡鹏团队推出中国版ChatGPT「MOSS」。发布当晚，服务器被挤爆。2月21日，复旦MOSS团队致歉，称模型还不成熟。 今天，MOSS又火了。不仅登顶知乎热榜，收获近千万流量，还引来诸多媒体竞相报道。 不过，这次出圈的，不是陪刘培强流浪的MOSS，而是复旦大学研发的中国版ChatGPT。 国内首个对话式大型语言模型 ChatGPT自发布以来，已经收获了全球巨大关注。尤其是在春节后，ChatGPT突然走红，许多网友开始期待
HTML入门与进阶以及HTML5_html 菜鸟教程目录一、简介1、前端开发最核心技术（1）HTML是什么？（2）CSS（3）JavaScript2、前端开发其他技术二、基础内容1.基础总结2.HTML的基本标签(1)HTML标签(2)head标签(3)body标签3、段落与文字(一)、段落标签(二)、网页特殊符号(三)、自闭合标签(四)、块元素和行内元素(五)、练...
[HTML入门与进阶以及HTML5] [CSS] [JS-上] [JS-下] [jQuery] [Node.js + Gulp 知识点汇总] [MongoDB + Express 入门及案例代码] [Vue项目开发-仿蘑菇街电商APP]
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）。
R-FCN全称为Region-based Fully Convolutional Networks，是由微软的何凯明团队在NIPS 2016上提出来的，仍然是双阶段的目标检检测算法。论文地址和官方开源代码见文后。
什么是人工智能？ 人类用各种方式让机器拥有与人类相仿的“智能”，就是人工智能。 什么是机器学习？ 机器学习就是实现人工智能的一种方式。
AI 科技评论按：AI 科技评论对各大顶级会议的论文及作者一直保持高度关注，在邀约优秀的与会老师和同学参加GAIR大讲堂等线下分享活动外，AI 科技评论也会持续邀请论文作者对自己的工作进行详细介绍。 本文为佛罗里达大学博士生张子钊接受AI 科技评论的独家约稿，对他在 CVPR 2017 的 oral 论文《MDNet: A Semantically and Visually Interpretable Medical Image Diagnosis Network》进行详细解读。 论文地址：https://
上班空闲之余，同事们经常去买买彩票乐呵乐呵，希望中了头等奖就可以走上人生巅峰，哈哈哈！
首先使用训练数据训练模型，然后使用交叉验证数据挑选最佳模型，最后使用测试数据测试模型是否完好。
GENIE3是一种从基因表达数据推断基因调控网络的方法。它训练预测数据集中每个基因表达的随机森林模型，并将转录因子（TF）的表达用作输入。然后使用不同的模型来得出TF的权重，测量它们各自的相关性以预测每个靶基因的表达。GENIE3的输出是一张带有调节基因，靶基因及权重的表格，它表示TF（输入基因）在预测目标中的权重。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
