写论文、做学术研究时，想必大家都希望有一款编辑神器，尤其是遇到超级多的图表和公式需要编辑时更是如此。在众多的公式编辑器中，我们就不得不提 Mathpix Snip，这款数学公式识别神器只需要截个图，公式自动转化为 LaTex 代码表达式。
我们平时在阅读论文或者科学文献时，见到的文件格式基本上是 PDF（Portable Document Format）。据了解，PDF 成为互联网上第二重要的数据格式，占总访问量的 2.4%。
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。
Zotero作为一款协助科研工作者收集、管理以及引用研究资源的免费软件，如今已被广泛使用。此篇使用说明主要分享引用研究资源功能，其中研究资源可以包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。欢迎所有共同学习使用的朋友提供批评意见或补充使用经验。
科学知识主要存储在书籍和科学期刊中，通常是 PDF 格式。然而，PDF 格式会导致语义信息丢失，尤其是数学表达式。为此，MetaAI 最新提出了 Nougat (Neural Optical Understanding for Academic Documents)，这是一个 Visual Transformer，可执行光学字符识别（OCR）任务，将科学文档处理成标记语言。
TENER: Adapting Transformer Encoder for Name Entity Recognition
用 word 编辑文章的时候，你有为敲公式而感到头疼吗？即便 latex 输入公式较于 word 更加方便快捷，但是它繁多的公式符号也是让人头大呀。
在这个信息爆炸的时代，我们每天都被各种数据和文档所包围，特别是教学科研工作者，面对成堆的公式时，常常感觉无从下手。
本文[1]将介绍机器学习中的 K-最近邻算法，K-Nearest Neighbors 是一种机器学习技术和算法，可用于回归和分类任务。
在Windows平台下，使用Wox+Everything组合工具，可以使你的办公效率提高许多倍，不仅提高了自己在编辑PPT、完成论文时文件的查找效率，甚至可以快速打开网页链接或者翻译。按下Alt+空格 打开高效办公的大门
对于单文本行的图片进行识别，另一种常用的网络模型为编码-解码模型（Encoder-Decoder），并加入了注意力模型（Attention model）来帮助特征对齐，故简称EDA。
翻了翻日记，发现我第一次使用 Zotero 文献管理器的时间，是 2008 年 12 月 19 日。这中间曾经因为论文写作需要处理中文文献等原因，若干次切换过其他的文献管理器，包括 NoteExpress 和 Mendeley 等。几经波折，最终 Zotero 成为了我长期使用的文献管理工具。
在人工智能兴起的当下，AI正以不可思议的速度重塑着每一个行业。在笔者看来，AI处理能力强弱的最核心的评判指标终将是数据，先是数据质量，再是数据规模。两者任何一个的差距都将是能力强弱的分水岭。那么接踵而至数据从哪里来？我们又将要如何提取数据？...本文的这款软件将会重点帮我们解决如何从图片、二维码、PDF等介质中提取文件内容的问题，相信大家读完本文后会有一定的收获。
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。 本文基于“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”（https://arxiv.org/pdf/1708.00838v1.pdf）。 你需要对神经网络有一些熟悉，包括卷积和损失函数。 什么是图像压缩 图像压缩是转换图像使其
Hello 大家好，我是Youna。我们打工人平时办公免不了要对一些文档格式行转换。我们将探讨几款主流的 PDF 转 Word SDK，分析它们在我们打工人的实际工作中所呈现的优势与劣势。
随着人工智能领域的不断进步，其子领域，包括自然语言处理，自然语言生成，计算机视觉等，由于其广泛的用例而迅速获得了大量的普及。光学字符识别(OCR)是计算机视觉中一个成熟且被广泛研究的领域。它有许多用途，如文档数字化、手写识别和场景文本识别。数学表达式的识别是OCR在学术研究中受到广泛关注的一个领域。
原文：Diving Into Natural Language Processing https://dzone.com/articles/natural-language-processing-adit-deshpande-cs-unde 作者：Adit Deshpande 编译：KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。
Microsoft Edge是由微软开发的一款网页浏览器，致力于提供一个现代化、高效率、安全可靠的网络浏览器，以满足用户对于网络浏览的各种需求。
【论文导读】 深度学习的爆炸式发展得益于海量数据+强大计算力+算法三个部分的巨大进展，我们通常需要大量的数据去驱动模型的训练，使其获得很好的效果。但是在很多领域我们是没有很多数据的，比如在医学影像中很难拿到大量病人的图像数据，难道在这些情况下深度学习就废了吗？ 我们先思考一下人是怎么学习的，当一个小孩看过一眼课本中的斑马后，他再次看到斑马就能够识别出来；当你看过一个人一次之后，通常情况下，你还是能够轻松的认出对方，人可以轻松的做到小样本学习，这就启发了人们去研究它，近年来，小样本学习或者零样本学习是深度学
所以很多高校的老师都要求学生用Latex来写论文。那么问题来了，latex要在哪里写？有像word一样的编辑器吗？答案是肯定的。市面上的latex编辑器不下20种，各种系统都有，常见的有：LyX、TeXworks、TexStudio、WinEdt、Emacs、Sublime Text、Atom、Visual Studio Code等。 有哪些好的latex编辑器？——知乎
作者 | 王清 目录 图像识别的经典课题 计算机视觉 图像识别课题 卷积神经网络原理 前深度学习时代 卷积操作Convolution 池化Pooling ReLURectified Linear Units 多层卷积 Dropout 经典模型介绍及TensorFlow代码解析 AlexNet 震惊世界的突破 VGGNet更深的结构更优秀 GoogLeNet Inception 更全面的结构更优秀 GoogLeNet Inception-V2加入Batch Normalization Inception-V3
条形码识别，我就是好奇，为什么便利店里扫码，可以直接识别那么快，还有各种奇形怪状的想法，奇思妙想的想法。
在最近被ECCV2020接收的论文AutoSTR中，第四范式的研究人员提出了使用网络结构搜索（NAS）技术来自动化设计文本识别网络中的特征序列提取器，以提升文本识别任务的性能。
以《新冠肺炎诊疗方案（试行第七版）》为例。该pdf是图片形式的，文字不可直接复制。
毕业季临近，全国高校毕业生陆续进入了忙碌的“答辩季”。进入“百米冲刺”阶段，论文至关重要。对于理科工学生而言，论文中的数理化公式，稍不注意就容易输错，手动输入误差难以避免。
在当今的数字化时代，电子文档已成为信息存储和交流的基石。从简单的文本文件到复杂的演示文档，各种格式的电子文档承载着丰富的知识与信息，支撑着教育、科研、商业和日常生活的各个方面。随着信息量的爆炸性增长，如何高效、准确地处理和分析这些电子文档，已经成为信息技术领域面临的一大挑战。在这一背景下，电子文档解析技术应运而生，并迅速发展成为智能文档处理技术中的一个关键组成部分。
ABBYY FineReader专业版是一款理想的光学字符识别（OCR），适用于那些要求最高精度和格式保留软件的用户。ABBYY FineReader是一款十分好用的PDF编辑和转换工具。
论文地址： link: http://arxiv.org/pdf/2104.14682v1.pdf
【导读】上一次专知推出基于信息理论的机器学习报告，大家反响热烈，今天是胡老师提供的第二部分（为第三章内容）进行详细地注释说明，请大家查看！ ▌概述 ---- 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。由于时间有限，本次只是大概介绍一下本次tutorial的内容，后续会详细介绍每一部分。 胡老师的报告内容分为三个部分： 引言（Introduction） 信息理论基础（Basics of Informati
ABBYY FineReader PDF 是一款运行在PC平台上可以OCR识别的PDF转换工具。ABBYY FineReader PDF提供文字识别精度、多语言识别和转换功能，可以轻松将PDF、文档图像和扫描件转换成DOCX、XLSX、RTF、ODT等格式。以便合作、存档或分享。
欢迎转发 点赞 收藏 留言 ? 01 MathType 一款强大的数学公式编辑器 推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 写论文的时候 最烦的就是插入公式！ office自带的公式编辑内容太少 推荐一款优秀
【论文导读】 深度卷积神经网络（DCNN）在人脸识别中已经取得了巨大的进展，通常的人脸识别的核心任务都包括人脸验证与人脸识别，涉及到特征判别。很多模型都是使用Softmax损失函数去监督模型的训练，
ABBYY FineReader是一款实用的光学文字识别软件。ABBYY FineReader最新版在后台对任意大小的文档进行OCR处理的同时，可以打开、查看并处理这个文档，从而节省大量时间。ABBYY FineReader官方版无需识别整个文件，可以从选定区域中复制表格或格式化文本。
内容提要：计算机视觉领域三大国际顶级会议之一的 ECCV 2020，于 8 月 23 日至 27 日在线召开。今年 ECCV 共接受论文 1361 篇，我们从中筛选出了 15 篇最受关注的论文，与读者分享。
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。
1.概念 LATEX 源文件的格式为普通的 ASCII 文件，你可以使用任何文本编辑器来创建。LATEX 源文件不仅包括你所要排版的文本，还包括 LATEX 所能识别的，如何排版这些文本的命令。 LATEX 使用一种特殊的模式来排版数学符号和公式（mathematics）。段落中的数学表达式应该置于 ( 和 )， $ 和 $ 或者 \begin{math} 和\end{math} 之间。 2.空白距离 LATEX 将空格和制表符等空白字符视为相同的空白距离（space）。 多个连续的空白字符等同
论文名称：Semantic Parsing for Task Oriented Dialog using Hierarchical Representations
在AI盛行的当下，基于文档的本地知识库智能问答系统已经成为当下最受AI从业者欢迎的落地方式。本文旨在收集整理当下AI应用中使用较多的处理pdf的库和开源项目，喜欢的请点赞、收藏。
这是第 2 章的内容，概要性地讲解基于bookdown拓展包进行图书排版的整体思路与实现方式.
由Google AI主办的Open Images大赛是目前通用物体检测和实例分割两个领域中数据量最大、数据分布最复杂、最有挑战性的竞赛。它比COCO数据大一个量级，标注更不规则，场景更复杂。
近日，清华大学校友、MIT 在读的中国博士生杨珩与团队合作开发了第一套针对自动驾驶汽车的“可认证的感知”算法，有助于提高下一代自动驾驶汽车的行驶安全。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
本文介绍了 LaTex 公式在网页中的展示方案，通过不同的引擎和工具，如 MathJax、KaTex、MathQuill 等，实现了公式在网页中的渲染。同时，也讨论了在服务器端渲染的情况下，如何解决公式超出限制的问题。
LaTex 是基于 Tex 的排版系统，常用于科技出版物的排版。和 word 等排版工具的最大区别在于，它是纯文本格式的，掌握基本的规则，就能输出专业美观的展示效果。纯文本格式，也就意味着它不像 word 那样，所见即所得，对初学者不友好。
行人检测作为计算机视觉领域最基本的主题之一，多年来被广泛研究。尽管最先进的行人检测器已在无遮挡行人上取得了超过 90% 的准确率，但在严重遮挡行人检测上依然无法达到满意的效果。究其根源，主要存在以下两个难点：
机器之心报道 编辑：蛋酱 来自萨里大学的研究者引入了注意力机制，将自动驾驶的 2D 图像转换为鸟瞰图，使得模型的识别准确率提升了 15%，并斩获了 ICRA 2022 的杰出论文奖。 对于自动驾驶中的许多任务来说，从自上而下、地图或鸟瞰 (BEV) 几个角度去看会更容易完成。由于许多自动驾驶主题被限制在地平面，所以俯视图是一种更实用的低维表征，对于导航也更加理想，能够捕获相关障碍和危险。对于像自主驾驶这样的场景，语义分割的 BEV 地图必须作为瞬时估计生成，以处理自由移动的对象和只访问一次的场景。 要想从
昨天在介绍Center Loss的时候提到了这两个损失函数，今天就来介绍一下。Contrastive Loss是来自Yann LeCun的论文Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping，目的是增大分类器的类间差异。而Triplet Loss是在FaceNet论文中的提出来的，原文名字为：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering，是对Contrastive Loss的改进。接下来就一起来看看这两个损失函数。论文原文均见附录。
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读9分钟来自萨里大学的研究者引入了注意力机制，将自动驾驶的 2D 图像转换为鸟瞰图，使得模型的识别准确率提升了 15%，并斩获了 ICRA 2022 的杰出论文奖。 对于自动驾驶中的许多任务来说，从自上而下、地图或鸟瞰 (BEV) 几个角度去看会更容易完成。由于许多自动驾驶主题被限制在地平面，所以俯视图是一种更实用的低维表征，对于导航也更加理想，能够捕获相关障碍和危险。对于像自主驾驶这样的场景，语义分割的 BEV 地图必须作为瞬时估计生成，以处理自由移动的对象和只访问一
数学是数据科学和机器学习的重要基础，数学运算的结果对于机器学习项目而言是至关重要的。在编写代码时，我们常常需要定义数学公式的计算形式。像 S=r^2 这样简单的数学公式，大概不会出现拼写错误。但如果是下面这样的公式呢？
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