使用OCR (光学字符识别) 的图像到文本转换器通过分析图像来识别和提取文本。它从预处理开始，包括对图像进行二值化，去除噪声和对齐文本以获得更好的准确性。
然后，系统将图像分割成区域，例如线条或单个字符，并应用特征提取技术来识别文本模式。现代OCR系统使用cnn或lstm等深度学习模型来更准确地识别字符和单词。
识别后，执行后处理以纠正错误并格式化提取的文本。应用包括数字化文档，从图像中翻译文本以及在各个行业中自动化表单处理。
Keras是如何降低学习率的？
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使大语言模型（LLMs）更加可解释面临哪些挑战？
LLMs的隐私风险主要来自其培训和运营中使用的数据。如果训练数据中包含敏感或个人身份信息 (PII)，模型可能会无意中生成显示此类详细信息的输出。例如，如果LLM在未编辑的客户支持日志上进行培训，则在出现提示时可能会输出敏感的用户信息。
群体智能能预测结果吗？
“是的，群体智能可以用于在不同背景下预测结果。群体智能是一个基于去中心化系统集体行为的概念，其中简单的智能体根据局部规则和相互之间的互动进行操作。尽管它不像传统统计模型那样提供确切的预测，但它可以根据来自大量智能体的集体数据提供有价值的见解
A/B 测试在信息检索（IR）中的含义是什么？
转换器模型通过利用其捕获文本中的长期依赖关系和上下文的能力来增强信息检索 (IR)。与传统模型不同，转换器同时处理整个输入序列，使其在理解查询和文档背后的含义方面非常有效。
例如，在IR系统中，像BERT和GPT这样的转换器可以更好地理解