光学字符识别 (OCR) 是一种使计算机能够读取打印或手写文本并将其转换为机器编码文本的过程。OCR系统使用图像处理技术来识别文档中的字符,然后将它们映射到相应的数字格式。该过程通常涉及多个阶段: 预处理图像 (例如,去除噪声、调整对比度) 、检测文本区域、将文本分割成行和字符以及识别每个字符。例如,OCR可用于将印刷书籍转换为电子书,扫描收据以进行财务跟踪,或者甚至将历史文档转换为可搜索的数字格式。OCR技术已经存在了几十年,但是机器学习的进步,特别是深度学习,已经显著提高了它的准确性和多功能性。现代OCR系统可以处理各种字体,语言和手写样式,从而在文档管理,基于文本的搜索和表单自动数据提取等应用程序中提供了更大的灵活性。OCR在使基于文本的信息在数字时代更易于访问和使用方面发挥着至关重要的作用。
什么是图像标注?它有哪些类型?

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人脸识别在访问控制中的应用是什么?
预训练的语言模型是已经在大型文本语料库上训练以学习一般语言模式 (诸如语法、句法和语义关系) 的NLP模型。这些模型作为构建特定任务应用程序的基础,减少了从头开始训练模型的需要。示例包括BERT、GPT和RoBERTa。
预训练任务通常包
如何为ARIMA模型选择参数?
移动平均是一种用于通过计算定义窗口上的观测值平均值来平滑时间序列数据的技术。此方法有助于减少噪音并突出潜在趋势。例如,销售数据的5天移动平均值计算序列中每个点过去5天的平均销售额。有不同类型的移动平均线,如简单移动平均线 (SMA) 和加权
视觉语言模型如何处理模糊的图像或文本数据?
“视觉-语言模型(VLMs)通过结合视觉和文本理解,处理模糊的图像或文本数据,从而产生最具有上下文相关性的解释。当图像或文本呈现不确定性时,这些模型通过共享的潜在空间分析两种输入,使它们能够进行推断或生成考虑多种可能含义的输出。例如,如果一



