OCR (光学字符识别) 可以通过将打印或手写文本转换为机器可读格式来解决许多问题。它通过自动从发票、收据和表格中提取信息来简化数据输入任务,从而减少错误并节省时间。OCR在数字化历史文档,使其可搜索并保存以备将来使用方面也起着至关重要的作用。在物流中,OCR通过识别条形码和标签来帮助跟踪包裹。它在医疗保健中广泛用于将患者记录和处方数字化。通过自动化文本提取,OCR提高了各行业的生产力和准确性。
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"无服务器架构通过让团队专注于编写和部署代码而无需管理服务器或基础设施的负担,提高了开发者的生产力。在传统设置中,开发者往往需要花费大量时间在服务器配置、应用扩展和维护等任务上。而使用无服务器框架,这些管理任务大部分被转移到云服务提供商身上
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少镜头学习 (FSL) 是一种旨在训练模型以识别仅具有少量示例的任务的技术。虽然这种方法在减少所需的标记数据量方面提供了显著的优势,但它也带来了一些挑战。主要挑战之一是模型从有限的数据集进行泛化的能力。只有几个可用的训练示例,模型可能难以捕



