评估OCR算法识别率的指标通常有这几种： one 全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，每个文本都对的张数占总的张数的比例； 标签全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，文本对的个数占总的文本个数的比例； 平均编辑距离：平均编辑距离越小说明识别率越高。平均编辑距离主要衡量整行或整篇文章的指标，可以同时反应识别错，漏识别和多识别的情况； 字符识别准确率，即识别对的字符数占总识别出来字符数的比例，可以反应识别错和多识别的情况，但无法反应漏识别的情况； 字符识别召回率，即识别对的字符数占实际字符数的比例，可
在这个信息爆炸的数字化时代，扫描工具已经成为我们日常工作和学习中不可或缺的助手。最近，扫描全能王推出了革命性的“智能高清滤镜2.0”，本次更新后，智能高清滤镜能够智能识别并优化扫描过程中的各种问题。无论是光线不均、背景杂乱，还是文档本身的折痕和污渍，它都能一一化解，呈现清晰、准确的扫描结果。
在日常工作、生活中，语音识别技术作为基础服务，越来越多的出现在我们周围，比如智能音箱、会议记录、字幕生成等等。
手写汉字的一些特点： ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直，折笔（乛、乙、く）的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角，因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点：横不平、竖不直，直笔画变弯，折笔的拐角变为圆弧，等等，例如，“品”字的三个“口”变成三个圆圈，“阝”变成“”；有时把较短的笔画变为“点”，有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连，不该连的相连，这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生，主要是由于书写者的习惯而造成的。应，笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例，“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”，其竖笔长短不一，“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同，它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术，书写时要求笔画及部件的形态和相互关系，尽量彼此协调，使整字字形结构匀称美观，因此上述笔画与部件的大小、位置变化，客观上是不可避免的。此外，由于书写者文化水平、习惯等的不同，他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样，但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化，使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置，按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样；
对目标渗透测试过程中，目标的cms是十分重要的信息，有了目标的cms，就可以利用相关bug进行测试，进行代码审计等。
当我们测试语音识别相关的系统，衡量性能是非常重要的，一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率，比如录音笔中的转写功能或者输入法语音输入等等，其实就是语音识别提供的服务，因此也需要测试相关的指标。
随着互联网的飞速发展，图片成为信息传播的重要媒介，图片中的文本识别与检测技术也一度成为学界业界的研究热点，应用在诸如证件照识别、信息采集、书籍电子化等领域。
末笔笔画只有五种，字型信息只有三类，因此末笔字型交叉识别码只有15种如表4-1所示。
想必大家都知道在以太网还在以同轴电缆作为物理传输介质的时候，很多主流工业通讯方式还是串口，包括我们熟知的Modbus RTU，Can，MPI/PPI , 3964R, MB+ , DF1等等。
EHole是一款对资产中重点系统指纹识别的工具，在红队作战中，信息收集是必不可少的环节，如何才能从大量的资产中提取有用的系统(如OA、V**、Weblogic...)。EHole旨在帮助红队人员在信息收集期间能够快速从C段、大量杂乱的资产中精准定位到易被攻击的系统，从而实施进一步攻击。
12 月 11 日，擅长计算机视觉技术解决方案的依图科技在北京公开展示了语音识别领域的最新技术成果，并表示将在近期开放依图语音识别 API 接口以及部分测试数据集。同时，依图科技还宣布，将基于其语音识别技术与微软 Azure、华为推出联合方案平台。
本文介绍了人工智能语音交互的基本环节，包括语音识别、语音合成、语义理解和对话管理。文章还列举了一些著名的语音交互产品，如苹果的Siri、亚马逊的Echo和天猫魔盒等。最后，作者提醒读者，语音交互技术目前仍在不断发展中，尚未完全成熟，但未来具有广泛的应用前景。
参与 | 鸽子，Shawn 今日，苹果再次更新其博客，这次的内容主打手写识别，而且是对汉字的手写识别。是不是挺好奇的，先来看看这篇论文的简介： 对由30000字符构成的大型汉字字符库进行实时手写汉字识别 随着智能手机、平板电脑和可穿戴设备（如智能手表）的普及，手写识别技术变得愈发重要。但是如果想在这些移动设备上实现汉字手写识别，就必须解决一些特有的问题，因为汉字识别需要有巨大的符号数据库。本论文阐述了我们如何解决这些问题，在iPhone、iPad和Apple Watch（手写模式）上实现了手写汉字的实
不过，表情包上的那些网络金句都是.jpg或者.gif的图片格式，无法被搜索、无法被计算机监测，字太小不清晰的时候还会让视力不好的同学看不清楚。
[ 导读 ]香侬科技近期提出 Glyce，首次在深度学习的框架下使用中文字形信息（Glyph），横扫 13 项中文自然语言任务记录，其中包括：(1) 字级别语言模型 (2) 词级别语言模型 (3) 中文分词 (4) 命名实体识别 (5) 词性标注 (6) 句法依存分析 (7) 语义决策标注 (8) 语义相似度 (9) 意图识别 (10) 情感分析 (11) 机器翻译 (12) 文本分类 (13) 篇章分析。
随着浏览器的发展，css hack 技术的使用应该越来越少了，但是在某些关键时刻以及综合的WEB应用或者老项目中，可能还需要使用 css hack 技术来解决一些问题。
DPI 全称为“Deep Packet Inspection”，称为“深度包检测”。所谓“深度”是和普通的报文分析层次相比较而言的，传统的流量和带宽管理是基于OSI L2-L4层，通过IP包头的五元组（包括源地址、目的地址、源端口、目的端口以及协议类型）信息进行分析，通常我们称此为“普通报文检测”。
企业数据包含着用户个人信息、隐私信息、商业敏感数据等，一旦泄漏，会给企业带来巨大的经济损失，甚至承担相关法律责任和巨额罚款。因此，如何保障企业存储的各类敏感数据的安全，成为企业信息安全工作的重中之重。
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
OCR 是人工智能里面非常重要的基础能力之一。腾讯云人工智能产品总监王磊，结合物流场景解读了OCR技术。“OCR文本识别能够优化物流行业流程，解放人力降低成本。” [1503556556876_5635_1503556557294.jpg] 王磊介绍，OCR文本识别存在三大挑战。其一是文本是由多个文字拼接组成，没有明显边界，文本框内除了笔画，其余部分均是背景，给文本识别特征提取带来难度；其二是文本是由若干汉字、英文或标点符号混合在一起，长度变化大，由于网络感知野受限，定位BOXES本身困难；其三是如果BO
与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于条件随机场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。本文（HanLP）使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码，内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。
ASR 是自动语音识别（Automatic Speech Recognition）的缩写，是一种将人的语音转换为文本的技术。这项技术涉及声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等多个学科。ASR 系统的性能受到识别词汇表的大小和语音的复杂性、语音信号的质量、单个说话人或多个说话人以及硬件等因素的影响。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
目前，已经出土的甲骨约有16万片，已经发现约4500个甲骨字，其中约3000字尚未释读。
编译原理是计算机科学领域的一个重要分支，它研究如何将高级编程语言的源代码转化成计算机能够执行的机器代码或中间代码的过程。编译原理涵盖了编译器的设计和实现，其中编译器是一种将源代码翻译成目标代码的软件工具。编译器的主要任务包括语法分析、词法分析、语义分析、优化和代码生成等环节。
随着行业的发展和技术的成熟，文字识别（OCR）目前已经应用到了多个行业中，比如物流行业快递包裹的分拣，金融行业的支票单据识别输入，交通领域中的车牌识别，以及日常生活中的卡证、票据识别等等。OCR（文字识别）技术是目前常用的一种AI能力。但一般OCR的识别结果是一种按行输出的半结构化输出。
从 2000 年开始学习和使用 Mathematica，《Mathematica 演示项目笔记》作者，发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 5月，腾讯云神图、腾讯云OCR、语音识别、NLP推出全新功能；腾讯云慧眼、腾讯云神图人脸试妆、腾讯云神图人像变换、腾讯云神图自定义人像分割、腾讯云OCR、语音识别、NLP优化了核心性能。 腾讯云神图·人脸年龄变换 通过算法模型控制输入人脸图片的脸部肌肉紧致程度，肤质细腻程度，皱纹的多少，白发程度等年龄表达，生成从小孩到老年各个年龄平滑过渡的一系列图片，同时
这家以“图”起家的AI公司，现在宣布修个“语音”双学位，而且出场便是学霸的方式——随手甩出一张摸底考第一名成绩单。
参数污染（HTTP Parameter Pollution，HPP），通过下面的例子来看一下参数污染。
论文题目：CIF: Continuous Integrate-and-Fire for End-to-End Speech Recognition
当然，这两种方法都可行，但是不够简单方便。手动输入太慢，语音识别又有点麻烦，如果普通话不好，识别很可能会出错。
https://www.testclass.cn/katalon_studio_image_discern.html
* 本文原创作者：zzz66686，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 1. 引言 AES算法，即高级加密标准，在密码学中又称为Rijndael加密算法。该算法已被用来替代原先的DES算法，并在世界范围内广泛使用。需要指出的是，AES算法不仅仅在合法的场合有着广泛的运用，在各种勒索软件等恶意程序中，同样有着广泛的应用。 本文将分为三部分介绍恶意代码中的AES算法，分别是： 1.基本AES算法的逆向识别； 2.Locky勒索软件中的AES算法识别； 3.TeslaCrypt勒索软件中AES算法
HanLP发射矩阵词典nr.txt中收录单字姓氏393个。袁义达在《中国的三大姓氏是如何统计出来的》文献中指出：当代中国100个常见姓氏中，集中了全国人口的87%，根据这一数据我们只保留nr.txt中的100个常见词语的姓氏角色，其他词语去掉其姓氏角色状态。过滤后，nr.txt中具有姓氏角色的单字共计97个。
中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作，中文的文本纠错，应用场景很多，诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等，例如：
1、常量与变量 Swift中定义常量和变量非常简单，无论你想定义的是整型、浮点型、数组还是字符串，都只需使用两个关键字来进行区分。如果定义一个常量，则使用let关键字定义；如果要定义一个变量，则使用var关键字定义。 let name = "小傅" //使用let关键字定义了一个常量name var age = 18 //使用var关键字定义了一个变量age 变量的值可以在后面的代码中通过赋值语句进行修改，而常量的值一旦设定就不能更改。 age = 19 //age是个变量，所以修改age不会报错 name
在众多汉字中，同音字（词）是一个特别的存在，正确使用，妙趣横生，使用不当，错误百出。 有网友曾戏谑：再智能的语音识别，遇到同音字（词）都可能“秒变智障”。 有时候，明明是一个温馨感动的时刻，语音识别偏偏剑走偏锋，让你措手不及。 例如： 一下子画风突变。 而语音识别在同音字（词）方面的尴尬还不止于此。 人名“王倩”和“王茜”、小区名“书香苑小区”和“书香院小区”、餐饮词汇“食全食美”和“十全十美”、服装词汇“百衣百顺”和“百依百顺”，乃至日常沟通中的“肌肉”和“鸡肉”、“失忆”和“诗意”、“北麓
素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说，“计算机视觉独角兽”的依图科技，公布了他们中文语音识别技术的最新突破，以及令人瞩目的产业布局。
中文口语语言处理国际会议ISCSLP为中文语音处理领域的知名国际会议，由国际语音交流协会中文口语处理专业委员会ISCA SIG-CSLP 主办，会上发布成果对中文智能语音的发展具有重要指导意义。
在Linux系统中一切都是文件，硬件设备也不例外。既然是文件，就必须有文件名称。系统内核中的udev设备管理器会自动把硬件名称规范起来，目的是让用户通过设备文件的名字可以猜出设备大致的属性以及分区信息等；这对于陌生的设备来说特别方便。另外，udev设备管理器的服务会一直以守护进程的形式运行并侦听内核发出的信号来管理/dev目录下的设备文件。Linux系统中常见的硬件设备的文件名称如下图:
中文分词是中文文本处理的基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 使用：pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具，支持： 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除（内部细节：数字时间日期片段，内容不会删） 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字：研表究明，汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换（1 一 壹 ①，2 二 贰 ②）
在前几篇介绍了断言，在使用断言时我们已经确定了变量的类型，确定该类型时一定存在（否则则会欺骗编译，运行时报错），那么为什么还要类型守卫呢？因为类型断言还是需要借助类型守卫的，类型守卫主要是用来判断未知类型是不是所需要的类型。 类型守卫主要包括四种方式：
在前几篇介绍了断言，在使用断言时我们已经确定了变量的类型，确定该类型时一定存在（否则则会欺骗编译，运行时报错），那么为什么还要类型守卫呢？因为类型断言还是需要借助类型守卫的，类型守卫主要是用来判断未知类型是不是所需要的类型。
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：在贷后催收行业中，每个公司每天的录音量可达上万小时，因此语音识别功能对其非常重要。今天LiveVideoStack大会邀请到了洞听智能的张玉腾老师，为我们介绍在坐席辅助系统中，语音与文本的碰撞。 文/张玉腾 整理/LiveVideoStack 大家好！我是青岛洞听智能的算法工程师张玉腾，我们公司在去年四月份成立。在2016年，我们已经是联信集团的一个智能化部门，一直在做语音与文本相
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