随着科技的不断发展，人工智能（AI）在各个领域都发挥着重要的作用。其中，文档智能（ Document AI ）在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用，为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
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背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入，金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外，行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中，促使数据沉淀，加速流程效率，实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中，计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数
ABBYYFineReader是一款OCR文字识别软件，它可以对图片、文档等进行扫描识别，并将其转换为可编辑的格式，比如Word、Excel等，操作也是挺方便的。
一款使用Python编写的图像内表格数据提取工具，可以高效识别PDF原件、扫描件、复印件、彩色（黑白）照片、截图内的数据表格，提取后转为Excel文件输出。
台前，以对话形式出现的ChatGPT成为当前人工智能变革浪潮的佼佼者，“懂语言者得天下”是现今大模型市场显著的商业现实。幕后， NLP、CV 的发展使得AI的价值被大众重新挖掘。多模态的发展也让文图处理的价值到达了新的高峰，而这其中，以OCR技术为基础的AI视觉技术也有较为亮眼的表现。
以前做nlp对长文本切分也略有些经验，通常就是先按段落进行切分，对于过长的段落文本，通常就是按模型（这里通常是embedding模型）能接受的输入长度，按句子的标点符号（如句号，感叹号，问号等）进行切分，切分后的片段要尽可能的长，但是不能超过模型的输入限制。另外，一些可以操作的技巧是，段落内的片段可以做一些重复，例如，段落内的多个片段，前一个片段的最后一句可以和后一个片段的第一句重复。
信息安全是网络发展和信息化进程的产物，近几年，无论是国家层面，还是企业本身，都对信息安全愈发的重视。风险管理的理念也逐步被引入到信息安全领域，并迅速得到较为广泛的认可。风险评估逐步成为信息安全管理的最为重要的手段之一。那如何规范的实施风险评估，保证信息系统的安全，成为很多企业安全负责人认真考虑的问题。
ABBYY FineReader2023通过 OCR 实现纸质文件和扫描件数字化处理纸质文件和扫描件，便捷存储，检索快速可靠，方便在短期内反复使用和编辑文件，实现办工场所数字化。ABBYY不仅支持文字，还支持彩色文件识别、自动保留原稿插图和排版格式以及后台批处理识别功能，使用者再也不用在扫描软件、OCR、WORD、EXCEL之间换来换去了，处理文件会变得就像打开已经存档的文件一般便捷。
本章主要介绍文档分析技术的理论知识，包括背景介绍、算法分类和对应思路。通过本文学习，你可以掌握：1. 版面分析的分类和典型思想 2. 表格识别的分类和典型思想 3. 信息提取的分类和典型思想。
第十四届视觉与学习青年学者研讨会(VALSE 2024)于5月5日-7日在山城重庆渝北区悦来国际会议中心举办。大会聚焦计算机视觉、模式识别、多媒体和机器学习等领域的国际前沿和热点方向。大会中，合合信息智能创新事业部研发总监常扬做了"文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用"专题汇报，主要讲解TextIn文档解析技术和高精度文本向量化模型的技术特征。下面为大家分享一下这次报告的主要内容。
在现实生活中，表格大小、种类与样式复杂多样，例如表格中存在不同的背景填充，不同的行列合并方法，不同的内容文本类型等，并且现有文档既包括现代的、电子的文档，也有历史的、扫描的手写文档，它们的文档样式、所处光照环境以及纹理等都有比较大的差异，表格识别一直是文档识别领域的研究难点。
PDF 已迅速成为跨各种平台共享和分发文档的首选格式，它作为一种数据来源，常见于公司的各种报告和报表中。为了能更好地分析、处理这些数据信息，我们需要检测和提取 PDF 中的数据，并将其转换为可用且有意义的格式。而数据提取的 PDF SDK，可以集成在应用程序或内部系统中，能更加有效地提高用户的工作效率，帮助用户做出更好的数据分析和运营决策。
近日，2024中国图象图形大会在古都西安盛大开幕。本届大会由中国图象图形学学会主办，空军军医大学、西安交通大学、西北工业大学承办，通过二十多场论坛、百余项成果，集中展示了生成式人工智能、大模型、机器学习、类脑计算等多个图像图形领域的进展。
编译程序是一种翻译程序，编译程序是将一种语言形式翻译成另一种语言形式。它将高级语言所写的源程序翻译成等价的机器语言或汇编语言的目标程序。
作者：不正经IO 公众号：不正经程序员 我们经常有识别文字的需求 比如看书时，我们想将书上的文字弄成电子的，发个朋友圈装一装 或者，需要将一些纸质文件上的文字转成电子的 如此种种 不知道你们平时用什
TableBank 开源地址：https://github.com/doc-analysis/TableBank
本文以Java代码示例介绍如何来扫描和识别条形码图片。这里使用免费条码工具 Free Spire.Barcode for Java，调用BarcodeScanner类中的scan(java.lang.String fileName, BarCodeType barcodeType)方法扫描识别指定类型条码中包含的数据。在编辑代码前，先参考如下步骤手动将jar包导入Java程序：
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
*本文原创作者：shentouceshi，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 为了提高工作效率，最近写了几款渗透测试类的工具，在这里给大家分享一下。 工具一：小米范web查找器：快速扫描端口并识别web应用 工作原理： 快速端口扫描。 对开放的端口快速识别http/https。 如果识别到为http/https，则抓取首页title、Server头，响应头。 如果端口非http/https，则通过socket方式抓取其banner信息。 功能及特性： 1、工具内置浏览器插件，另外针对开放端口
现在表格区域检测的准确率已经很高了。但检测和识别是相辅相成的，单独的检测不够完善。如何利用检测和结构识别的结果互相提高效果，是未来的研究方向和重点。
Acrobat Pro DC 2021 for Mac是由Adobe公司推出的一款专业PDF编辑和阅读软件。它具有直观的界面和功能强大的工具，可以帮助用户创建、编辑、转换、组织和分享PDF文件。
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 近年来，各大企业和组织机构都在经历数字化转型。将文档转换成计算机所能识别的样态，是数字化转型的关键步骤，如何识别出图片中表格具体的结构与内容，并直接提取其中的数据和信息是学术界和工业界共同瞩目的焦点。然而，目前的表格识别算法多用于识别横平竖直的表格，对于全无边界和实线的表格、行列之间存在大片空白区域的表格等日常生活中常见的表格还没有较好的解决方案，对于拍摄角度倾斜而表格边框弯曲等情况更是束手无策。 今天我们将为大家介绍微软亚洲研究院在表格结构识别方向的最新进展，研究员们提
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
布丁扫描，终身免费向所有安卓和苹果端用户开放，与市面上同类型的扫描软件相比，免费、好用、无广告使它收获了无数好评。而且该软件功能非常丰富，除基础的文档扫描外，还支持文字提取、证件扫描、表格识别、照片修复。
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。
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
转眼十一月已经过半数，各企业已陆续开始准备年终固定资产盘点工作了。传统的固定资产盘点模式无论是效率、准确率都无法适应企业资产日益增长的需要，因此，寻求一种简单、高效、智能的固定资产盘点手段成为各企业的目标。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
在当今数字化时代，文档版式分析是信息提取和文档理解的关键步骤之一。文档版式分析，也称为文档图像分析或文档布局分析，是指从扫描的文档图像中识别和提取文本、图像、表格和其他元素的过程。这项技术在自动化文档处理、电子数据交换、历史文档数字化等领域有着广泛的应用。
光学字符识别OCR技术（Optical Character Recognition）是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域：CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理），综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
HardeningMeter是一款针对二进制文件和系统安全强度的开源工具，该工具基于纯Python开发，经过了开发人员的精心设计，可以帮助广大研究人员全面评估二进制文件和系统的安全强化程度。
本文授权自知乎作者南慕伦，CMU计算机视觉方向，描述了一个自动化阅卷机器，非常有借鉴意义。文末点击阅读原文查看。
春季是繁忙的播种季，学生党迎来了开学季和紧张的研究生复试，职场人士也需要处理新签业务带来的大量不同类型的文件，比如合同、发票、档案等。这些文件在被拍照、扫描成电子文档的过程中，时常存在漏字、错位现象。究其原因，有个看似“冷门”却关键的技术点极大地影响了文字识别效果，这个技术便是“版面分析”。
1.5.8 Beta 2018-01-28 一、增加了几个变量 %DomainNoPoint% 为当前扫描目标域名去掉. wwwbaiducom %DomainUnderLine% 为当前扫描目标域名将.换成下划线 www_baidu_com %DomainCenterAndTldUnderLine% 为当前扫描目标域名主体与后缀并将.换成下划线 baidu_com %LastSubPath% 为当前目标url最后一级目录 http://www.baidu.com/a/b/c/ 则%LastSubPath%为c （注：此变量需要为Url加入/结尾，如未存在子目录则程序自动抛弃此行字典。）
在工作中经常会遇到PDF转Word等可编辑文本情况，相信很多小伙伴用的是文字一个一个打，图片一个一个截的笨办法了。今天小编也和大家一样，准备这样搞，但是篇幅实在太长，最后还是放弃这办法了。最后搜到了Abbyy FineReader
今天这篇文章是今年最后一篇文章了，因此也是一篇非常有用的技术文章，你可以现在只了解一下并进行收藏，等你需要用到的时候再拿出来看一看，这样就好了。
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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。
可将 PDF 转换成 docx 文件的 Python 库。该项目通过 PyMuPDF 库提取 PDF 文件中的数据，然后采用 python-docx 库解析内容的布局、段落、图片、表格等，最后自动生成 docx 文件。
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。
在日常工作和生活中，我们经常遇到需要从图片中提取文本信息的场景。比如，我们可能需要从截图、扫描文件或者某些图形界面中获取文本数据。手动输入这些数据不仅费时费力，还容易出错。这时，自动化的 Optical Character Recognition（OCR，光学字符识别）技术就能派上用场。
随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等相继出台，数据安全上升到国家安全层面和国家战略层面，数据分类分级已经成为了企业数据安全治理的必选题。然而数据分类分级的实现在行业内有很多痛点，主要体现在如下几点：
我们经常会用手机拍摄、截屏了一大堆图片，领导的PPT、客户的名片、各种文案海报等等…… 想着有空后把资料整理成文字稿，但是一想到要在电脑上把文字打出来，巨大的工作量让我们望而却步，最终不了了之。 有没有一种工具可以很顺利的将纸质版的文字变成电子版的文字呢？ 答案肯定是有的，给大家推荐下面这 5 种方法，图片和表格都能秒转文字，分分钟帮你提高工作效率~~ 01 传图识字 1）打开微信，点击下方「发现」选项，选取「小程序」。 2）点击「搜索」，输入“传图识字”，或者“图片文字识别”，或者“扫描大师” 3
固定资产盘存是指定期或不定期对企业的实物资产进行盘点和清查，以便真正掌握固定资产的数量、状态和情况，确保账实一致、账账相符。真正掌握固定资产的家底情况，以做出正确决策，降低固定资产的闲置率和丢失率，提升固定资产的利用率，为企业降本增效。企业管理者只有真正地控制实物资产的“采购、管理、维修、报废”才可以让固定资产的管理进入良性循环，助力企业的信息化管理。
作者 | Jeremy Stanley 译者 | 冬雨 策划 | 蔡芳芳 触发或未触发数据警报，无非以下四种结果。 理想情况下，收到的第个警报都应关乎于你关心的真正的数据质量问题 (真阳性)。如果没有你关心的问题，就不应发出警告 (真阴性)。 然而在现实世界中，大多数数据质量监控解决方案远远没有这么完美。它们会发送一些无效的警报 (误报)。这些问题分散了数据团队的注意力，削弱了对监控解决方案的信心。 亦或，监控工具遗漏了真实的数据质量问题 (假阴性)。这样会对你的业务决策和数据产品造成损害，对数据的可信
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