作为工业、科研等领域进行测量、采集、分析、控制的手段和设备,仪器仪表产品基本已经覆盖了人们生活的方方面面。为了让它们实现真正的价值,人类需要对它的数值进行抄写,也诞生了“抄表工”一职。
框架中有个QiyuJsonReady的类,利用它可以轻松把JSON转换为表。使用非常简单。
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”。
机器视觉系统中常需要从各类仪表的显示屏图像中提取其读数。这些仪表的显示屏可以分为模拟指针显示屏、LCD显示屏和LED显示屏等。
文章背景:在使用文件夹的方式批量导入多份Excel文件时,由于Excel文件中存在隐藏的筛选行,所以导致数据重复录入,后来看了赵文超老师的一篇文章(见文末的参考资料1),对这一问题有了新的认识。
数字经济快速发展的背后,全球数据总量呈现出爆发式增长趋势。智能文档处理(IDP)技术能够高效地从多格式文档中捕捉、提取和处理数据,帮助机构和企业大幅提升文档处理效率,节约时间和人力成本。近期,合合信息智能文字识别产品通过中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)“可信AI—智能文档处理系统”评估工作,并获得“5级”评定。据悉,“5级”为该模块最高评定等级。
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我国电力行业发展迅速,电表作为测电设备经历了普通电表、预付费电表和智能电表三个阶段的发展。在产业场景中,表的种类多达十几种,过去依赖人工抄表,成本很高。如果能够采集到大量电表图片,借助人工智能技术批量检测和识别,将会大幅提升效率。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务,其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等,将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括:单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
我编写了一个名为Rhodiola的工具,该工具可以分析目标数据(例如目标的tweets),并检测其中最常用的主题,以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
有小伙伴后台和小白说,能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目,因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目,会陆陆续续的分享给大家,文末有源码地址。
1.功能介绍 在实际的开发中,同一个项目中使用多个数据源是很常见的场景。最近在学习的过程中使用注解的方式实现了一个Springboot项目多数据源的功能。具体实现方式如下。 2.在application.properties中添加多数据源配置 添加多个数据源和mapper文件路径配置,此配置用于基于java的配置数据源中使用。 #数据库配置 spring.datasource.demo.user.url=jdbc:mysql://xxx.xx.xx.xx:3306/demo-user spring.data
智能手机的笨拙已经不能满足消费者解放双手的需求。因此,便于携带的智能手表受到了消费者的青睐,而技术的不断创新也使得智能手表的功能越来越强大,转变甚至取代了智能手机的功能。
MySQL的锁包括服务器级别的锁,存储引擎级别的锁,及互斥锁。服务器级别的锁包括表锁和元数据锁,存储引擎的锁是行级别的锁,由InnoDB引擎控制。互斥锁是低级别的锁,适用于内部的资源,用于同步低级别代码的操作,确保一次只有一个线程能够访问,例如,日志文件、自增列的计数器,及InnoDB buffer pool的互斥。
车牌识别,是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片,实现识别出车牌文字的功能,能够大大提高车辆识别效率,在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持,而 EasyPR,能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR,是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统,仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR,目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
算法分为4个流程,首先用yolov5s模型从原图中识别出仪,接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点,再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别,最后后处理得到读数结果。
@EnableEurekaServer加上个注解就是Eureka的服务端了,我们并不需要写什么业务员,启动之后访问
Goertzel算法由Gerald Goertzel在1958年提出,用于数字信号处理,是属于离散傅里叶变换的范畴,目的是从给定的采样中求出某一特定频率信号的能量,用于有效性的评价。
今天给大家介绍来自斯坦福大学的Bo Wang等人发表在Nature Communications上的文章,文章提出了一种基于随机游走的扩散方法Network enhancement(NE),并将其用于网络去噪,可以提高无向加权网络信噪比,通过实验表明,与其他去噪算法相比有更高的性能,可以广泛应用于生物网络去噪。
(VRPinea 7月29日讯)今日重点新闻:FTC起诉Meta 阻止其收购VR健身应用开发商;VRChat加入EAC反作弊系统以禁用VR Mod;苹果发布手套感应新专利。
前 12 个字节出现在每个 RTP 包中,仅仅在被混合器插入时,才出现 CSRC 识别符列表。各个域的含义如下所示:
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点: 它基于openCV这个开源库,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文,例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外,还有以下其他平
需要实现commonEncoder,CommonDecoder,NettyClientHandler。
多层感知器(Muti-Layer Percetron)和卷积网络(Convolutional Neural Network)。这两种网络都属于前馈型网络(Feedforward network),其中多层感知器(MLP)是最简单也是最常见的一种神经网络结构,它是所有其他神经网络结构的基础,
HTTP/2的报文是以二进制桢发送的。那桢格式、桢大小、桢类型是怎么样的?本文会整理桢的格式以及十种桢类型。
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时,错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下,这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵,甚至只是一些小孔,但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时,表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样,因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此,如果我们能对提取的表格进行少量修改,大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别,导致不良的识别率,因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
表格检测识别一般分为三个子任务:表格区域检测、表格结构识别和表格内容识别。本章将围绕这三个表格识别子任务,从传统方法、深度学习方法等方面,综述该领域国内国外的发展历史和最新进展,并提供几个先进的模型方法。
如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
1.UniSim: A Neural Closed-Loop Sensor Simulator
以大模型为代表的通用人工智能席卷而来,逐渐影响着工作和生活的方方面面。而在药物研发领域,成本高、周期长和成功率低的三座大山依然压在我们身上。为了更好地应对这些挑战,我们激动地向您介绍一项令人振奋的技术创新——药物研发的全新伙伴、AI助手SciMind,一个为生物医药领域而生的多模态混合专家系统大模型。
1.Python安装 官网下载较慢, 可到淘宝镜像源 https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=python/安装3.8或3.9, windows
于是,出现了名叫Map With AI的应用,用深度学习分析卫星图像,标出道路 (也能标出建筑) 。
注意: IP层只包含IP地址,端口是在传输层上的,IP+端口号可以唯一表识一个进程(套接字)
以AI知名的科技公司科大讯飞,2022全球1024开发者节上官宣最新技术成果和进展。
语音的基本概念 语音是一个复杂的现象。我们基本上不知道它是如何产生和被感知的。我们最基础的认识就是语音是由单词来构成的,然后每个单词是由音素来构成的。但事实与我们的理解大相径庭。语音是一个动态过程,不
半监督网络的训练分两步进行:a)对标记数据独立训练学生模块,由教师模块生成伪标签;b)结合两个模块的训练,得到最终的预测结果。
随着深度卷积神经网络的迅速发展,基于图片的识别任务包括分类、检测与分割等都得到了极大的进步。然而,我们现实生活面临的都是一些视频流信息,而基于图片的模型参数量大且Inference时间较长,如何将这些模型迁移到视频流上成为了一个研究热点。此次分享主要聚焦于基于视频的目标检测,介绍近几年research community 在视频目标检测的几个比较好的工作。
这两天发现朋友圈被Google开源深度学习系统TensorFlow的新闻刷屏了。这当然是一个很好的消息,尤其对我们这种用机器学习来解决实际问题的工程师来说更是如此。但同时很多人并不清楚听起来神乎其神的“TensorFlow”到底是什么,有什么意义。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务,其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等,将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括:单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中,表格结构信息主要包括以下两类描述形式:1)单元格的列表(包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容);2)HTML代码或Latex代码(包含单元格的位置信息,有些也会包含单元格的内容)。
NodeJS :主要应用于开发服务器,做数据API ,设计路由,和前端的主要区别在于,前端主要负责效果和交互、 node.js是追求性能极致的产物,主要的三个特点是: 单线程、Non-blocking I/O、Event Driven Nodejs和其他后端语言的不同:
在人工智能领域,机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标,矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。
今天将继续分享从网络结构上进行改进提出基于距离变换的多任务VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程,我将整个流程步骤进行了整理,并给出每个步骤的结果,希望对大家有所帮助。
前段时间回看里约奥运会的国球比赛,岛国媒体给我龙队一个响亮的称号—— 六边形战士 !
上一篇文章说道tinker的热更新,可是少了点补丁包的管理,这一篇文章介绍的bugly就是增强版的,更加方便你集成tinker和包括了补丁包的后台管理。 为什么使用 Bugly 热更新?
如图1所示,随着人工智能的发展,图像分割技术已经在交通控制、医疗影像和工业用表识别等多个领域获得了广范的应用。为了让广大开发者可以方便快捷的将图像分割技术应用到自己的业务中,飞桨开发了一整套图像分割模型库,这就是我们接下来要介绍的PaddleSeg。
“乌蒙山连着山外山,月光洒向了响水滩。”近期在各大短视频平台爆火的《奢香夫人》你听过吗?奢香夫人是一位彝族“巾帼英雄”,这首同名歌曲早在2009年便已发布,如今突然“翻红”,不仅体现了大众对于少数民族文化高涨的兴趣,也见证着优秀的传统文化不息的生命力。
表示file1.dat文件存放在D盘中的CC目录下的temp子目录下面,文件标识常被称为文件名,文件名主干的命名规则遵循标识符的命名规则,后缀用来表示文件的性质,如:
本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授和谢昌谕教授课题组、中南大学曹东升教授课题组、碳硅智慧和腾讯量子实验室联合发表在Acta Pharmaceutica Sinica B的论文《MF-SuP-pKa: Multi-fidelity modeling with subgraph pooling mechanism for pKa prediction》。该论文提出了一种将化学领域知识和图神经网络算法相结合的通用pKa预测模型MF-SuP-pKa。作者采用子图池化(subgraph pooling, SuP)算法提高模型对分子局部和全局信息的表征能力;利用解离反应的可逆性进行数据增强(data augmentation, DA),将模型适用范围拓展至带电分子;此外,采用多精度学习(Multi-fidelity learning,MFL)的训练策略充分利用高-低精度数据集,有效提高了模型的泛化能力。实验结果表明,MF-SuP-pKa在微观pKa(micro-pKa)和宏观pKa(macro-pKa)的预测中均取得了最优性能,与现有的开源模型相比适用范围更广,使得多步电离预测成为可能。
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