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【自动化办公】如何快速的去识别PDF多个区域内容，将内容提取出来后保存到Excel表格里面，基于WPF的和腾讯API的详细解决方案

通过使用 WPF 构建一个可视化的桌面应用程序，结合腾讯云 OCR API 进行文本识别，能够快速准确地识别 PDF 指定区域的内容，并将其保存到 Excel 表格中，方便后续的数据处理和分析。...以下是一个基于 WPF 和腾讯 API（以腾讯云 OCR 为例）实现识别 PDF 多个区域内容并保存到 Excel 表格的详细解决方案：环境准备安装 Visual Studio 并创建一个 WPF 项目...在 WPF 项目中设计界面创建一个窗口，包含用于选择 PDF 文件的按钮、显示 PDF 预览（可选）的区域、用于指定识别区域的交互控件（如矩形框绘制工具等）、执行识别的按钮和保存到 Excel 的按钮。...GeneralBasicOCRResponse resp = await client.GeneralBasicOCR(req); return resp.TextDetections;}将识别结果保存到...在保存到 Excel 按钮的点击事件中，调用 SaveToExcel 方法将识别结果保存到 Excel 文件。

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20个为前端开发者准备的文档和指南8

1.Meteor: The Official Guide(Meteor官方指南) Meteor介绍的链接地址: http://www.geekpark.net/topics/211573 它是由Meteor...fromTitle=CDN “该站点收集的信息可以帮助你更好地为你的内容分发需求找到更好地CDN。” ? 8....包括一个快速入门部分，对使用的正则表达式的解释和可以把该正则表达式保存到一个唯一的URL里。 ? 13....HTTP Security Best Practice(HTTP安全最佳实践) 它是用于构建更加安全的Web性能的集合，内容涵盖了SSL/TLS，内容安全策略，跨站点脚本，cookie安全等等。 ?...这是一个发布在Slant问答站点上的一个问题，该站点上有很多正反的观点，并且对许多不同的IDE和文本编辑器都有着用户评论。 ?

1.3K50
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    如何使用Meteor开发以太坊Dapp 原

    本教程将向你展示如何设置Meteor应用程序以用作Ðapp，并可能回答几个关于为什么应该使用Meteor的问题。...你可以使用meteor-build-client将所有前端代码作为单个index.html，使用一个js和css文件加载你的资源。...要添加它，请将以下包添加到Ðapp： $ meteor add less $ meteor add ethereum:dapp-styles 现在将myDapp.css重命名为myDapp.less并在其中添加以下行...这3个包为你提供了EthTools，EthAccounts和Ethblocks对象，它们为你提供格式化程序功能，包含来自web3.eth.accounts（具有自动更新余额）的帐户的集合以及最近50个块的集合...这样你只需要编写和读取你的响应集合，观察函数将处理其余的（例如sendTransactions） 过滤器等会将日志等添加到你的集合。因此，你可以将所有回调信息从应用逻辑中删除。

    1.7K20

    从图像到语言:图像标题生成与描述

    Mason和 Charniak(2014)则根据待描述图像中视觉内容所对应的标签词频,将描述生成问题转化为文本摘要提取问题,使用更成熟的自然语言处理技术实现生成质量更高的标题或描述的目标。...Mun 等人(2017) 认为在视觉注意力定位过程中,可以引入与其相似的相关描述作为辅助,提高模型对于视觉区域关注的准确性,为此,提出一种基于文本引导注意力机制的图像描述模型。...首先根据图像内容使用相似度与标题共识分值,从训练集中检索出相关的描述句子,然后使用文本引导注意力单元计算词汇与视觉区域的相关度,并据此提取图像的上下文特征。...以元学习(Meta-learning)思想为基础,将图像和文本结合在一起作为学习目标,通过动态地学习文本中的少量先验知识,进而影响视觉模型中的参数更新,并实现视觉模型与语言模型的参数共享。...,然后将其映射为各语义对象的有向场景图,并根据场景图的匹配程度,衡量生成句子的质量;在具体计算时,参考句子集合与生成句子的场景图转换为“ n-元组”的集合,然后借鉴 METEOR 方法中的匹配方法统计匹配集合

    1.8K30

    革新OCR结构化技术应用，揭秘百度中英文OCR结构化模型StrucTexT预训练模型

    OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型： 实体分类：提取OCR结果中与预定义实体标签（例如“姓名”，“日期”等）对应的文本内容； 实体连接：分析文本实体间的关系，例如是否组成键（key）-值（value...百度提出OCR结构化模型StrucTexT，首次将中英文字段级多模态特征融入OCR结构化预训练进行特征增强，在6项OCR结构化数据集合上努力刷新了业界最好效果；同时基于StrucTexT打造数字化医疗理赔方案...，利用命名实体识别技术标记文本语义实体； 图像信息提取方法：基于检测分割等计算机视觉任务，定位文本实体的图像区域； 多模态信息提取方法：档案、票据、卡证等富视觉文本图像具有文字、图像（纹理，颜色、字体等...2.字段实体分类： StrucTexT使用字段特征进行实体分类，在票据信息抽取集合SROIE，英文表单数据集合FUNSD和中文表单数据集合XFUND-CHN三个数据集上达到SOTA。...传统保险公司通过人力进行核保，理赔人员手动录入票面上的内容信息，少则十几条，多则数十条。理赔录入审核团队规模逐年递增。大量成本的投入给公司运营带来了巨大压力。

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    RAG评估指标：指标之旅

    然而，当涉及到评估生成文本在回答问题或总结内容方面的质量时，任务变得相当复杂。...尽管 METEOR 尝试通过同义词和词干来解决这个问题，这些评估工具缺乏语义知识，无法识别语义变化。这在有效评估长文本时尤为明显，将文本视为简单的段落集合过于简化。...首先，它使用基于 Wikipedia 内容的随机更改数据集进行预训练，以模拟生成输出的多样性。此外，还进行了一个微调步骤，将人类评分纳入其中，以提高其性能。...BARTScoreBARTScore：其想法是将评估生成文本的问题转化为文本生成问题。...UniEval：Elastic 的 RAG 评估选择UniEval 将所有评估维度统一到一个布尔问答框架中，允许单个模型从多个角度评估生成文本。

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    Meteor 分页包 alethes:pages 详解

    注意：以下内容多是对官方包的一种简述和翻译，如果需要更详细的内容可以参考官方地址。 特性 官网上介绍了很多它的特性，由于我的英文不是很好，我只能翻译我们大家非常关注的点。...仅 subscribe 当前页需要的数据，并不是一次性 sub 所有数据 本地缓存，获取过的数据本地存储，避免返回时重新获取 在加载当前页过程中，预取下一页的数据，确保下一页的时候无缝过度 多个集合产生一个分页数据...window.innerHeight - 可视的高度，当前浏览器显示了多少内容，这些内容的高度之和。...就没什么区别了，最终导致了如上问题，将这个 css 修改为 height: 100% 即可解决问题。...总结 这个包需要研究的地方还有很多，希望我介绍的内容能帮助大家在后期开发 Meteor 项目减少一些麻烦，一起努力共勉。

    21520

    清华大学刘知远团队提出ChatMol模型，基于自然语言进行交互式的分子发现

    由于可能有多个分子与描述相匹配，因此人类用户可以迭代地补充属性描述Tj+1，系统将根据当前的文本描述，生成修改后的分子。...图1 ChatMol结构图 对于传统的文本生成任务，BLEU，ROUGE和METEOR分数被广泛用于衡量预测结果与参考答案的相似性。...BLEU分数主要用于评价生成内容的精准率；ROUGE分数主要评价内容的完备性(召回率)；METEOR分数通过外部知识来源考虑同义词，主要评价内容的意义相似度。它们也可以应用于分子理解的评价。...然而，对于分子生成任务，从分子准确性的角度来看，内容文本相似度并不具有说服力。 对于分子生成，除了使用BLEU分数来衡量文本精度外，作者主要考虑两个方面：匹配率和分子相似度。...为了获得多回合文本描述，作者将T分成句子，并颠倒它们的顺序，得到S1,2，…，其中详细信息的数量依次增加。对于第k次训练，有Tk = {S1, S2，…, Sk}。

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    谷歌多模态预训练框架：视频字幕、动作分类、问答全部实现SOTA

    编码器需要学习将文本中的信息与视觉内容融合，目标标签用于训练解码器进行生成。 但在未标记视频的情况下，每个视频剪辑仅带有来自 ASR 的脚本，没有手动注释的目标标签。...但是，训练模型以生成通常不以输入内容为基础的未来话语效果并不理想。因此，谷歌应用了一种新的双向生成损失函数来加强与输入的关联。...双向生成损失 我们可以通过制定包括前向和后向生成的双向生成损失来缓解非基础文本生成的问题。前向生成在给定视觉框架及其相应的转录本的情况下生成未来语句，并允许模型学习将视觉内容与其相应的转录本融合。...多模态视频字幕生成结果 研究人员将 MV-GPT 与使用相同模型架构的现有预训练损失进行比较，在 YouCook2 上使用标准评估指标（Bleu-4、Cider、Meteor 和 Rouge-L）。...MV-GPT 在 YouCook2 上不同预训练损失的四个指标（Bleu-4、Cider、Meteor 和 Rouge-L）。

    1K20

    前端进阶攻略|最全的前端开源JS框架和库

    在视图控制模式中，我们将界面的不同部分分为子视图或包含其他视图的子视图控制器。然后视图控制器“驱动”内部视图来提供交互和UI功能。...Knockout是一个以数据模型为基础的能够帮助你创建富文本，响应显示和编辑用户界面的JavaScript类库。...15.Meteor 代码托管地址:https://github.com/meteor/meteor Meteor是一种新型JavaScript框架，用于WebApp应用程序开发。...Three.js 提供了一个轻量级的 3D库，让你可以将 3D 效果渲染成一个 HTML5 的 canvas, SVG, 和 WebGL。...在页面上点击，目标处的内容会放大，再次点击或者按 ESC 键即可恢复原始大小。zoom.js 提供了两个缩放模式，按目标元素缩放和按坐标缩放。是一款效果很独特的页面内容缩放插件。

    3.8K70

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    在视图控制模式中，我们将界面的不同部分分为子视图或包含其他视图的子视图控制器。然后视图控制器“驱动”内部视图来提供交互和UI功能。...Knockout是一个以数据模型为基础的能够帮助你创建富文本，响应显示和编辑用户界面的JavaScript类库。...15.Meteor 代码托管地址:https://github.com/meteor/meteor Meteor是一种新型JavaScript框架，用于WebApp应用程序开发。...Three.js 提供了一个轻量级的 3D库，让你可以将 3D 效果渲染成一个  HTML5 的 canvas, SVG, 和 WebGL。...在页面上点击，目标处的内容会放大，再次点击或者按 ESC 键即可恢复原始大小。zoom.js 提供了两个缩放模式，按目标元素缩放和按坐标缩放。是一款效果很独特的页面内容缩放插件。

    3.7K71

    【RAG论文】文档树：如何提升长上下文、非连续文档、跨文档主题时的检索效果

    但当处理需要理解长篇上下文的文档时，简单的将文档切割或仅处理其上下文显然不够，在非连续文档、跨文档主题和分散型主题内容时效果不佳。...研究内容 研究内容：递归抽象处理树组织检索（Recursive Abstractive Processing for Tree Organized Retrieval）是一种全新且强大的技术，用于以全面的方式对大型语言模型...具体的方法如下： 文本分割 文本向量表示 文本聚类 文本摘要 创建树节点 递归分聚类以及摘要 文档检索 文本切割 将检索语料库拆分为100个tokens的短的连续的chunk，类似于传统方法 保持句子完整...给定N个文本段的集合，每个文本段表示为一个维密集向量嵌入，文本向量x给定其在第k个高斯分布中的可能性为: 总概率分布是一个加权组合 UMAP:Uniform Manifold Approximation...各数据集使用标准的BLEU、ROUGE、METEOR和F1评估指标，并在QuALITY的HARD子集上报告准确率，该子集包含大多数人类注释者在限时设置中回答错误的问题。

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    多角度视频描述：FIOVA基准推动LVLMs向人类水平迈进 ！

    在本节中，作者将详细介绍第一步。首先，作者收集了FIOVA数据集，其中表示视频的人机标注集合（参见第2.1节）。在这个基础上，作者还结合了形成了 GT 作为视频的人机理解的全面基准（参见第2.3节）。...这种主题多样性确保了该数据集为评估各种背景和内容类型的模型提供一个强大平台。 为了确保高质量标注，每段视频都由五名个人进行标注，他们仅关注视觉内容，排除音频或字幕，除非是场景中自然产生的文本。...3 LVLMs Response Collection 如图1中的第2步所示，在本节中，每个视频 经过多个 LVLMs 处理，形成视频、描述和响应的基准对集合 ，其中 表示 LVLMs 对视频 的响应集合...因此，作者采用了AutoCQ（Wang等人（2024）），它通过集成文本和语义相似性扩展了传统指标BLEU、GLEU和METEOR，提供了对LVLM生成的字幕与人类标注之间对齐的更全面评估。...BLEU，GLEU和METEOR等指标关注词汇相似度，简单同义词使用和基本词法变化，因此会惩罚重复和冗余内容。

    10210

    文本太长，Transformer用不了怎么办

    论文主要采用局部注意力和全局注意力结合的机制避免以往直接对长文本进行切分导致的信息损失，Longformer通过滑动窗口式注意力、空洞滑动窗口、全局注意力将attention机制的复杂度降低至O(n)....一种流行的策略是只考虑文档部分内容。但是，这可能导致系统无法检索较长的文档。作者提出了一种局部自注意力机制，即考虑在文档term上移动窗口，并且每个term只关注同一窗口中的其他terms。...使用一个学习过的饱和函数和一个两阶段池策略来识别文档的相关区域。具有这些更改的Transformer-Kernel池化模型可以有效地从具有数千个tokens的文档中引出相关信息。...本文提出一种针对长文档的神经单文档提取摘要模型，将整个文档的全局上下文和当前主题的局部上下文结合起来。...在两个科学论文数据集Pubmed和arXiv上对该模型进行了评估，在ROUGE-1、ROUGE-2和METEOR评分上，该模型在提取和抽象模型方面都优于之前的工作。该方法结合局部和全局上下文信息。

    1.8K40

    超越CVPR 2024方法，DynRefer在区域级多模态识别任务上，多项SOTA

    然而，目前的区域级多模态大语言模型往往采用固定分辨率编码的方案，即对整张图像进行编码，然后通过 RoI Align 将区域特征提取出来。...受 deformable convolution 操作启发，我们提出了一个对齐模块，通过将 对齐到 来减少偏差，其中 是仅包含参考区域的视图编码的区域嵌入。...ii) 区域 - 文本对比学习。类似于区域标记解码器，解码器 定义为基于查询的识别解码器。该解码器计算字幕与区域特征之间的相似性分数，使用 SigLIP loss 进行监督。iii) 语言建模。...当任务类型未知时，我们首先构建一组在不同插值系数 t 下的候选视图集合， 。从候选集中，通过贪婪搜索算法采样 n 个视图。...实验 Region-level Captioning 在区域字幕生成任务，DynRefer 以更小的模型（4.2B v.s. 7B），在 RefCOCOg 和 VG 两个数据集上、在 METEOR 和

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    浏览器内核之 CSS 解释器和样式布局

    对于其他位置属性设置为 “static” 或者 “relative” 的元素，它的包含块就是最近祖先的箱子模型中的内容区域（Content）。...文本：设置文本缩进，对齐。单词间隔。字母间隔。字符转换、装饰和空白字符等。 字体：设置字体属性，可以是内嵌的，也可以是自定义字体的方式，另外还可以设置加粗、变形等属性。...每个规则集合就是将之前解释之后的结果合并起来，并进行分类，例如 id 类规则，标签类规则等。至于为什么是多个规则集合，是因为这些规则集合可能源自于默认的规则集合，或者网页自定义的规则集合等。...StyleResolver 类根据元素的信息，例如标签名、类别等，从样式规则中查找最匹配的规则，然后将样式信息保存到新建的 RenderStyle 对象中。...再次，对于自定义规则集合，它先查找 ID 规则，检查有无匹配的规则，之后依次检查类型规则，标签规则等，如果某个规则匹配上该元素，WebKit 把这些规则保存到匹配结果中。

    1.1K40

    每日学术速递2.25

    设计评估框架 评估指标：采用多种评估指标，包括BLEU、METEOR、ROUGE-L、SPICE、BERTScore和LLM-Judge，从不同角度评估生成文本的质量、准确性和相关性。...模型评估 评估指标：采用多种评估指标，包括BLEU、METEOR、ROUGE-L、SPICE、BERTScore和LLM-Judge，从不同角度评估生成文本的质量、准确性和相关性。...评估框架 评估指标：采用多种评估指标，包括BLEU、METEOR、ROUGE-L、SPICE、BERTScore和LLM-Judge，从不同角度评估生成文本的质量、准确性和相关性。...研究方法 构建投影矩阵：为了从输入图像中提取特定概念，IP-Composer首先使用大型语言模型（LLM）生成描述概念变体的文本集合，然后通过CLIP文本编码器将这些文本编码为嵌入向量。...通过这些实验，论文验证了所提出方法在提升VLMs长文本生成能力方面的有效性。 论文的主要内容： 本文的核心内容是解决现有大型视觉语言模型（VLMs）在生成长文本输出时的局限性问题。

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