行业实践 | 基于Qwen2-VL实现医疗表单结构化输出
本项目针对不同医院检查报告单样式差异大、手机拍摄质量差等问题，传统OCR识别效果不佳的情况，探索并选定了Qwen2-vl系列视觉语言模型。通过微调和优化，模型在识别准确率上显著提升，能够精准识别并结构化输出报告单信息，支持整张报告单及特定项目的识别。系统采用FastAPI封装接口，Gradio构建展示界面，具备高效、灵活的应用特性。未来该方案可扩展至多种文本识别场景，助力行业数字化转型。
实战阿里通义灵码极速编程-截屏-OCR-Ollama篇代码
该代码实现了一个截屏测试工具，结合了鼠标事件监听、屏幕截图和OCR功能。用户可通过拖动鼠标选择屏幕区域进行截图，并将截图转换为Markdown格式的文本内容。具体步骤包括：初始化大模型客户端、编码图像为Base64格式、捕获指定屏幕区域并保存截图、调用大模型API进行OCR识别并输出Markdown格式的内容。
实战阿里通义灵码极速编程-截屏-OCR-OLlama篇
通过实际案例展示阿里通义灵码如何极大提高编程效率。以开发屏幕截图OCR Python程序为例，使用Win10、Anaconda3、VS Code及通义灵码插件。经过四次提问与优化，从截屏选择矩形区域到调用大模型进行OCR识别，整个过程仅耗时半小时，最终形成可运行的控制台程序。加入界面开发后，总用时2小时，显著提升开发速度和质量。
自学记录鸿蒙API 13：实现智能文本识别Core Vision Text Recognition
在完成语音助手项目后，我尝试了HarmonyOS Next API 13中的Core Vision Text Recognition API，体验其强大的文本识别功能。该API支持多语言高精度识别，能快速将图像中的文本提取为结构化信息，适用于文档扫描、票据管理和实时翻译等场景。通过权限配置、初始化服务、实现识别功能和构建用户界面，我完成了文本识别应用的开发，并探索了性能优化与功能扩展。鸿蒙生态的强大支持让开发者能更便捷地实现复杂功能。未来计划将此技术应用于实际项目，如票据管理或实时翻译工具。如果你也对文本识别感兴趣，不妨一起探索！
数据解码者：揭秘多模态信息提取的智能革命
《多模态数据信息提取》解决方案利用先进AI技术，从文本、图像、音频、视频中提取有价值信息。方案涵盖引言、概述、核心功能、架构部署、实战体验、评测报告和总结展望，旨在帮助企业应对复杂数据挑战，实现从理论到实践的飞跃。通过自动化标注、事件预警等功能，提升数据处理效率与用户体验。尽管在某些高级设置和低分辨率图片处理上还有改进空间，但其强大的功能和灵活性已展现巨大潜力。
阿里云多模态数据信息提取解决方案评测报告
本文基于阿里云多模态数据信息提取解决方案，对其进行全面评测。该方案利用百炼大模型等技术，支持文本、图像、音频和视频处理，显著提升效率并降低成本。体验中，文本和图片信息提取功能表现出色，部署便捷且准确率高。优势包括易用性、多模态支持和高性价比，但文档完善性和模型定制性等方面仍有提升空间。建议增强模型可定制性、跨模态融合能力及丰富文档案例，以进一步优化用户体验。
解决方案评测｜多模态数据信息提取
本文介绍了多模态数据信息提取技术，涵盖文本、文档、图片OCR、图片属性及视频内容的提取与分析。该方案支持一键部署，适用于需高效处理大量信息的用户和电商平台。体验显示，文本提取响应迅速，而涉及OSS存储的任务稍慢。未来可加强音频理解和多模态融合，提升整体性能。
《多模态数据信息提取》解决方案评测报告
《多模态数据信息提取》解决方案评测：该方案部署界面直观，文档逻辑清晰，函数模板简化了流程，官方示例验证效果良好。但在高级配置、特定环境兼容性、参数说明及特殊格式处理上存在改进空间。整体满足常见需求，模块化设计提升了可移植性。建议完善文档和优化细节，以提升用户体验和准确性。