AI多模态的5大核心关键技术，让高端制造实现智能化管理
结合大模型应用场景，通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据，自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。核心技术包括版面识别、表格抽取、要素抽取和文档抽取，实现信息的系统化管理和高效查询，大幅提升设备维护和生产管理的效率。
苹果多模态模型大升级！文本密集、多图理解，全能小钢炮
苹果公司近日发布了其最新版本的多模态模型MM1.5，该模型在文本密集图像理解、视觉引用和定位以及多图推理等方面进行了显著升级。MM1.5基于MM1模型，具备更强的文本处理、视觉理解和多图推理能力，适用于多种下游任务。此外，还推出了专门用于视频理解和移动UI理解的变体。
如何绕过Captcha并使用OCR技术抓取数据
在现代网页数据抓取中，Captcha作为一种防止爬虫和恶意访问的措施，广泛应用于各种网站。本文介绍如何使用OCR技术绕过文字Captcha，并通过代理IP技术提高爬虫的隐蔽性。具体实现包括下载Captcha图片、使用Tesseract OCR识别文字、通过代理IP抓取目标数据。示例代码展示了如何抓取大众点评的商家信息。
AI与OCR：数字档案馆图像扫描与文字识别技术实现与项目案例
本文介绍了纸质档案数字化的技术流程，包括高精度扫描、图像预处理、自动边界检测与切割、文字与图片分离抽取、档案识别与文本提取，以及识别结果的自动保存。通过去噪、增强对比度、校正倾斜等预处理技术，提高图像质量，确保OCR识别的准确性。平台还支持多字体识别、批量处理和结构化存储，实现了高效、准确的档案数字化。具体应用案例显示，该技术在江西省某地质资料档案馆中显著提升了档案管理的效率和质量。
基于文档智能&RAG搭建更懂业务的AI大模型
本文介绍了一种结合文档智能和检索增强生成（RAG）技术，构建强大LLM知识库的方法。通过清洗文档内容、向量化处理和特定Prompt，提供足够的上下文信息，实现对企业级文档的智能问答。文档智能（Document Mind）能够高效解析多种文档格式，确保语义的连贯性和准确性。整个部署过程简单快捷，适合处理复杂的企业文档，提升信息提取和利用效率。