企业级AI项目未达预期：非结构化数据处理背后有何玄机？
企业级AI项目常因数据质量不佳未能达到预期，其中非结构化数据的处理是关键瓶颈。三桥君指出，PDF等非结构化文档包含大量表格、图表和公式等复杂元素，传统OCR技术难以有效提取。为解决这一难题，现代文档解析工具应具备多模态解析能力，能精确提取复杂元素并保持原始结构。文档质量直接影响AI模型效果，高质量结构化数据可显著提升模型性能。
十个问题读懂OA办公系统
OA系统不仅是审批请假、报销的工具，更是企业内部事务协同的重要平台。它涵盖行政、人事、财务等多方面流程管理，通过数字化手段提升效率、规范操作、实现数据留痕。本文详解OA系统的功能、适用场景及实施要点，帮助企业管理更高效、制度更落地。
传统OCR与深度学习OCR的较量
OCR（光学字符识别）技术经历了从传统手工特征提取到深度学习自动化处理的变革。本文对比传统OCR与深度学习OCR，从图像预处理到后处理，详解技术演进带来的速度、精度与扩展性飞跃。
高校实验实训课程开发：基于现有的硬件基础和开源能力研发最前沿的AI实验课程
更多基于学校现有硬件基础：企业需求场景的开发和发展，更加注重上层数据和应用，各类工具软件的出现，极大提升了各类硬件的应用价值。我们看到各类硬件厂商，想方设法把硬件卖给学校，但是很多硬件不是在那里尘封，就是寥寥无几的使用场景，我们希望基于学校现有的硬件基础去开发更多面向不同行业或专业的实验实训课程，物尽其用。基于学校现有的硬件，集约开发，极大降低硬件投入成本。
医疗病历结构化处理系统技术白皮书——基于多模态AI的医联体数据治理方案
本系统基于双端协同架构，集成移动端OCR识别与云端数据分析，实现医疗文档高效结构化处理。采用PaddleOCR轻量引擎与隐私计算技术，支持离线识别与敏感信息脱敏。后端构建分布式数据仓库与多租户机制，满足PB级存储与数据安全合规要求。实测OCR准确率达96.2%（印刷体）与88.7%（手写体），字段抽取F1值92.4%，显著提升病历处理效率与质量。