通义大模型在文档自动化处理中的高效部署指南（OCR集成与批量处理优化）
本文深入探讨了通义大模型在文档自动化处理中的应用，重点解决传统OCR识别精度低、效率瓶颈等问题。通过多模态编码与跨模态融合技术，通义大模型实现了高精度的文本检测与版面分析。文章详细介绍了OCR集成流程、批量处理优化策略及实战案例，展示了动态批处理和分布式架构带来的性能提升。实验结果表明，优化后系统处理速度可达210页/分钟，准确率达96.8%，单文档延迟降至0.3秒，为文档处理领域提供了高效解决方案。
亚太唯一，阿里云实人认证获权威机构认可
Forrester公司发布IDV趋势报告《The State Of Identity Verification In The Financial Services Industry》(April 2, 2025)，阿里云IDV暨金融级实人认证产品在报告的知名实践案例中被收录。
鸿蒙5开发宝藏案例分享---AI辅助图文内容高效编创
本案例展示HarmonyOS在AI图文编创领域的实战应用，通过跨设备协同与智能处理提升创作效率。核心功能包括：自由流转（多设备无缝切换编辑）、服务互通（跨设备调用相机/相册）和鸿蒙智能（AI抠图+文字识别）。开发者可学习关键代码实现，如图片选择器、AI分析器、动图拍摄及跨设备相机调用等，同时规避常见开发坑点，大幅缩短开发时间。适合想深入了解HarmonyOS跨端协同与AI能力的开发者参考实践。
我用 Python 写了一个自动裁剪答题卡区域的小工具（附代码）
本文分享了一种通过 OpenCV 自动裁剪答题卡中答题区域的方法。核心思路是利用答题区域四周的黑色角块进行定位：先通过自适应阈值增强对比度，再用 `cv2.findContours()` 找轮廓，并计算每个轮廓的“紧凑度”（面积 / 周长）筛选出接近方块的角块。最终根据四个角块的边界矩形裁剪出答题区。代码实现详细，适合初学者参考，同时提供了参数调整建议以适配不同图像条件。