PaddleOCR学习笔记 01-PaddleOCR简介
《PaddleOCR学习笔记 01-PaddleOCR简介》涵盖了PaddleOCR的基础介绍、OCR技术概览、PaddleOCR的开源状态及主要算法，包括文字检测与识别算法、百度自研的SAST、SRN和End2End-PSL等，以及9m超轻量模型的介绍。适合初学者入门学习。
SpringBoot3.x和OCR构建车牌识别系统
本文介绍了一个基于Java SpringBoot3.x框架的车牌识别系统，详细阐述了系统的设计目标、需求分析及其实现过程。利用Tesseract OCR库和OpenCV库，实现了车牌图片的识别与处理，确保系统的高准确性和稳定性。文中还提供了具体的代码示例，展示了如何构建和优化车牌识别服务，以及如何处理特殊和异常车牌。通过实际应用案例，帮助读者理解和应用这一解决方案。
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。
当OCR遇见大语言模型：智能文本处理的进化之路
简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）
实战对比：百炼知识库与钉钉知识库的全方位对比
百炼知识库依托通义千问大模型，具备强大的多模态处理能力，支持实时知识更新与深度文档解析，适用于复杂业务场景；钉钉知识库则深度集成钉钉办公生态，侧重流程化办公场景，适合日常办公需求。两者在智能引擎、格式兼容、文档解析、交互体验、知识精准度、成本结构及管理流程等方面各有优势，企业可根据自身需求选择合适的知识管理工具。