XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System字符识别
基于机器学习的手写字符识别
从邮政服务到自动化表单处理的应用程序。本文介绍了用于HCR的各种方法的比较研究，强调了传统和深度学习方法。传统技术，例如K-Nearest邻居（K-NN），支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），将其与现代深度学习体系结构（如卷积神经网络（CNN））进行了比较。该研究研究了这些方法的效率，准确性和复杂性，重点是在识别不同数据集中手写字符时的性能。关键挑战，例如在图像中的手写样式，噪声和扭曲的变化。此外，要提高识别率，强调预处理技术的重要性，例如归一化，二进制和提取特征提取。研究结果表明，尽管传统方法对于具有最小的变化的较小数据集有效，但深度学习模型，尤其是CNN，在大型复杂数据集上的准确性和概括方面表现跑得跑得跑得跑得跑得跑得卓越。本文通过讨论将多个模型和使用混合技术相结合的未来潜力来进一步改进HCR系统的结合。
www.migrationletters.com机器学习算法要检测手写字符识别
手写字符识别（HCR）是一个广泛研究的领域，旨在开发能够识别手写文本的算法。准确的HCR对于各种应用很重要，包括文档数字化，签名验证和邮政自动化。尽管取得了重大进展，但当前的HCR系统仍然面临着几个挑战，例如写作风格，噪音和草书手写的存在。为了克服这些挑战，已经开发了机器学习算法，以提高手写文本的识别准确性。在本文中，我们将探讨用于HCR的不同类型的机器学习算法并评估其性能。我们还将讨论用于提高认识准确性及其实施挑战的预处理技术。此外，我们将研究用于衡量识别准确性的评估指标以及影响算法性能的因素以及如何优化它们。这项研究可以有助于开发更准确，更有效的手写角色识别系统，该系统可以在各个领域具有重要的应用。
（IJACSA）国际先进计算机科学与应用杂志，2020 年第 11 卷第 7 期 使用人工智能神经网络和图像处理进行手写识别
摘要 —由于数字技术在所有领域和几乎所有日常活动中用于存储和传递信息的应用越来越多，手写字符识别已成为一个热门的研究课题。手写仍然很重要，但人们仍然希望将手写副本转换为可以进行电子通信和存储的电子副本。手写字符识别是指计算机检测和解释来自手写源（例如触摸屏、照片、纸质文档和其他来源）的可理解手写输入的能力。手写字符仍然很复杂，因为不同的人有不同的笔迹风格。本文旨在报告手写字符识别系统的开发，该系统将用于阅读学生和讲座的手写笔记。该开发基于人工神经网络，这是人工智能的一个研究领域。开发手写字符识别系统使用了不同的技术和方法。然而，很少有人关注神经网络。与其他计算技术相比，使用神经网络识别手写字符更高效、更稳健。本文还概述了手写字符识别系统的方法、设计和架构以及系统开发的测试和结果。目的是证明神经网络对手写字符识别的有效性。
使用人工智能的假冒产品监控系统
首先，像下图这样构建图像背景，然后构建文本显著性，即在视觉处理背景下的图像的独特特征。字符识别意味着允许计算机识别书面或印刷字符（例如数字或字母）并将其转换为计算机可以使用的形式的过程。字符识别器 - ABBYY 我们首先使用领先的商业 OCR 引擎 ABBYY 对文本显著性执行字符识别。ABBYY 接收图像作为输入并输出该图像中识别出的字符。然后通过文本提示编码（即二元语法和三元语法）完成字符检测，最后通过视觉提示编码完成视觉检测这两者使用对象粒度分类进行分类，最后的结果是徽标检索。
GAO-24-106498，港口基础设施：美国港口已采用一些自动化技术并报告了不同的效果
图 4：截至 2019 年，部分美国及外国港口海运集装箱码头的自动化货物处理设备使用情况及年货运量 12 图 5：半自动双小车岸桥和自动导引车 15 图 6：自动轨道式龙门起重机 18 图 7：射频识别 (RFID) 和光学字符识别 (OCR) 技术 21 缩写 AI 人工智能 CMTS 海上运输系统委员会 DOT 交通部 EPA 环境保护署 FHWA 联邦公路管理局 FLOW 货运物流优化工程计划 FMC 联邦海事委员会 INFRA 重建美国基础设施计划 ITS 智能交通系统 MARAD 海事管理局 MTDI 海上运输数据计划 OCR 光学字符识别 RAISE 重建美国基础设施可持续性和公平计划 RFID 射频识别 TEU 二十英尺当量单位
人工智能甚至可以准确读取不常见的手写字符！ ！
*要使用此服务，您需要一个将文档数字化的设备，例如扫描仪和互联网连接。 ※本服务利用了AI inside Inc. 的字符识别AI。 ※我们与东日本电信电话株式会社签署了合作协议，并推出了手写字符读取服务。
使用 OCR 和深度学习分析患者医疗报告
1 副教授，印度塞勒姆索纳理工学院 IT 系 2 教授，特伦甘纳邦 Gokuraju Rangaraju 工程技术学院 ECE 系 3、4 印度塞勒姆索纳理工学院 IT 系最后一年 摘要 人工智能是世界上蓬勃发展的技术之一。它的进步为许多领域提供了应用空间。数据安全、游戏、汽车行业、人力资源、机器人、医疗保健等。在医疗保健领域，有许多不同的进步使用人工智能来帮助医生治疗患者。我们的想法是开发一种人工智能，只需将报告捕捉为图像，就能帮助患者理解他们的医疗报告。有一些研究工作通过分析报告并提出好的解决方案来帮助医生。还有一些研究工作分析报告并将其存储在数据库中。这些报告根据其相关性进行处理和分类，以便医生可以利用它们来治疗新病例。我们的工作是告诉人们他们的报告是关于什么的，而无需医生的帮助。我们使用光学字符识别 (OCR) 来检测文本，将它们纳入某种匹配算法，并以描述性文本和增强现实 (AR) 的形式显示结果。关键词：人工智能、医疗保健、医疗报告、光学字符识别、增强现实。1. 简介
everynamecounts：人工智能和 OCR
目前，档案馆使这些文件可供访问和使用的方式是通过手动提取。在一小时内，志愿者通常可以处理大约四份文件。现在我们正在做的是应用人工智能和光学字符识别来大大加快提取速度。到目前为止，我们在样本测试案例中看到，当 AI 和 OCR 与人工验证结合使用时，我们能够在一小时内处理大约 41 份文件。这意味着文件数量以及因此能够提供的故事和名称数量增加了约 10 倍。