XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System字符识别
MAPPS CSS 的规划提交标准
• 所有文件均应为光学字符识别 (OCR) PDF 格式，并旋转以使页面直立阅读，方向允许以“横向”格式打印，但任何 8.5”x11” 纸张除外，这些纸张将以“纵向”格式打印。 • 平面图尺寸不得大于 30”x42” 格式。 • 提交给供水部的平面图不得大于 24"x36" 格式。 • 文档分辨率应至少为 150 dpi 1，最高为 300 dpi，以平衡易读性和文件大小。 • 导出设置：保持输出比例；避免“适合页面”。 • 解锁并展平所有图纸和报告。标记列表和图层应清除并清空。 • 仅限矢量内容。不鼓励使用扫描图像。 • 按比例绘制的平面图和细节应包括图形比例。
空白委员会报告模板
例如业务管理系统 (BMS) 和 Mosaic（社会关怀应用程序）。这两个应用程序都需要重新平台化或升级。这些应用程序正在老化，就 BMS 而言，NCC 运行的版本于 2004 年发布，这意味着新版本将具有 AI 技术（在自动化工作流程和复杂的光学字符识别 (OCR) 领域），这些技术将内置到基础产品和过去 20 多年中改进的所有其他产品中。就 Mosaic 而言，拥有和维护该产品的 Access Group 渴望确保他们的 AI 产品能够用于这一领域以增加收入来源，但这也最大限度地减少了 NCC 对多种技术解决方案的接触以及与多个应用程序相关的成本、集成和升级费用。这意味着 AI 功能将随 LoB 应用程序一起提供，NCC 正在与供应商核实，以确保我们不会重复该功能以及由此带来的所有相关问题。
使用机器学习和计算机视觉自动从印刷收据中提取数据
对自动化的追求旨在简化从Au的汽车到AI聊天机器人的日常任务。这样的重复性任务是跟踪业务费用，尤其是在瑞典，公司必须跟踪和宣布所有费用，存储印刷收据几年。现有解决方案通常不足，特别是对于瑞典收据，这些收入需要特定信息，例如税收细节。本研究介绍了一种旨在处理印刷收据的系统，并提取关键信息，包括税收，商人名称，日期和总价。该系统采用计算机视觉，光学字符识别（OCR）和大型语言模型（LLMS）来解决子问题，例如收据本地化，文本提取和文本分类。对系统的性能进行了各种图像质量和子问题的评估。结果表明该系统既快速又准确，这表明高质量的输入图像对于最佳性能至关重要。尽管该系统不是完美的，但该系统可以大大减少从印刷收据中提取信息的时间，从而为企业提供实用的解决方案。
AINS RFI 回应：人工智能工具
• 用于突出显示和编辑文档的自动命名实体识别 o 自然语言处理，它是人工智能的一个子集 o 机器学习和训练有素的分类器 o 人员、地点、组织、金钱、日期、时间和百分比 o 自动突出显示或编辑 • 人工智能编辑模板用于配置一组基于高级搜索的编辑操作，这些操作可以配置为使用核心和人工智能辅助搜索标准。开箱即用，AI 编辑模板中提供以下类型的编辑标准：o PII 信息o 组织信息o 位置信息o 日期/时间信息o 金钱/货币和百分比信息o 自定义模式和自动模式反应 支持 SSN/电话/电子邮件/信用卡号/护照号 用户定义的自定义模式，例如州 ID、患者 ID、跟踪或案卷号o KB 基于历史记录的编辑标准•记录处理文档的完全数字化o OCR - 光学字符识别o ICR - 智能字符识别 - 能够识别手写并改进数据审查•基于历史记录的智能编辑建议o 自动建议o 编辑历史知识库o 跟踪用户审查的更正•用户选择是否按编辑类型编辑或突出显示数据（例如：编辑所有人名和 SSN 但突出显示所有组织名称）在 AI 编辑模板中•查找和取消编辑功能•将单个或多个出现的编辑项标记为从当前层中删除 • AI 知识库培训师角色来管理知识库标准项 • 将新文档直接添加到请求案例审查日志或从 EDR 导入审查日志时自动应用 AI 编辑模板 • AI 编辑摘要屏幕（AI 助手）可直接按类型导航到编辑项，例如实体、SSN/电子邮件/电话号码/模式等。• 配置编辑标准停止列表的选项，以便可以从未来的编辑过程中排除不需要的 KB 历史记录编辑标准项 • 编辑标准自定义模式生成器可添加自定义模式，例如 A#、护照号码、VIN、索赔号码等。
人工神经网络系统
人工神经网络是一种基于互连连接构建多个处理单元的计算方法。该网络由任意数量的单元或节点或单元或神经元组成，将输入集连接到输出。它是计算机系统的一部分，模仿人类大脑分析和处理数据的方式。自动驾驶汽车、字符识别、图像压缩、股票市场预测、风险分析系统、无人机控制、焊接质量分析、计算机质量分析、急诊室测试、石油和天然气勘探以及各种其他应用都使用人工神经网络。预测消费者行为、创建和理解更复杂的买家细分、营销自动化、内容创建和销售预测是 ANN 系统在营销中的一些应用。本文回顾了人工神经网络的最新发展和应用，以便通过回顾和分析已发表论文中的最新成果来推动该研究领域的发展。因此，可以介绍开发的 ANN 系统，并介绍 ANN 系统的新方法和应用。
一种检测和识别图片中文本的混合方法
为了创建能够自动从图像或图片中读取文本的计算机系统，研究人员专注于检测和识别图像中的文本。这个问题特别困难，因为图像通常具有复杂的背景和广泛的属性，包括颜色、大小、形状、方向和纹理。我们提出的方法基于形态学，它由膨胀和腐蚀过程组成，以提取文本并识别包含文档文本或图像的黑白文本区域。这种建议的方法已被研究，因为它能够自动识别与文本图片对齐的文本，例如商店名称、街道名称、横幅和海报。本文使用光学字符识别 (OCR) Tesseract 标准和优化的 OCR Tesseract 介绍了该设备实验的设计、应用和结果。我们的结果表明，优化的 OCR Tesseract 比标准性能好得多。图像预处理和文本处理模块构成了该设备的两个模块。该设备使用 Arduino Uno 和 drawbot/flutter 进行文本打印，是使用 Raspberry Pi 和 1.2GHz 处理器创建的。
使用人工智能神经网络和图像处理的手写识别
由于数字技术在各个领域的使用增加以及几乎全天的日常活动以存储和传递信息，手写角色识别已成为研究的流行主题。手写仍然相关，但是人们仍然希望将笔迹副本转换为可以通过电子方式传达和存储的电子副本。手写字符识别是指计算机从手写来源（例如触摸屏，照片，纸质文档和其他来源）检测和解释可理解的手写输入的能力。手写字符仍然很复杂，因为不同的个人具有不同的手写样式。本文旨在报告开发手写字符识别系统，该系统将用于阅读学生和讲座笔记。该发展基于人工神经网络，该网络是人工智能研究领域。不同的技术和方法用于开发手写字符识别系统。但是，很少有人专注于神经网络。与其他计算技术相比，使用神经网络识别手写字符更有效，更健壮。本文还概述了手写字符识别系统以及系统开发的测试和结果的方法，设计和架构。目的是证明神经网络对手写性格识别的有效性。
文章 一种人工智能赋能的家庭基础设施，可最大限度地减少用药错误
摘要：本文介绍了一种基于人工智能 (AI) 的基础设施，用于减少在家遵循治疗计划时的用药错误。该系统特别有助于帮助有认知障碍的患者。基于 AI 的系统首先使用 Actor-Critic 方法学习患者的技能。在评估患者的残疾情况后，系统采用适当的方法进行监测过程。监测用药过程的可用方法是基于深度学习 (DL) 的分类器、光学字符识别和条形码技术。DL 模型是一种卷积神经网络 (CNN) 分类器，即使在不同方向显示时也能够检测到药物。第二种技术是基于 Tesseract 库的 OCR，可从盒子中读取药物名称。第三种方法是基于 Zbar 库的条形码，可根据盒子上的条形码识别药物。GUI 表明该系统可以帮助患者服用正确的药物并防止用药错误。这种整合三种不同工具来监控用药过程的方法具有优势，因为它降低了用药错误的可能性并增加了正确检测的机会。当患者有轻度认知障碍时，这种方法更有用。
Dong, Z.、Abdulghani, AM、Imran, MA 和 Abbasi, QH (2020) 使用物联网框架的人工智能智能制冷管理系统。在：2020 年计算、网络和物联网国际会议 (CNIOT 2020)，中国三亚，2020 年 4 月 24-26 日。ISBN：9781450377713 此版本与已发布版本之间可能存在差异。如果您想引用，建议您查阅出版商的版本。©国际计算、网络和物联网会议。这是作者的作品版本。它在此发布供您个人使用。不得重新分发。
本文介绍了一种利用人工智能和物联网 (IoT) 技术设计的智能制冷管理系统。该系统通过物联网技术收集制冷设备内的实时温度、记录产品信息并增强冰箱功能，以方便人们智能地管理冷藏和冷冻食品。所提出的系统分为两部分：板载子系统和基于互联网的子系统。板载子系统使用 Arduino Leonardo 板来控制其他组件，包括低功耗机器视觉 OpenMV 模块、温度和湿度传感器以及 GY-302 光强度传感器。OpenMV 相机模块用于识别食物类型、读取条形码并通过卷积神经网络 (CNN) 算法和 tesseract-ocr 进行 OCR（光学字符识别）。食物类型识别模型由深度学习框架 Caffe 训练。GY-302 光强度传感器用作相机模块的开关。DHT11 传感器用于监测冰柜内的环境信息。基于互联网的子系统在物联网上运行。它保存信息并从机载子系统上传，并充当食品供应商的接口。该系统表明，现有的日常公用事业系统与最新的人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 技术的结合可以帮助开发更智能的应用程序和设备。
自动数据提取和...
摘要：通过教育环境中的考试脚本评估学生至关重要，尤其是在教育工作者的“掌握反馈”中，增进了学生的理解和自我调节。但是，它仍然是一项忙碌的练习，需要一些创新的解决方案。本研究建议将机器人技术整合起来，以使记录和整理标记的脚本自动化，以减轻讲师的负担并提高生产率。关键目标包括使用定向快速和旋转简介（O.R.B.）之类的方法开发数据提取管道用于图像对齐和自适应阈值，用于照明变化。此外，使用单个输入卷积神经网络（SICNN）的角色识别模型设计了三种预处理技术（BINACARITION，更薄和梯度幅度计算），该技术根据不同的图像要求量身定制。对“ EMNIST BY_MERGE”数据集进行的培训显示出多样化的验证精度，梯度输入SICNN模型的总体达到了最高，总体上达到了89.24％，而二进制输入SICNN模型在自定义脚本上以99.39％的效果出色。这种方法旨在增强教育行政流程和效率，从而实现可持续教育。关键字：数据提取，字符识别，手写测试脚本，图像处理，卷积神经网络。