一、智能文档处理介绍在AI时代，智能文档处理技术正变得越来越重要。它包括了智能文字识别（OCR）、智能文档信息抽取、文档图像处理以及文档转换等多个方面。这些技术共同构成了现代信息处理的核心，广泛应用于数据分析、自动化办公、数字化存档以及更多其他领域。智能文字识别（OCR）智能文字识别技术，即光学字符识别（OCR），是指使用计算机视觉和深度学习算法从图像中自动识别文字的过程。这一技术使计算机能够从扫描的文档、照片以及其他类型的图像中读取文字。近年来，随着深度学习技术的发展，OCR精度大幅提升，已能有效处理各种字体、格式和语言的文本识别。智能文档信息抽取智能文档信息抽取则涉及从识别的文本中提取结构

摘要随着人工智能（AI）技术的飞速发展，软件工程正经历着前所未有的变革。本论文深入探讨了AI时代对软件工程的影响，分析了新兴技术在软件开发、测试和维护等方面所带来的挑战和机遇。从过去独立发展的人工智能和软件工程两个学科，逐渐走向交汇并形成新的研究领域。随着AI技术的崛起，我们见证着软件工程手段的变革，同时也在面对着其所带来的问题和挑战1.引言随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，软件工程领域正在经历一场前所未有的变革。本论文旨在深入探讨AI时代对软件工程的影响，并分析新兴技术对软件开发、测试和维护等方面的挑战和机遇。我们将详细讨论AI在软件工程中的应用，以及它对传统软件工程方法和实践的影响。在过

近日，由中国图象图形学学会青年工作委员会发起的“第十九届中国图象图形学学会青年科学家会议”在广州召开。会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，邀请各界专家与青年学者进行总计超200场的高水平学术深度交流，促进图象图形领域“产学研”合作。一、前言引入在会上，来自合合信息的丁凯博士在“垂直领域大模型论坛”作题为《文档图像大模型的思考与探索》的报告，分享了关于文档大模型的最新研究成果以及对未来的展望。他指出，尽管以Chat-GPT为代表的大语言模型和GPT4-V多模态大模型在文档领域取得了显著成果，但OCR文档图像识别等领域的核心问题仍然存在。如场景及版式的多样性、采集设备的

在SREWorks社区聚集了很多进行运维数仓建设的同学，大家都会遇到类似的挑战和问题：数仓中存储大量数据消耗成本，但很多存储的数据却并没有消费。进数仓的ETL学习成本高、管理成本高，相关同学配合度低，以及上游结构改动后ETL却迟迟无人调整。数仓中数据的时效性、准确性问题，导致很多场景无法完全依赖数仓展开。上面的种种让推广数仓的同学很犯难：明明花了大力气构建了统一数仓，但却又受限于各种问题，无法让其价值得到完全的落地。本文旨在阐述一种基于LLM的数仓构建方案，从架构层面解决上述的三个问题。一、方案设计从需求出发，再次思考一下我们进行运维数仓构建的初衷：用一句SQL可以查询或统计到所有我们关注的运

在生成式人工智能浪潮的推动下，每个企业都面临着如何紧跟时代潮流、创新业务模式的挑战。而这些挑战也给诸如云厂商等带来了更多的发展新机遇。作为一家在云计算领域深耕多年的企业，金山云始终关注着技术发展的趋势，并积极探索如何帮助企业将这些技术应用于实际业务中。一方面，金山云夯实云计算基础，通过技术和产品能力的升级，助力大模型服务商更好地发展。另一方面，为了帮助特定领域行业用户提升效率，金山云围绕人工智能，探索行业大模型、模型平台以及知识助手等，以便更好地满足行业客户的业务需求。金山云副总裁钱一峰表示，金山云延续中立的优势，依托底层算力网络优势以及混合云部署差异化优势，聚焦业务场景，更好地满足企业的实际

今天分享的AIGC系列深度研究报告：《AIGC专题报告：生成式人工智能人人可用的新时代》。（报告出品方：埃森哲）报告共计：21页人工智能发展迎来新拐点ChatGPT正在唤醒全球对人工智能（AI）变革潜力的认知，激发起前所未有的关注和创造力浪潮。该技术可以模仿人类的对话和决策能力，使我们站上了公众采用人工智能的第一个真正拐点。最终，所有人，所有地方都将切实感受到这项技术的颠覆性潜力。基础模型是大型模型的通称，此类模型拥有数十亿项参数。最近的进展使企业现在能够依托这些基础模型，构建出专门的图像和语言生成模型。而大语言模型(LLM)既属于生成式人工智能，也是一种基础模型。ChatGPT背后的大语言模

大模型时代下AIGC新浪潮文章目录大模型时代下AIGC新浪潮1.**相关概念**2.**迎接大模型时代**3.**ChatGPT引爆AIGC产业**4.**从产业链宏观看AIGC**1.**上游：基础层**2.**中游：技术层/模型层**1.**模型层介绍**2.**预训练大模型分类与介绍**3.**下游：应用层**1.**总体概述**2.**AIGC应用赛道**3.**国内外应用探索**5.**大模型时代下的风险**6.**AIGC浪潮下的机遇与挑战****6.1抓住机遇****6.2应对挑战**7.**AIGC浪潮下的个体思考**1.相关概念大模型：大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的

1什么是数字化资产维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中提到：“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。”数据资源将和土地、人力、资金等生产要素一样，成为企业的资产。业界对于数据资产的定义是企业或组织拥有或控制的，能在未来带来经济利益的数据资源。数字化资产是指由企业拥有或控制的，任何以数字化形式存在（便于电脑处理，通常是二进制）或由数字化方式生成或转化为数字化形式时能给企业带来经济利益的资源。业界对于数据资产的定义是企业或组织拥有或控制的，能在未来带来经济利益的数据资源。数字化资产的对象包括数据（以数字化形式存在）和能够通过技术手段转化为数字化形式（数据）的一切资源，比如

文章目录搜索引擎时代数据仓库时代数据挖掘时代机器学习时代小结大数据技术的使用经历了一个发展过程从最开始的Google在搜索引擎中开始使用大数据技术，到现在无处不在的各种人工智能应用，伴随着大数据技术的发展，大数据应用也从曲高和寡走到了今天的遍地开花。Google从最开始发表大数据划时代论文的时候，也许自己也没有想到，自己开启了一个大数据的新时代。今天大数据和人工智能的种种成就，离不开全球数百万大数据从业者的努力，这其中也包括你和我。历史也许由天才开启，但终究还是由人民创造，作为大数据时代的参与者，我们正在创造历史。搜索引擎时代作为全球最大的搜索引擎公司，Google也是我们公认的大数据鼻祖，它

详解FPGA：人工智能时代的驱动引擎观后感本书大目录第一章延续摩尔定律第二章拥抱大数据的洪流第三章FPGA在人工智能时代的独特优势第四章更简单也更复杂——FPGA开发的新方法第五章站在巨人肩上——FPGA发展新趋势文章目录详解FPGA：人工智能时代的驱动引擎观后感第一章延续摩尔定律1.1.为什么会诞生FPGA呢？1.2.GPU，CPU，和很多专用芯片都可以编程，FPGA与之有何不同？1.3.FPGA有什么优势？（为什么要用到FPGA？）1.4.赛灵思ACAP（2020）1.5.英特尔AgilexFPGA（2019）第二章拥抱大数据的洪流2.1.硬件加速2.2.Cataplut项目的三个阶段2.