目录0写在前面1GPT4-V：拓宽文档认知边界2大语言模型的文档感知缺陷3大一统文档图像处理范式3.1像素级OCR任务3.2OCR大一统模型3.3长文档理解与应用4总结抽奖福利0写在前面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于2023年12月28-31日在中国广州召开。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，邀请了学术界和企业界专家与青年学者进行深度交流，促进图象图形领域“产学研”合作。随着信息技术的发展和应用场景的不断扩大，人们需要处理和利用大量的文档信息。而传统的手动处理方法效率低下，无法满足现代生活和工作的需求。文档图像智
随着国内外大模型热度的兴起，依托于大模型的智能化，传统的人机交互已经不能满足人们交互的需求。而结合语音和大模型的交互拜托传统互联网获取知识的文字限制，用语音也可以轻松获取想要的知识和思路。一、大模型智能语音交互调用实现思路唤醒的持久运行--->合成能力加持（唤醒成功后语音答复：主人我在）--->调用在线或离线听写能力（建议用讯飞在线效果好）--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型--->获取大模型答案后调用语音合成（合成在线离线均可）进行答案输出。这样就顺利实现了用纯语音与大模型进行交互！难点：唤醒+听写同时读取麦克风音频的节奏控制持续语音交互调用大
GIt概念是一种分布式控制管理器tips:敏捷开发->先上线，后续开发再继续开发集中式和分布式集中式的版本控制系统每次在写代码时都需要从服务器中拉取一份下来，并且如果服务器丢失了，那么所有的就都丢失了，你本机客户端仅保存当前的版本信息，换句话说，集中式就是把代码放在一个服务器上集中管理，你的所有回滚等操作都需要服务器的支持。分布式的版本控制系统，那么每个人的电脑都是服务器，当你从主仓库拉取一份代码下来后，你的电脑就是服务器，无需担心主仓库被删或者找不到的情况，你可以自由在本地回滚，提交，当你想把自己的代码提交到主仓库时，只需要合并推送到主仓库就可以了，同时你可以把自己的代码新建一份仓库分享给其
顶部漏斗内容顶部漏斗是指客户旅程中的认知阶段，他们第一次接触到企业或产品。在这个阶段，他们意识到自己存在问题，并开始寻找信息或解决方案。此阶段的内容旨在通过提供与他们的问题相关的解决方案或有价值的信息来吸引潜在客户的注意力和兴趣。这种内容通常是广泛而丰富的，而不是针对产品的。其目的是在建立信任和品牌权威的同时，告知和教育受众。支柱内容“支柱内容”是关于特定主题或主题的综合内容，可以分解成许多较小的相关部分。这可以从一篇广泛的博客文章到电子书或指南。创建支柱内容的主要意图是分享有关特定主题的高度值和深入信息。它是您的内容策略的核心或“支柱”。支撑内容或“集群内容”，本质上是与支柱内容相关的各种子
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我想使用Webocket的Azure认知服务SDK，而不是在Web上下文中，而是在Node.js上下文中，如何在不使用Chrome无头的情况下解决此问题？看答案我们没有node.jssdk。但是，请使用已发布的协议编写自己的内容，直到我们发布更多的SDK。https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/cognitive-services/speech/api-reference-rest/websocketprotocol
【文末送书】今天推荐一本硬件电路领域优质书籍前言在我刚参加工作时，Leader和我说：要从用户的角度出发，设计出一款真正符合用户需求的、能让用户满意的好产品。这句话，我一直铭记于心。正文书也是产品，市场上关于硬件电路的书籍纷繁复杂，哪本才算是好？我们需要一本货真价实的、能时刻陪伴你左右的好书。有太多的同学在公众号后台留言，希望我推荐一本书，但是很难找到一本适合硬件工程师入门的书籍。同时，有太多的同学想深入学习电路设计，但苦于没有方向，在工作中挖掘不出学习的点，白白浪费了学习的契机。基于上述两个原因，我规划了这本书，非常适合初级工程师和在校学生阅读。如何写一本符合读者需求、能让读者满意的好书，一
摘要：多模态认知智能是AI人工智能当前发展的主流趋势之一，其核心是以多模态知识的获取，表示与推理为主要内容的跨模态知识工程与认知智能，也是为了更好的处理多模态的数据，需要融合多种感知模态和智能处理技术。本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之三：多模态认知智能》，作者：码上开花_Lancer。上两篇文章介绍了AIGC未来已来和AIGC的阿克琉斯之踵，了解到AIGC当前的发展趋势和当前的一些不足之处，接下来给大家介绍AIGC时代的多模态技术的发展。多模态认知智能是AI人工智能当前发展的主流趋势之一，其核心是以多模态知识的获取，表示与推理为主要内容的跨模态知识工
作者：京东科技倪新明门面模式和适配器模式是代码级的设计模式，而防腐层本质是一种防御型策略，在更高的层级对系统进行解耦1关于防腐层Anti-CorruptionLayer(ACL)如下：Implementafaçadeoradapterlayerbetweendifferentsubsystemsthatdon'tsharethesamesemantics.Thislayertranslatesrequeststhatonesubsystemmakestotheothersubsystem.Usethispatterntoensurethatanapplication'sdesignisnotl
目录一、简要介绍（一）材料与准备工具数据集下载工具箱下载参考（二）OpenBMI工具箱介绍（三）数据集详细介绍数据拆分数据解读二、预处理（一）目标（二）特征提取代码解释三、分类器设计（一）划分方式第一种不跨被试第二种不跨被试跨被试（二）分类器不跨被试一、简要介绍（一）材料与准备工具数据集下载数据集是国外团队实验数据（建议用FTP或者迅雷下载，减少不必要的时间）这个团队邀请了54位实验人员，做了两天实验，里面有多个范式，只用MI范式就可以了这个数据的文件名是sess01_subj1_EEG_MI.mat的格式里面的sess表示是第几天的数据（session1和session2），subj表示被试
