ocr軟體線上的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

Python實戰聖經：用簡單強大的模組套件完成最強應用(附影音/範例程式)

為了解決ocr軟體線上的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】    　　Python開外掛，開發實戰超進化！  　　橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！    　　給需要本書的人：  　　★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人  　　★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人  　　★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人  　　★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人    　　善用Python的智慧結晶  　　站在巨人的肩膀快速掌握開發應用    　　Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與

套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。    　　本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。    　　【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主

題的開發應用。    　　【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。    　　【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。    　　【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單!    　　【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器

人等應用，都能逐步完成。    　　【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。    　　【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的效果。    　　【無程式碼機器學習新領域】革命性的機器學習模式，利用雲端工具讓開發者在極簡程式碼，甚至不用程式碼的狀況下進行大規模資料訓練，簡化以往模型產生的複雜動作。    　　【打造模組套件】除了享受別人的開發成果，也能打造自己的

模組套件，將自己開發的成果包裝並上傳到網路分享，成為許多人專案開發的神隊友。    　　超值學習資源：  　　範例程式檔/無程式碼機器學習開發影音教學  　　Google Colab雲端開發平台入門影音教學 

聯邦學習

為了解決ocr軟體線上的問題，作者楊強劉洋程勇康焱陳天健于涵 這樣論述：

如何在保證本地訓練資料不公開的前提下，實現多個資料擁有者協同訓練一個共用的機器學習模型？傳統的機器學習方法需要將所有的資料集中到一個地方（例如，資料中心），然後進行機器學習模型的訓練。但這種基於集中資料的做法無疑會嚴重侵害使用者隱私和資料安全。如今，世界上越來越多的人開始強烈要求科技公司必須根據使用者隱私法律法規妥善地處理使用者的資料，歐盟的《通用資料保護條例》是一個很好的例子。   在《聯邦學習》中，我們將描述聯邦學習（亦稱聯邦機器學習）如何將分散式機器學習、密碼學、基於金融規則的激勵機制和博弈論結合起來，以解決分散資料的使用問題。我們會介紹不同種類的面向隱私保護的機器學習解決方案以及技術背

景，並描述一些典型的實際問題解決案例。我們還會進一步論述聯邦學習將成為下一代機器學習的基礎，可以滿足技術和社會需求並促進面向安全的人工智慧的開發和應用。   《聯邦學習》可供電腦科學、人工智慧和機器學習專業的學生，以及大資料和人工智慧應用程式的開發人員閱讀，也可供高等院校的教員、研究機構的研究人員、法律法規制定者和政府監管部門參考。   楊強 楊強教授是微眾銀行的首席人工智慧官（CAIO）和香港科技大學（HKUST）電腦科學與工程系講席教授。他是香港科技大學電腦科學與工程系的前任系主任，並曾擔任大數據研究院的創始主任（2015-2018年）。他的研究興趣包括人工智慧、機器學

習和資料採擷，特別是遷移學習、自動規劃、聯邦學習和基於案例的推理。他是多個國際協會的會士（Fellow），包括ACM、AAAI、IEEE、IAPR和AAAS。他於1982年獲得北京大學天體物理學學士學位，分別於1987年和1989年獲得馬里蘭大學派克分校電腦科學系碩士學位和博士學位。他曾在在滑鐵盧大學（1989-1995年）和西蒙弗雷澤大學（1995-2001年）擔任教授。他是ACMTIST和IEEETBD的創始主編。他是國際人工智慧聯合會議（IJCAI）的理事長（2017-2019年）和人工智慧發展協會（AAAI）的執行委員會成員（2016-2020年）。楊強教授曾獲多個獎項，包括2004/

2005ACMKDDCUP冠軍、ACMSIGKDD卓越服務獎（2017）、AAAI創新人工智慧應用獎（2018,2020）和吳文俊人工智慧傑出貢獻獎（2019）。他是華為諾亞方舟實驗室的創始主任（2012-2014年）和第四範式（AI平臺公司）的共同創始人。他是IntelligentPlanning（Springer）、CraftingYourResearchFuture(Morgan&Claypool)、TransferLearning（CambridgeUniversityPress）與Constraint-basedDesignRecoveryforSoftwareEngineering

（Springer）等著作的作者。   劉洋 劉洋是微眾銀行AI項目組的高級研究員。她的研究興趣包括機器學習、聯邦學習、遷移學習、多智慧體系統、統計力學，以及這些技術的產業應用。她於2012年獲得普林斯頓大學博士學位，2007年獲得清華大學學士學位。她擁有多項國際發明專利，研究成果曾發表於Nature、IJCAI和ACMTIST等科研刊物和會議上。她曾獲AAAI人工智慧創新應用獎、IJCAI創新應用獎等多個獎項，並擔任IJCAI高級程式委員會委員，NeurIPS等多個人工智慧會議研討會聯合主席，以及IEEEIntelligentSystems期刊客座編委等。   程勇 程勇是微眾銀行AI項目組

的高級研究員。他曾任華為技術有限公司（深圳）高級工程師和德國貝爾實驗室高級研究員，也曾在華為-香港科技大學創新實驗室擔任研究員。他的研究興趣和專長主要包括聯邦學習、深度學習、電腦視覺和OCR、數學優化理論和演算法、分散式和網路計算以及混合整數規劃。他發表期刊和會議論文20餘篇。他於2006年、2010年、2013年分別在浙江大學、香港科技大學、德國達姆施塔特工業大學獲工學學士學位（一等榮譽）、碩士學位和博士學位。他于2014年獲達姆施塔特工業大學最佳博士論文獎，於2006年獲浙江大學最佳學士論文獎。他在ICASSP’15會議上做了關於“混合整數規劃”的教程。他是IJCAI’19和NIPS’19

等國際會議的程式委員會委員。   康焱 康焱是微眾銀行AI項目組的高級研究員。他的工作重點是面向隱私保護的機器學習和聯邦遷移學習技術的研究和實現。他在馬里蘭大學巴爾的摩分校獲電腦碩士和博士學位。他的博士論文研究的是以機器學習和語義網路進行異構資料集成，並獲得了博士論文獎學金。在就讀研究生期間，他參與了與美國國家標準與技術研究院（NIST）和美國國家科學基金會（NSF）合作的多個項目，設計和開發語義網路集成系統。他在商務軟體專案方面也有著豐富的經驗。他曾在美國StardogUnion公司和美國塞納公司工作了四年多的時間，從事系統設計和實現方面的工作。   陳天健 陳天健是微眾銀行AI項目組的副總

經理。他現在負責構建基於聯邦學習技術的銀行智慧生態系統。在加入微眾銀行之前，他是百度金融的首席架構師，同時也是百度的首席架構師。他擁有超過12年的大規模分散式系統設計經驗，並在Web搜尋引擎、對等網路存儲、基因組學、推薦系統、數位銀行和機器學習等多個應用領域中實現了技術創新。他現居於中國深圳，與其他工作夥伴一起建設和推廣聯邦AI生態系統和相關的開源項目FATE。   于涵 於涵現任職新加坡南洋理工大學（NTU）電腦科學與工程學院助理教授、微眾銀行特聘顧問。在2015—2018年期間，他在南洋理工大學擔任李光耀博士後研究員（LKYPDF）。在加入南洋理工大學之前，他曾在新加坡惠普公司擔任嵌入式軟

體工程師。他於2014年獲南洋理工大學電腦科學博士學位。他的研究重點是線上凸優化、人工智慧倫理、聯邦學習及其在眾包等複雜協作系統中的應用。他在國際學術會議和期刊上發表研究論文120餘篇，獲得了多項科研獎項。   序言Ⅲ 前言Ⅳ 作者簡介Ⅷ   第1 章 引言/1 1.1 人工智慧面臨的挑戰/2 1.2 聯邦學習概述/4 1.2.1 聯邦學習的定義/5 1.2.2 聯邦學習的分類/8 1.3 聯邦學習的發展/11 1.3.1 聯邦學習的研究/11 1.3.2 開源平臺/13 1.3.3 聯邦學習標準化進展/14 1.3.4 聯邦人工智慧生態系統/15   第2 章 隱私、安全

及機器學習/17 2.1 面向隱私保護的機器學習/18 2.2 面向隱私保護的機器學習與安全機器學習/18 2.3 威脅與安全模型/19 2.3.1 隱私威脅模型/19 2.3.2 攻擊者和安全模型/21 2.4 隱私保護技術/22 2.4.1 安全多方計算/22 2.4.2 同態加密/27 2.4.3 差分隱私/30 第3 章 分散式機器學習/35 3.1 分散式機器學習介紹/36 3.1.1 分散式機器學習的定義/36 3.1.2 分散式機器學習平臺/37 3.2 面向擴展性的DML /39 3.2.1 大規模機器學習/39 3.2.2 面向擴展性的DML 方法/40 3.3 面向隱私保護

的DML /43 3.3.1 隱私保護決策樹/43 3.3.2 隱私保護方法/45 3.3.3 面向隱私保護的DML 方案/45 3.4 面向隱私保護的梯度下降方法/48 3.4.1 樸素聯邦學習/49 3.4.2 隱私保護方法/49 3.5 挑戰與展望/51   第4 章 橫向聯邦學習/53 4.1 橫向聯邦學習的定義/54 4.2 橫向聯邦學習架構/55 4.2.1 客戶-伺服器架構/55 4.2.2 對等網路架構/58 4.2.3 全域模型評估/59 4.3 聯邦平均演算法介紹/60 4.3.1 聯邦優化/60 4.3.2 聯邦平均演算法/63 4.3.3 安全的聯邦平均演算法/65 4

.4 聯邦平均演算法的改進/68 4.4.1 通信效率提升/68 4.4.2 參與方選擇/69 4.5 相關工作/69 4.6 挑戰與展望/71   第5 章 縱向聯邦學習/73 5.1 縱向聯邦學習的定義/74 5.2 縱向聯邦學習的架構/75 5.3 縱向聯邦學習演算法/77 5.3.1 安全聯邦線性回歸/77 5.3.2 安全聯邦提升樹/80 5.4 挑戰與展望/85   第6 章 聯邦遷移學習/87 6.1 異構聯邦學習/88 6.2 聯邦遷移學習的分類與定義/88 6.3 聯邦遷移學習框架/90 6.3.1 加法同態加密/93 6.3.2 聯邦遷移學習的訓練過程/94 6.3.3 聯

邦遷移學習的預測過程/95 6.3.4 安全性分析/95 6.3.5 基於秘密共用的聯邦遷移學習/96 6.4 挑戰與展望/97   第7 章 聯邦學習激勵機制/99 7.1 貢獻的收益/100 7.1.1 收益分享博弈/100 7.1.2 反向拍賣/102 7.2 注重公平的收益分享框架/103 7.2.1 建模貢獻/103 7.2.2 建模代價/104 7.2.3 建模期望損失/105 7.2.4 建模時間期望損失/105 7.2.5 策略協調/106 7.2.6 計算收益評估比重/108 7.3 挑戰與展望/109   第8 章 聯邦學習與電腦視覺、自然語言處理及推薦系統/111 8.1

聯邦學習與電腦視覺/112 8.1.1 聯邦電腦視覺/112 8.1.2 業內研究進展/114 8.1.3 挑戰與展望/115 8.2 聯邦學習與自然語言處理/116 8.2.1 聯邦自然語言處理/116 8.2.2 業界研究進展/118 8.2.3 挑戰與展望/118 8.3 聯邦學習與推薦系統/119 8.3.1 推薦模型/120 8.3.2 聯邦推薦系統/121 8.3.3 業界研究進展/123 8.3.4 挑戰與展望/123   第9 章 聯邦強化學習/125 9.1 強化學習介紹/126 9.1.1 策略/127 9.1.2 獎勵/127 9.1.3 價值函數/127 9.1.4

環境模型/127 9.1.5 強化學習應用舉例/127 9.2 強化學習演算法/128 9.3 分散式強化學習/130 9.3.1 非同步分散式強化學習/130 9.3.2 同步分散式強化學習/131 9.4 聯邦強化學習/131 9.4.1 聯邦強化學習背景/131 9.4.2 橫向聯邦強化學習/132 9.4.3 縱向聯邦強化學習/134 9.5 挑戰與展望/136   第10 章 應用前景/139 10.1 金融/140 10.2 醫療/141 10.3 教育/142 10.4 城市計算和智慧城市/144 10.5 邊緣計算和物聯網/146 10.6 區塊鏈/147 10.7 第五代移動

網路/148   第11 章 總結與展望/149   附錄A 資料保護法律和法規/151 A.1 歐盟的資料保護法規/152 A.1.1 GDPR 中的術語/153 A.1.2 GDPR 重點條款/154 A.1.3 GDPR 的影響/156 A.2 美國的資料保護法規/157 A.3 中國的資料保護法規/158   參考文獻/161  

公文辨識資料整合系統-以公司部門為例

為了解決ocr軟體線上的問題，作者周仲屏 這樣論述：

文件辨識系統適用於任何文書業務，文書工作不僅需花時間與人力資源去完成，文書業務不僅會直接影響公司整體營運亦會間接影響績效。最近有很多公司透過雲端服務開發屬於自己的文件辨識系統，如使用Google的Cloud vision、AWS的文件辨識及Azure的Computer vision。在文中應用雲端辨識服務及比較系統開發和購置的成本與時間，發現對於中小型企業而言，這樣的系統應用開發具有成本效益，將每份原本資料處理時間從30-40分鐘降至5-10分鐘，每份文件節省時間約30分鐘。在辨識檔案不壓縮的情況下，中文打字錯誤平均從每20字錯1字降至0字；數字打反或打錯機率從30%降至0%；英文打字錯誤從

每20組錯1組降至0組，辨識系統讓計算錯誤率降低，且日後如需查閱時，不再需要花費1-2工作天至倉庫尋找，只需花5-15分鐘完成確認，自行開發系統有顯著提升整體業務效率。