汉王ocr软件（汉王ocr6.0怎么用）
统一回复用户评论:
1.汉王OCR:识别效果很一般，无法胜任复杂困难的图片文字识别场景。
2.百度OCR:姿态要高质量，但是操作复杂，不适合小白用户。
3.闪电搜索:一款类似万物的快速搜索软件，可以实现毫秒级搜索，按类型分类，方便快捷，有预览功能。整体效果不错，不做详细评价。
4 .多指挥官:文件管理软件，初期体验一般，不推荐。
汉王基本上是国内墨水屏做得比较好的唯一老牌厂商。相对于Kindle，汉王每次发布新品都会带来新的技术。不过昨天新发布的汉王N10mini看起来是汉王N10的缩小版，实际上是汉王N10的突破版。
和汉王N10一样，汉王N10mini也减去了导光板和触摸屏，从而使屏幕整体厚度降低了55%，墨水屏的透过率是其他触摸屏产品的156%。再加上300dpi的文字清晰度和模拟的256级灰度，显示效果几乎和打印纸一样。
此外，汉王自主研发的OCR技术用户可以永久免费使用，可以快速准确地将手写笔记、图片或PDF文档识别为可编辑文本，非常方便。
突破在于屏幕更小，机身更轻，屏幕尺寸定为7.8英寸。同时5.6mm的薄度，240g的重量，单手握持更加舒适。九个物理按键放在左侧，非常精准，操控舒适。
办公软件方面，汉王科技与wps即将深度合作，将推出WPS N10 mini软件定制版，大幅提升办公效率。语音便捷性方面，也加入了语音转文字等一些功能，办公属性增加了不少。价格方面，汉王N10 mini已经开始预售，2+32G版本9元，4+64G版本2299元。你对汉王的新产品有什么感觉？
#汉王新品发布会#
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汉王科技:“OCR+NLP”的文献档案智能管理
近十年来，档案管理由原来的纸质档案管理向电子档案管理转变，这无疑彻底改变了原有的档案管理模式。大数据和人工智能技术的快速发展，推动了社会向智能化、物联网、互联化发展。同时，也对电子档案的应用提出了智能化管理的时代要求。在杭州市档案馆档案数字化项目OCR+NLP的研究与实践中，汉王科技利用人工智能技术对杭州市档案馆现有档案系统进行升级，对现有档案进行处理，激活档案内容，一方面更加方便应用，另一方面也是新时期档案馆建设的一大任务。
档案数字化问题
正如杭州市档案馆副馆长马大国在“OCR+NLP在档案数据中的研究与实践”项目中所指出的，“我国现有的档案一直在不断地进行电子扫描，大量的纸质档案经过扫描得到图像数据。一方面方便了档案的长期保存，另一方面也为档案的电子化利用提出了新的挑战。”
马来西亚认为，档案的电子应用离不开档案的数字化。与档案电子化相比，档案数字化是对档案数据的进一步整理和挖掘。
可以理解为电子档案后获取的影像数据仍然是非结构化数据，不利于查询检索和统计分析。档案数字化是将非结构化档案图像转换为结构化数据的过程。在这个过程中，提取出档案中的核心结构化数据，可以为全文检索、精确查询、统计分析、关联挖掘等下游任务提供数据支持。
据介绍，档案数字化的工作可以分为三个层次。首先，针对文档图像的文本识别。在这个过程中，OCR技术主要用于识别和提取文件的文本。二是知识抽取，主要基于NLP(自然语言处理)技术抽取档案的核心要素。第三，关联挖掘。在这个过程中，基于前两个阶段获得的结构化数据，应用知识地图和数据挖掘技术挖掘数据的内部关联，形成文档级和元素级的泛关联。
他指出，我国档案数字化的现状存在一些问题，主要表现在档案数字化的二级和三级，即从档案中提取知识的很少，从档案中提取知识没有统一的标准，关于OCR字符识别作为知识提取的上游环节应该输出什么数据格式也没有明确的规范和标准。
解决方案:OCR+NLP
在这项研究中，马大国表示，传统OCR技术的核心是识别图像中的字符，然后利用NLP技术分析文本块的自然语言语义，从而进行完整的知识抽取。
他还提到，本项目联合申请人之一的汉王科技，在深度学习、人工智能等领域积累了雄厚的技术，在OCR、NLP技术等领域也有不少成功的相关案例，如中国文史出版社的知识图谱项目、中国建设银行的云文件项目、上海图书馆现刊自动著录项目、国家图书馆地方志知识抽取项目、汕头民国档案数字化项目等。
无独有偶，在行业实践中，汉王科技也意识到了同样的问题——只有OCR是不够的。
资料显示，2013年，汉王科技将文档电子化的触角延伸至图书馆、档案馆、银行、医院、法院等国家项目。但在这些具体项目的实施中，汉王科技已经逐渐意识到，文档电子化只是知识和信息应用的一部分。
“静态的文字是没有生命的。”汉王数码首席数据科学家聂宇告诉记者，电子文档不挖掘文本，知识之间缺乏关联。需要NLP自然语言处理技术来结构化文档的非结构化数据，并将其转换为专业术语。
应用创新和未来趋势
一方面，得益于当时的行业背景，2015年，随着深度学习算法的快速进步，以及大规模社会文本数据和语料库数据的不断积累，NLP技术有了突飞猛进的发展。另一方面，汉王正在抢占NLP领域。2016年，汉王科技与武汉大学自然语言处理团队联合开展文档大数据研发，试图突破NLP技术，建立自己的文档大数据库系统。
同时，汉王科技也积极推动NLP行业应用，进行创新研发。如其新一代人工智能档案大数据处理平台，基于全卷积神经网络(FCN)提取特征序列，实现全局特征和局部特征相结合，可以较好地解决版面复杂、噪声严重的档案图像的文本定位和检测。
据介绍，该平台采用长短期递归神经网络(LSTM)作为序列学习，嵌入时间序列特征，有效地对序列内部关系进行建模，解决了版面复杂、噪声严重的文件图像的单字符分割识别问题。基于上述技术构建的OCR，全文识别引擎可以对任意扫描文件图像自动定位文本区域，并自动识别文本类型(手写或印刷)，进而准确识别文本并输出识别结果。可以定位有背景噪声的文本区域，通过合成大量样本图像，平均识别准确率可以超过95%。汉王OCR技术也广泛应用于少数民族语言，尤其是满语和藏语，平均识别准确率超过98%。
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