思通数科-技术博客

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三种工业应用场景:如何通过智能技术构建高效的知识图谱

三种工业应用场景:如何通过智能技术构建高效的知识图谱

项目应用介绍 在高端制造领域,设备的操作手册、零件机械图纸等包含了复杂的零部件和维护信息,通过将这些非结构化的内容转换为系统化的工业知识图谱,可以显著提高数据管理与检索效率。通过先进的技术,例如版面识别、OCR文字识别、表格抽取和要素抽取, ......

2024-11-18 10:42
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AI多模态的5大核心关键技术,让高端制造实现智能化管理

AI多模态的5大核心关键技术,让高端制造实现智能化管理

结合思通数科的大模型应用场景,可以通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据,自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。大模型能够识别、拆解并分类零部件及其维修保养方法,建立零件与耗材的关系网络,构建出一个庞大的数据库。这种基 ......

2024-11-18 10:26
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突破工业管理新高度:思通数科AI多模态引擎赋能设备维护管理

突破工业管理新高度:思通数科AI多模态引擎赋能设备维护管理

结合AI技术,可以帮助企业提升设备维护效率和管理复杂信息的能力。以下是一个详细流程和思路: 1. 项目背景概述 在高端制造业领域,如飞机、轮船、光刻机等设备的操作手册及零件图纸涉及大量的零配件信息和操作维护流程。传统方式难以高效管理这些复杂 ......

2024-11-14 21:05
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提升高端制造业设备维护效率的全新利器:思通数科AI多模态引擎

提升高端制造业设备维护效率的全新利器:思通数科AI多模态引擎

背景概述 高端制造业中,涉及到众多大型设备的操作与管理,如飞机、轮船、光刻机、汽车等复杂机械系统。每个设备由数以千计的零部件组成,这些零件和组件的机械图纸、操作说明书和维护手册,形成了大量的设备管理信息。如何将每一个零部件的信息结构化管理, ......

2024-11-14 20:46
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3大核心技术,免费开源的智能合同审查分析软件的技术介绍

3大核心技术,免费开源的智能合同审查分析软件的技术介绍

本智能合同审查分析系统致力于解决法律领域中复杂文档与信息处理的难题,采用最先进的深度学习与自然语言处理(NLP)技术,提供精准的实体识别与关系抽取功能。系统基于BERT、GPT等主流模型,实现自动识别和关联法律文档中的当事人、案件要素、时间 ......

2024-11-14 11:45
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5倍提升工作效率,智能合同审查开源系统助力律师行业智能化

5倍提升工作效率,智能合同审查开源系统助力律师行业智能化

一、系统概述 在法律行业,律师和法务人员每天需要处理大量的法律文件和复杂的案件信息。然而,手工分析和关联文档信息既耗时,又容易导致遗漏和错误。为此,我们推出了一款专为法律行业打造的开源免费软件,利用关系抽取算法和深度学习技术,支持自动识别底 ......

2024-11-14 10:26
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提升法律文书处理效率的秘密武器:开源文档比对工具解析

提升法律文书处理效率的秘密武器:开源文档比对工具解析

本篇文章介绍了一款针对律师行业的免费开源文档比对工具,旨在解决法律文档的多版本比对难题。通过逐字、逐句精确比对、语义分析、批量处理等核心功能,该工具可高效识别文本差异,提升文书审查效率并降低错误风险。它支持多种文件格式,操作简便,显著减少了 ......

2024-11-12 14:36
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法律文档处理提效神器:3大功能让比对工作快人一步

法律文档处理提效神器:3大功能让比对工作快人一步

一、系统概述 在律师行业,法律文档的精确比对是日常工作中不可或缺的一部分。无论是合同修订、法律意见书审查还是诉讼文件准备,每一个字的差异都有可能影响结果。然而,传统的人工比对方式不仅费时费力,还容易导致遗漏和错误。为此,我们推出了一款免费开 ......

2024-11-12 11:23
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高效档案管理案例介绍:文档内容批量结构化解决方案解析

高效档案管理案例介绍:文档内容批量结构化解决方案解析

一、项目背景介绍 档案文件中包含的内容丰富且形式多样,通常不仅包括文本,还可能包含表格、图片、标题、段落、注释等多种内容元素。传统的档案管理往往依赖人工对文档内容进行归档、分类和标注,这种方式耗时费力,且在管理庞大数据量的档案库时效率较低, ......

2024-11-11 10:55
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深度解读AI在数字档案馆中的创新应用:高效识别与智能档案管理

深度解读AI在数字档案馆中的创新应用:高效识别与智能档案管理

文末有免费工具可在线体验,或者网络搜索关键词“思通开源AI能力平台” 一、项目背景介绍 在信息化浪潮推动下,基于OCR技术的纸质档案电子化方案成为解决档案管理难题的有效途径。该方案通过先进的OCR技术,能够统一采集各类档案数据,无论是手写文 ......

2024-11-11 10:49
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