Mustertext eingang bewerbung

Für die Lesebestätigungen können Sie insgesamt einen separaten Kanal verwenden, sodass die Messaginggeschäftslogik ungestört bleibt. Natürlich müssen wir auch den Anwesenheitsstatus der Nutzer kennen. Also, für eine generische Chat-App zwischen zwei Benutzern, lassen Sie uns drei Kanäle betrachten, wie unten gezeigt. Dies wird weiter erläutert. Die Aufgabe von CUTIE ähnelt der semantischen Segmentierungsaufgabe. Das zugeordnete Raster enthält verstreute Datenpunkte (Texttoken) im Gegensatz zu den Bildern, die mit Pixeln verteilt werden. Die rasterpositional zugeordneten Schlüsseltexte sind aufgrund unterschiedlicher Dokumentlayouts nahe oder voneinander entfernt. Daher kommt die Integration der Kontextverarbeitungsfähigkeit in mehreren Maßstäben dem Netzwerk zugute. Integrieren Sie die TAGGUN-API, um OCR-Empfangsscans und Datenextraktion entosen zu können. Für die Texterkennung verwendet das Papier Enge-aware Intersection-over-Union (TIoU)Für die Texterkennung verwendet das Papier F1 , Precision und Recall. In diesem Tutorial führen wir Sie durch das Erstellen einer einfachen 1:1-Chat-App, die ein grundlegendes Lesebestätigungsmuster mit HTML, JavaScript und PubNub verwendet. Sie können das gleiche Muster in Ihrer eigenen Chat-App mit jedem unserer 75+ SDKs verwenden. Obwohl wir die Informationen extrahiert haben, verfehlt die obige Pipeline einige Dinge und ist suboptimal.

Für jede neue Quittung müssen wir einen neuen Regelsatz schreiben und sind daher nicht skalierbar. Sie haben 2 Modelle CUTIE-A und CUTIE-B. Das vorgeschlagene CUTIE-A ist ein konvolutionales Verbundnetz mit hoher Kapazität, das Funktionen mit mehreren Auflösen zusammenführt, ohne hochauflösende Funktionen zu verlieren. CUTIE-B ist ein faltiges Netzwerk mit atrous Faltung zur Erweiterung des Sichtfeldes und Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) Modul, um multi-scale Kontexte zu erfassen. Sowohl CUTIE-A als auch CUITE-B führen semantikale Bedeutungcodierungsprozess mit einer Worteinbettungsschicht in der Ersten Phase. Genauigkeitsraten können auf verschiedene Weise gemessen werden, und wie sie gemessen werden, kann die gemeldete Genauigkeitsrate stark beeinflussen. Wenn z. B. Der Wortkontext (im Grunde ein Wortlexikon) nicht verwendet wird, um Software zu korrigieren, die nicht vorhandene Wörter findet, kann eine Zeichenfehlerrate von 1 % (99 % Genauigkeit) zu einer Fehlerrate von 5 % (95 % Genauigkeit) führen, wenn die Messung darauf basiert, ob jedes ganze Wort ohne falsche Buchstaben erkannt wurde.

[34] Weit verbreitet als eine Form der Dateneingabe aus gedruckten Papierdatensätzen – ob Passdokumente, Rechnungen, Kontoauszüge, computerisierte Quittungen, Visitenkarten, Post, Ausdruckstatischer Daten oder geeignete Dokumentation – ist es eine gängige Methode, gedruckte Texte so zu digitalisieren, dass sie elektronisch bearbeitet, durchsucht, gespeichert, online angezeigt und in Maschinenprozessen wie kognitivem Rechnen verwendet werden können. , maschinelle Übersetzung, (extrahierte) Text-to-Speech, Key Data und Text Mining.