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ocr中文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和陳昭明的 開發者傳授PyTorch秘笈都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立中央大學 通訊工程學系在職專班 林銀議、陳慶瀚所指導 張捷的 以優勢點樹鄰近搜尋方法設計4808個 中文常用字分類器 （2020），提出ocr中文關鍵因素是什麼，來自於鄰近搜尋、歐幾里得距離、文字辨識、文字切割、水平垂直投影。
而第二篇論文國立宜蘭大學 電機資訊學院碩士在職專班 錢膺仁所指導 林志學的 數位影像處理在教學評量試題分析上的運用 -以宜蘭縣國民小學為例 （2018），提出因為有 試題分析系統、電腦閱卷、數位影像處理、OpenCV、機械學習、支持向量機的重點而找出了 ocr中文的解答。
最後網站PaddleHub一键OCR中文识别（超轻量8.1M模型，火爆）則補充：PaddleHub一键OCR中文识别（超轻量9M模型，火爆） - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区.
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決ocr中文 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
ocr中文進入發燒排行的影片
PDF-XChange Viewer - PDF閱讀兼註解工具，與Adobe Reader相較之下，它可以在PDF上面加上註解、文字、框線、線條、圖形、戳記，更有最棒的PDF轉圖片功能（檔案→匯出），文件保存，OCR光學文字等功能；這些功能，以前在Acrobat Writer才會有，另外，多頁籤的瀏覽方式，讓你在開啟多個檔案時更方便切換，程式安裝完畢已是中文介面，官方亦有Writer版，是除了Adobe acrobat之外的另一種選擇！
以優勢點樹鄰近搜尋方法設計4808個 中文常用字分類器
為了解決ocr中文 的問題，作者張捷 這樣論述：
本論文提出在中文字辨識領域中以鄰近搜尋的方式取代深度學習的模型訓練架構。採用以Two Stage方式，將教育部提供的4808個常用中文字作為文字辨識的依據，以影像形態學處理加上水平垂直投影的方法進行文字切割，使用灰度共生矩陣與空間矩擷取中文字的特徵，透過正規化將特徵值等比例的縮放到0~1區間輸出，並以不同字型樣式的4808中文字作為優勢點樹分類器資料庫，並以優勢點樹分類器透過歐幾里得距離範圍進行中文字的鄰近搜尋辨識，與開源的Tesseract-OCR光學字元辨識軟體進行4808個中文字常用的辨識結果比較。實驗中發現優勢點樹分類器的建立時間均低於1秒，比起深度學習模型的訓練減少許多，而且在以新
細明體作為優勢點樹分類器資料庫對於不同字型中文字的鄰近搜尋中，平均辨識率達到79%，優於Tesseract-OCR中文字的辨識結果。
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決ocr中文 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
數位影像處理在教學評量試題分析上的運用 -以宜蘭縣國民小學為例
為了解決ocr中文 的問題，作者林志學 這樣論述：
宜蘭縣國民小學系統化的評量設計，其過程必須檢核橫向的廣度與縱向的深度。橫向的廣度重在各單元的命題分配比例是否合宜；縱向深度上，則是命題的深度是否能有效測量出學生學習的深度。透過學年任教老師共同檢核該學年的命題，並加以討論修改。評量後，再蒐集學生的作答情況，加以量化進行試題分析，最後將結果回饋到教與學的修正上、建立有效的命題庫。先前蒐集學生作答的數據，以手動操作為主，方式其一：由教師或學生幫助，以每人每題的方式，逐題輸入EXCEL試算表中進行分析。由於介面未經設計，不但統計結果的準確度不高，且非常耗時；方式其二：請答對的學生舉手，由教師統計作答情況。因為學生常舉錯手，或是忘了舉手，此方
法不但準確度不高，也非常枯燥、耗時。 本研究運用影像處理技術開發一套低成本、高準確率且高效率的教學評量試題分析系統，其具備試卷的定錨與切割、模板製作、完全給分題型與部分給分題型的批改辨識力能。系統開發工具為OpenCV與Qt Creator兩套開源軟體。開發出來的軟、硬體需求都符合宜蘭縣資訊設備現行的等級，故能達到降低向外購買閱卷系統成本、且更適合學校評量的運作方式。在教師設計考題時，不用全面更改格式，或大量改變批改方式，讓教師更有意願使用。除了可以統計出是非題、選擇題的答對題目數，更利用支持向量機的機器學習理論以MNIST手寫圖庫訓練出分類器。若能再加入個人手寫風格樣本，則可提升辨識率
至99.0％。因此，解決部分給分題型計分結果的統計方式。最後，我們以47份有效試卷進行分析，結果顯示本系統協助教師蒐集量化資料時間節省高達95.28％。教師能把時間和精神運用在閱卷以了解學生學習情況，和試題的質性分析上以調整試題。此外，由傳統人工輸入資料的正確率僅有70.2%，本系統可提升正確率至99%。