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Muster verfahrensdokumentation ersetzendes scannen word

Posted by Josh On July - 29 - 2020

Erhöhter Streamstatus: Zur Scanzeit ist Statusraum erforderlich, um potenzielle SOM-Offsets nachzuverfolgen, und dieser muss im permanenten Streamstatus im Streamingmodus gespeichert werden. Dementsprechend erhöht SOM in der Regel den Streamstatus, der erforderlich ist, um einem Muster zu entsprechen. [Beachten Sie, dass das Suchmodell während des Arbeitsbetriebs jederzeit aktualisiert werden kann, aber möglicherweise regressive Tests für bereits verarbeitete Dokumente erfordern, wenn neue Dokumente wesentliche Änderungen an bestehenden Suchregeln erfordern.] Die OCR-Genauigkeit kann erhöht werden, wenn die Ausgabe durch ein Lexikon eingeschränkt ist – eine Liste von Wörtern, die in einem Dokument vorkommen dürfen. [15] Dies kann z. B. alle Wörter in der englischen Sprache oder ein technischeres Lexikon für ein bestimmtes Feld sein. Diese Technik kann problematisch sein, wenn das Dokument Wörter enthält, die nicht im Lexikon enthalten sind, wie richtige Substantive. Tesseract verwendet sein Wörterbuch, um den Zeichensegmentierungsschritt zu beeinflussen, um die Genauigkeit zu verbessern. [22] Hyperscan wurde ursprünglich entwickelt, um allgemeine reguläre Ausdrücke zu verarbeiten. Es ist daher mit einem komplexen Parser eingebettet, um eine umfassende regelmäßige Grammer-Interpretation zu tun. Insbesondere die Identifizierung obiger Metazeichen ist der grundlegende Schritt für die Interpretation von weitaus komplexeren regulären Grammern. Standardmäßig sind Unicode-Alphanumer die, die in Unicode-Mustern verwendet werden, aber dies kann mithilfe des ASCII-Flags geändert werden. Wortgrenzen werden durch das aktuelle Gebietsschema bestimmt, wenn das LOCALE-Flag verwendet wird.

Innerhalb eines Zeichenbereichs stellt die Datei b das Rückraumzeichen dar, um die Kompatibilität mit Pythons Zeichenfolgenliteralen zu sichern. Eine effektive Methode zur Extraktion von Metadaten aus homogenen digitalisierten Sammlungen oder heterogenen Sammlungen mit einer kleinen Anzahl von Textlayouts besteht darin, den Prozess durch Machine Learning-Techniken durch die Entwicklung von Klassifizierungsmodellen für einzelne Layouts zu automatisieren. Aus dem Inhalt eines klassifizierten und segmentierten Dokuments werden Metadaten extrahiert, indem nach bestimmten Zeichenfolgenmustern mit verschiedenen Techniken gesucht wird [1][2]. Diese Metadaten können dann verwendet werden, um Datensätze von Interesse durch Standard-Textsuche oder durch Durchsuchen/Durchsuchen einzelner Metadatenfelder nach der Archivierung der Sammlung zu ermitteln. Jeffrey Friedl. Beherrschen regulärer Ausdrücke. 3rd ed., O`Reilly Media, 2009. Die dritte Ausgabe des Buches deckt Python überhaupt nicht mehr ab, aber die erste Ausgabe behandelte das Schreiben guter regulärer Ausdrucksmuster im Detail.

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