以下是一些常见的图片提取文字的工具和相关信息： 对于多种格式的文档输入，包括 PDF、Word、Excel、网页等，可转换成可解析的结构化文本。支持从多种格式（如 PDF、Word、Excel、TXT 等）中提取文本，对于图片，可以借助 OCR 工具进行文本提取，例如开放平台工具：。 网页可以使用网页爬虫工具（如 Scrapy、BeautifulSoup、Selenium）抓取网页中的文本和表格数据。 可以使用微信截图工具提取文字。 小程序也可用于提取视频文案和转换文字为语音。 360 浏览器智脑版和百度 AI 工具也能进行相关操作。 利用 STR 技术可以从复杂场景图像中准确提取文本。

以下是关于图片提取文字的相关信息： 大模型招投标文件关键数据提取方案： 输入模块设计用于处理各种格式的文档输入，包括 PDF、Word、Excel、网页等，转换成可解析的结构化文本。支持多种文件格式，如 PDF、Word、Excel、TXT 等，对于图片可借助 OCR 工具进行文本提取（开放平台工具：），网页可使用网页爬虫工具抓取文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课： 多模态技术可以从图像中提取文本，使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能，还能理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景甚至情绪。 例如有人为猫买衣服时可提供猫的图片和文本提示，模型能给出响应；学生解决物理问题时，模型能基于包含问题和答案的图像及文本提示进行推理和判断。 0 基础手搓 AI 拍立得： 实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息、场景提示词优化/图像风格化处理、返回文本/图像结果。 零代码版本选择 Coze 平台，搭建流程时主要关注上传图片（将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用）、插件封装（将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件）等步骤。

以下是关于论文润色与降重的相关指令： 一、学术场景数据处理 1. 论文内容总结 提示词：GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高论文梳理的效率。 总结示例：提供了论文内容总结结果的示例。 2. 论文内容翻译 提示词：GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。 翻译示例：展示了翻译结果的示例。 3. 论文内容扩写润色 可以将论文内容转化为社交媒体的科普内容，将复杂学术知识普及化。 针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。 润色示例（小红书科普）：展示了通过精心设计的润色提示词生成的润色结果。 二、50 个 ChatGPT 指令 1. 内容润色 提示词：“校对以下文本的拼写和语法。使句子清晰准确：” 三、蓝衣剑客：四万字长文带你通学扣子 1. 文章润色 完成逐级扩写之后，便可开始对文章进行润色。润色是再加工的过程，重要性不言而喻。在润色时，应选择多种不同风格进行加工，而非凭一时灵感随意选择，否则往往难以达到理想效果。

AI 数字员工是为企业和个人提供数字劳动力，解决重复性、创意性工作难题的一种应用。以下是关于 AI 数字员工的一些详细信息： 摊位活动主题和内容：为企业和个人提供数字劳动力，解决重复性、创意性工作难题。体验 demo 包括抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等。 学习路径：结合“一人公司”的愿景，需要大量的智能体（数字员工）替我们打工。未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注在创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程（基础版）如同传统的软件工程学，有一个迭代的范式，包括梳理流程、“任务”工具化、建立规划、迭代优化。 数字人相关技术： 算法驱动的数字人：开源代码仓库包括 ASR 语音识别（如 openai 的 whisper、wenet、speech_recognition）、AI Agent（大模型如 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等，Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义）、TTS（如微软的 edgetts、VITS、sovitssvc）。 人物建模模型：可以通过手动建模（音频驱动）或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果。但简单的构建方式还存在一些问题，如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答。

以下是关于发挥 ChatGPT 4.5 能力的一些信息： 1. 可以通过特定提示词测试其是否真的升级，比如测试其是否能展现足够的刻薄与讽刺风格。 2. 预计 GPT4.5 正在向 ChatGPT Plus 用户推送，13 天内完成，建议重点体验其写作能力和对话情感。 3. 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话，会员在苹果或安卓手机上购买的，电脑上也能登录。 4. 体验最新语音对话功能：将版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机?”图标，选择一个声音，即可体验流畅的语音对话。 以上就是目前相关的一些内容，希望对您有所帮助。

OpenAI 的 Deep Research 功能能够整合多源信息，进行复杂的信息查询与分析，并生成专业水准的报告，同时详细展示思考和搜索过程。目前，该功能仅支持文本输出，未来还将增加嵌入式图片、数据可视化等功能。使用入口为在 ChatGPT 输入框中选择「Deep Research」模式，输入问题后即可开始体验。 在 OpenAI 推出「Deep Research」功能一天后，Hugging Face 的工程师迅速联合推出了免费开源的版本 Open Deep Research，能自主浏览网页、滚动页面、处理文件，以及基于数据进行计算。使用入口为前往 Demo 网站（opendeepresearch.vercel.app）体验。 Deep Research 让 AI 自动完成多步骤研究任务，快速分析海量信息并生成专业报告，具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性，适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放，未来将扩展至 Plus 和 Team 用户，并提供更强大的功能。 该智能体基于优化版 OpenAI o3 模型，结合网络浏览和 Python 分析能力，实现高效研究，适用于科学、政策、工程等高强度知识工作，也能帮助购物者做复杂决策。Pro 用户已可使用，后续将逐步向 Plus、Team 和企业用户开放。

以下是关于 ChatGPT Plus 的使用技巧： 安卓系统安装、订阅教程： 1. 订阅方法： 目前订阅 PLUS 版本有多种方法，手机端订阅较为简单方便。安卓手机可使用谷歌支付，苹果手机可在支付宝购买礼品卡充值到苹果 ID 里进行订阅。 首先在谷歌账号里绑定谷歌支付，支持国内的双币信用卡或全币信用卡。打开谷歌商店，依次点击“付款和订阅”“付款方式”“添加信用卡或借记卡”，填写信用卡信息后点击保存卡，付款方式中就会出现绑定的信用卡。 打开 ChatGPT 手机应用，选择谷歌账号登录，选择相应账号后，点击打开外部应用，成功登录 ChatGPT 后点 Continue 继续，点击顶部 get plus 按钮，再点击订阅按钮，此时会跳出谷歌支付的界面，确定订阅即可。日后如需取消订阅，可到谷歌商店的账号管理、付款和订阅里面取消。 2. 安装步骤： 安装 Google Play：到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装，安装好后打开，按照提示操作登录。 下载安装 ChatGPT：到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，注意别下错。可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，可在 google play 点按右上角的个人资料图标，依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料，添加国内双币信用卡，地区选美。若仍搜不到，可卸载重装 Google Play，保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 3. 体验与订阅 GPT4 Plus 版本： 若只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录注册好的 ChatGPT 账号即可。 若想订阅 GPT4 Plus 版本，需先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 GPT4 Vision 目前仅适用于 ChatGPT Plus 和企业用户。ChatGPT Plus 每月收费 20 美元，可从常规免费 ChatGPT 帐户升级到。访问方法为：访问 OpenAI ChatGPT 网站并注册一个帐户，登录帐户并导航到“升级到 Plus”选项，继续升级以获得 ChatGPT Plus 的访问权限（需每月 20 美元的订阅费），在聊天窗口中选择“GPT4”作为模型，点击图片图标上传图片，并添加提示，指示 GPT4 执行。

AI 在供应链中的应用主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：AI 可以用于预测供应链中机器设备的故障，帮助避免停机，保障供应链的稳定运行。 2. 质量控制：通过检测产品缺陷，提高供应链中产品的质量。 3. 优化供应链：利用 AI 分析历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，从而提高供应链的效率和降低成本。 4. 风险管理：诸如保障技术和技术标准等可信 AI 工具能够支持供应链风险管理。这些工具还能通过在这些系统中建立合理的信任，推动 AI 的采用和应用，使用户相信整个供应链中的关键 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。例如，通过描述制造商应采取的确保 AI 系统安全的措施，技术标准可以向 AI 系统的购买者和用户提供保证，即已采取了适当的以安全为重点的措施，最终鼓励采用 AI。 5. 责任评估与分配：对 AI 框架的评估将评估法律责任在不同的 AI 应用和系统中是否得到有效和公平的分配。在实施框架时，将持续广泛地收集来自监管机构、行业、学术界和民间社会关于其对 AI 生命周期中不同参与者的影响的证据，以持续监测框架对 AI 供应链中参与者的影响。特别关注基础模型，因为它们可能对生命周期问责制构成潜在挑战，尤其是作为开源模型时。通过集中评估是否有足够的 AI 问责措施，可以评估是否需要对整个经济和 AI 生命周期中的 AI 责任进行进一步干预。

AI 在供应链领域有以下应用： 1. 预测性维护：可预测机器故障，帮助工厂避免停机，保障供应链的稳定运行。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量，减少因质量问题导致的供应链中断。 3. 优化供应链：通过分析数据来优化供应链流程，提高效率和降低成本。 4. 风险管理：利用工具如保证技术和技术标准来支持供应链风险管理，增强对系统的信任，让用户确信关键的 AI 相关风险已被识别、处理和减轻。 5. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，提高货物送达的及时性和准确性。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是构建类似键鼠精灵 AI 工作流的一些方法： 1. 利用 Comfyui 界面： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以手动连接节点来实现工作流，例如实现一个最简单的 AI 女友工作流；也可以直接将相关工作流文件（如）拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻。 2. 启动 ollama： 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。 启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 3. 低代码+UI 版本： 方法一：直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 方法二：直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传：通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中，文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 4. 飞书机器人创建： 飞书应用建立： 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id： 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type，chat_id 对应群组，open_id 与 user_id 对应个人，点击选择成员，复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音，需要自行在电脑上安装 ffmpeg 。