OCR的未来在于提高准确性，适应各种语言和格式，以及与AI系统集成以实现更广泛的应用。现代OCR引擎正在超越识别打印文本，以准确地解释手写和复杂的文档布局。一个关键的发展是OCR理解上下文的能力。未来的系统将OCR与自然语言处理 (NLP) 相结合，从非结构化文档中提取结构化信息。例如，它可以识别发票中的关键字段或从研究论文中提取表格。OCR也有望受益于硬件和边缘计算的进步。通过在智能手机或扫描仪等设备上本地运行OCR模型，可以减少延迟，并解决隐私问题。这将使OCR更易于访问实时应用程序，如翻译或辅助工具。
CNN和GAN有什么区别？
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基准测试通过测量数据库如何适应不同的工作负载和资源需求来评估数据库的弹性。弹性是指数据库能够根据需求的变化自动向上或向下扩展的能力。基准测试通常涉及运行预定义的测试，这些测试模拟不同的用户负载和交易量，帮助评估数据库分配资源的速度和有效性。
多模态信息如何被使用？
问答系统是一个人工智能驱动的应用程序，旨在通过从数据集或知识库中提取相关信息来回答用户查询。这些系统可以是开放域的，能够回答一般问题，也可以是封闭域的，专注于特定主题。
该系统通常分三个阶段工作: 问题分析、信息检索和答案生成。首先，它分
基准测试如何评估异构数据库环境？
基准测试通过评估异构数据库环境的性能和能力，来对其进行评估。这涉及到运行一套标准化测试，以测量查询响应时间、事务吞吐量和资源使用等方面。通过将相同的测试集应用于不同的数据库平台，开发者可以比较每个系统处理特定工作负载或查询类型的能力，从而更