酷豹AI数字化平台贯穿了全流程数字化环节,以人工智能技术为核心,打造以数字员工为驱动力赋能传统数据人工核查清理、人工修图、人工图像分类、人工编目等低能效重复性工作。酷豹科技将智能审查、智能修图、智能分类、智能编目、数据质控、数据封装、数据输出等能力通过低代码技术实现一体化流程控制平台,是面向政企单位文本数字化处理高效率智能化工具。
以数据清理为标准,自动匹配双向数据规范性。支持条目和图像数据进入系统自动规范性审查,并对异常数据精确定位、可视化呈现,助力传统人工逐条、逐页审查及辅助自动化处理。
AI数字化平台:日产80,000页/天,合格率95%以上。人工图像处理:日产量8,000-10,000页/天,合格率80%以上
通过OCR识别技术对全文进行提取,通过算法模型对关键内容进行自动识别,支持小样本在线训练学习和命名实体分析,形成自动著录能力。
文本分类模型自动学习,批量自动识别图片分类。应用计算机视觉技术和本地小样本学习训练能力,支持专业级文本分类模型库应用,自动识别图像名称属性分类。
平台可支持多种字体识别,文本场景下,平均仅0.1秒/次。
自动捕获图像生成元数据,支持图像过程追溯。
多功能组件,满足不同需求,易学、易懂、易操作
通过该平台处理的数据,系统将自动生成可视化图表,简洁直观便于用户随时随地查看项目进度
一键查看岗位工作结果,方便项目管控,管理员可按日、按月、按年一键查询各岗工作结果并导出报表,方便数据利用和项目管控
管理权限设计,便于项目监管,管理员可根据项目情况配置项目操作员账号,支持一人多岗和一人一岗权限管理
字段库设置,便于字段统一管理以及后期字段调用,管理员可以上传已有字段,可以对需要录入的字段进行控制
平台支持元数据库管理,灵活配置、数据溯源
多功能支持,异常数据标准化处理
满足个性化操作习惯,全方位支持快捷键设置
管理者根据项目需求建立工程,平台支持 数据加工、数据清理 两大业务流程处理,项目任务自定义可设置项目流程、台账、人员分配、输入规则等,便于工作管理及进程监管
平台支持数字化加工流程自定义创建,包含 数据输入、智能修图、智能编目、数据质控、数据封装、数据输出 ,支持单个功能独立使用
平台支持数据清理流程自定义创建,包含 数据输入、数据整理、智能修图、图像质检、著录质检、数据封装、数据输出 ,支持单个功能独立使用
台账灵活设置,系统留痕记录。用户可根据不同借用要求设置台账,系统默认设有常用字段,也可根据项目需求自定义,满足实物交接纸质台账与系统双记录管理。
支持在线设计目录,省时、省心更便捷。系统根据项目设置要求自动生成案卷及卷内目录字段,用户可将打印字段通过拖拉拽方式放置打印位置,高效快捷更省心。
支持图片数据快速审查处理,条目数据根据规则自动调整。系统根据项目特点提供条目数据和图片数据快速调整,减少人工操作的失误率。
支持自动著录、人工著录、自动分类三种编目机制。多机制支持著录方式,灵活自定义扩展多级著录表单,支撑自定义分件功能,操作简便灵活。
平台支持多任务创建,操作方便、快捷、简单,项目负责人创建所有任务在数据加工查看,可通过项目名称快速检索,方便项目管理及查询,项目接收人同样也在此领取项目任务。
平台支持灵活数据获取,操作方便、快捷、简单。平台具备扫描图像数据路径直接获取及历史数据外部直接导入能力,数据进入模式灵活、操作简单。
系统自动识别处理图像问题 省时、省心、省力,释放双手和大脑
历史数据进入,系统可清晰显示数据匹配情况
系统自动著录 支持在线内容标注训练,省时、省力
智能编目利用OCR技术能将框选内容自动识别填入到对应条目位置,可实现对打印体、印刷体、手写体自动识别 ,著录表单是利用Nocode方式实现自定义可配置。
自动编目支持固定专业级文本材料图片文件属性自动识别,支持自动形成目录
前沿小样本训练技术,让系统边工作边学习。可通过小样本训练,让系统学习更多专业文本编目规则,在后续编目过程中能不断提升编目正确率。
用户可单独查看处理后的编目文件,查看文件编目的文件号、名称等内容是否正确,提高数据质量。
用户可随时对处理后的图像进行人工复查,可视化人工质检界面,可查看图像处理前后对比,支持图像二次处理
平台支持将数据自动封装,系统支持JPG、单/双层PDF、TIF等数据格式。图片名称方式灵活,支持卷内目录、案卷目录导出及导数据输出
平台支持对机读目录数据,提供实时在线查询,满足项目管理抽查和临时利用
腾讯云TI-OCR训练平台,单模型支持多种类型任务,任务间能力互补。结构化指标更优,支持自然场景。优化文字纹理细节处理,支持布局、文字等多类模态信息输出。结构化&阅读理解,基于检索的知识库问答,支持信息抽取、文本摘要,具备较强的理解能力,应用于腾讯云官网封闭式问答场景中,阅读理解准确率大幅提升。
支持OCR大模型精调
基于DocLm的强大文字视觉编码
具备较强的理解能力
基于检索的知识库问答
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