中文命名实体识别的难点主要存在于： 1.中文文本没有类似英文文本中空格之类的显式标示词的边界标示符，命名实体识别的第一步就是确定词的边界，即分词。 2.中文分词和命名实体识别互相影响。
文字识别：文字识别子系统包括文字检测、字条矫正、文字识别等子模块，用于提取出文字信息，这些文字信息会输入到后续的文本安全算法模型中，进行处理。
人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。
OCR 的全称是 Optical Character Recognition，即光学字符识别，通俗点讲就是文字识别。
比如软件开发人员可能需要在Windows和MacOS下分别测试他们的程序。虚拟
因此，当您将FAT32格式的U盘连接到Mac电脑时，系统可以轻松识别并进行读取操作。 1.3跨平台交互性 许多用户需要在不同操作系统之间共享文件。
项目方案： 基于上述难点，飞桨开发者技术专家不断进行尝试，最终选用了飞桨文字识别套件PaddleOCR中的PP-OCR模型进行了微调与优化，其检测部分基于DB的分割方法实现，直接解决了电表数据中的倾斜问题
这款软件在使用上有很多特性，自动识别Mac系统中的NTFS分区是其中的一种，也使得我们使用这款软件实现操作时更加方便。
提升模型准确度和识别速度似乎成为了一道难以逾越的“鸿沟”。 “软件开发工程师对 AI 和硬件了解较少，如何把模型部署到边端硬件上验证效果，着实难住了很多软件开发工程师。
基于OCR识别技术结合专项训练方法构建的信用报告识别专用模型，自动识别、提取个人信用报告上的文本信息，并进行结构化输出，帮助信贷机构高效提取、采录用户信用信息，为信贷决策提供重要参考。
