OCR识别需要用到哪些技术
在OCR识别技术没有广泛运用之前，各企事业单位业务办理都需要人工录入文本信息，尤其是关键的证照内容，这种人工录入的方式不但费时，还容易出现差错，影响业务的办理。
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筛斗数据趣谈 | ocr识别原理和场景应用浅析
OCR作为文字识别领域的主要分支之一，未来仍然有很广阔的研究方向和发展空间。在识别准确率方面，研究更智能的图像处理技术和更强大的深度学习模型仍然迫切；在多语种多字体的覆盖上要求识别更具有普适性，并增强复杂场景适配能力；在实时识别方面，寻找更多与虚拟现实技术和增强现实技术相结合的应用点，如AR翻译、文本数据的自动纠错和数据校正等。
筛斗数据带您一分钟读懂什么是OCR识别
随着数字化转型的蓬勃发展，OCR识别技术在智能数据采集领域正扮演着愈发重要的角色，正在深刻地改变着各行各业的工作方式和管理模式，为企业集约化管理注入新引擎。作为国内AIDC（自动识别与数据采集）领域的龙头企业，优博讯将持续不断地优化和创新OCR识别技术，助力企业实现更高效智能的数据管理和运营。
数据治理：谈谈如何提取暗数据
存储和保护暗数据确实有相关的成本和风险，其中一些成本和风险超过了其价值。此外，暗数据可能对时间敏感，并且数据保持不可访问的时间越长，它丢失的值就越多。因此，许多组织求助于人工手动来提取和注释数据，并将其输入到关系数据库中，这是一个昂贵、缓慢且容易出错的过程。深度学习的出现使得创造一种新的智能数据提取和挖掘工具成为可能，这种工具能够比人类更快、更准确地从黑暗数据中提取结构化数据。这些工具的技术是非常有价值的。
Meta分析之数据提取
数据是否准确可靠，尤为关键，这是meta分析的基础，否则即使有先进的统计学方法，也不能弥补数据本身的缺陷。所以在收集数据时，应广开渠道，通过多途径收集，确保数据全面完整；同时采用有效的质控措施，如多人同步提取数据，防止选择性偏倚；最后对数据资料的真实性要进行严格评价，在此基础上，满足上述要求后方可进行meta分析。
筛斗数据告诉大家：数据清理的5个步骤
数据清洗也叫数据清理，是指从数据库或数据表中更正和删除不准确数据记录的过程。广义地说，数据清洗包括识别和替换不完整、不准确、不相关或有问题的数据和记录。通过有效的数据清洗，能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误，为以后数据的使用和分析提供支撑。
数据治理的目标和价值
数据治理的主要价值在于确保数据在企业中得到有效的管理、利用和保护，从而支持企业的战略目标、提高效率、降低风险，并推动创新和竞争优势的实现。这些价值因企业的特定需求和行业而异，但数据治理通常被认为是数据管理的核心组成部分，对企业的长期成功至关重要。
AI时代的数据治理之道：构建智能化新生态的思考
随着人工智能（AI）技术的快速发展，数据已成为驱动AI应用的核心要素。然而，数据治理在AI时代面临着前所未有的挑战和机遇。如何构建面向AI时代的数据治理新生态，既确保数据的合规性、安全性、隐私性，又能够充分发挥数据的价值，成为当前亟待解决的问题。
数据安全治理的先锋之路：探索数据产权与流通的创新模式
在数字经济和信息化的大潮中，各大政企都积累了丰富的数据资源，这些资源对于推动经济增长和社会发展具有重要价值。尽管如此，数据资源的开放、共享和利用在实践中还面临着诸多挑战，这些挑战阻碍了数据潜力的充分发挥。
企业数据安全建设需警惕5大陷阱
我们已经生活在一个数字化的时代，那些能够从数据中获取最大价值的组织将成为最后的赢家。在数字化转型和数据民主化的发展背景下，企业开展数据安全保护刻不容缓。不过，尽管企业在数据保护方面已取得了长足的进步，但数据安全建设并非一蹴而就，需要过程和投入，如果缺乏系统思考必然会导致只重视解决眼前问题，而缺乏长远的规划，最终会造成头痛医头、顾此失彼、重复建设等问题。
