该项目首先将pdf文件转为图片形式，再使用百度的paddleocr对这些图片文件分别进行识别，利用PPStructure对识别的内容进行结构化，最终将结构化的内容保存成docx文件， 最后将所有docx文件进行合并，形成一个docx文件。这里将paddleocr源码拿过来进行了相应修改，以支持中文路径。

一.智能对话中的意图识别和槽填充联合建模，类似于知识图谱中的关系提取和实体识别。一种方法是利用两种模型分别建模；意图识别基本上是文本分类，而槽填充基本上是序列标注。2.槽填充是序列标注，双向隐状态加attention权重，再经过一个单元grucell，最后接一个fc层分类。这里注意一点是，槽的每一步的预测输出会输入到grucell中的前向传输时间步中。1.意图识别是利用encoder中的最后一个t

二.程序(bert的简单实现，transformer-encoder部分参考。进行意图识别与槽填充。

一.利用textrnn进行文本分类，用于在问答中的意图识别。

基于机器学习优化的主图选择方法(酒店，景点，餐厅等APP上的主图展示推荐)

PocketBot 在保证内核代码精简、易于阅读和二次开发的前提下，补齐工程化能力：无需额外部署 Redis、向量数据库等中间件，依靠原生 SQLite 即可承载全部数据，普通 PC、小型服务器、低功耗设备都能顺畅部署。它不只是聊天机器人，核心聚焦个人本地任务自动化，支持目标拆解、持久定时任务、长期记忆管理，一套代码同时提供 CLI 终端模式与可视化 WebUI。内置 23 个工具，覆盖九大场景：

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【代码】 纯 CPU 推理！0.1B 超轻量级端到端OCR模型，使用 Java 进行文档解析。

​在医疗领域，诊断过程是一个复杂、多步骤且需要高度专业知识的流程。随着人工智能技术的发展，我们能够构建智能系统来辅助医生进行诊断，提高效率和准确性。本文将详细介绍如何使用 LangGraph 和 DeepSeek 模型构建一个智能医疗诊断助手，从设计理念到代码实现，为您提供一个完整的实践指南。完整项目见：https://github.com/jiangnanboy/medical-diagnosi

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