方案介紹 合合信息TextIn平台推出的醫療票據識別工具，是針對醫療行業票據處理痛點打造的一站式智能解決方案。該工具依託合合信息在文檔識別與解析領域的核心技術積累，通過海量高質量醫療票據數據訓練，實現了對住院發票、門診病歷等10類核心醫療票據的智能切分、分類、識別及關鍵信息提取。無論是醫保審核、商業健康險理賠，還是醫院數字化運營，其都能以精準、高效的自動化處理能力，解決醫療
在醫療數字化轉型的浪潮中，票據處理一直是困擾醫保審核、商業保險理賠、醫院財務管理的“老大難”。全國各地醫療機構出具的票據版式千差萬別，複雜的表格結構、低質量的圖像採集，讓傳統人工錄入效率低下、錯誤頻發。合合信息TextIn平台重磅推出的醫療票據識別產品，通過深度學習與OCR技術的深度融合，為這一行業痛點提供了精準高效的解決方案。 OCR技術奠定識別基礎 醫療票據識別的
合合信息TextIn平台的新產品——醫療票據識別！ 產品支持住院發票、門診發票、醫療費用結算單、醫療費用明細等10類核心醫療票據的一站式智能切分、分類、識別，可快速提取票據中的6大類關鍵信息，為解決醫療行業在票據處理環節長期面臨的痛點提供了精準、高效的自動化解決方案。 在醫保審核、醫療與醫藥機構財務對賬等場景的數據錄入過程中，處理各式各樣的醫療票據一直
引言 強化學習（Reinforcement Learning，RL）是一種通過與環境交互學習最優策略的機器學習方法。在傳統的超分辨率（SR）任務中，模型通過固定的訓練數據進行學習，而強化學習則通過與環境的不斷交互來進行優化，這使得強化學習在圖像超分中的應用成為可能。通過強化學習，可以使模型根據圖像的實際表現進行自我調整，從而提升超分效果。本文將探討強化學習在圖像超分中的應用
stable diffusion 顯示面部修復的描述 在人工智能圖像生成領域，Stable Diffusion因其強大的生成能力而備受關注。然而，近來出現了一些用户反饋，表示在使用Stable Diffusion處理人臉圖像時，修復效果未達到預期，尤其是在某些面部特徵上顯示畸變。為了解決這一問題，我對可能的錯誤現象、根因以及解決方案進行了深入研究和分析。以下是我整理的詳細過程。
