Produkt zum Begriff Dokumentenverarbeitung:
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Brother ADS-1300 Dokumentenscanner USB, ADF, OCR
• Mobiler Dokumentenscanner A4 • Auflösung: Bis zu 600 x 600 dpi • Geschwindigkeit: Bis zu 20 Seiten/Minute • Konnektivität: USB • Features: Duplex, ADF
Preis: 320.00 € | Versand*: 6.99 € -
Brother ADS-1800W Dokumentenscanner USB, ADF, OCR
• Kompakter Dokumentenscanner A4 • Auflösung: Bis zu 600 x 600 dpi • Geschwindigkeit: Bis zu 30 Seiten/Minute • WLAN und Touchscreen-Farbdisplay • Features: Duplex, ADF
Preis: 348.00 € | Versand*: 6.99 € -
Fujitsu 4Cheque Cheque Recognition Software (PaperStream IP)
4Cheque Cheque Recognition Software (PaperStream IP) - Lizenz - Win - Mehrsprachig - für fi-6130Z, 6140Z, 7140, 7160, 7180
Preis: 126.31 € | Versand*: 0.00 € -
Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Was sind die Vor- und Nachteile von OCR (Optical Character Recognition) für die automatische Texterkennung und -umwandlung?
Vorteile: OCR ermöglicht die schnelle und genaue Umwandlung von gedrucktem Text in digitale Formate, was die Effizienz und Genauigkeit von Textverarbeitungsprozessen verbessert. Es erleichtert auch die Suche, Indexierung und Analyse großer Mengen von Textdaten. Nachteile: OCR kann Schwierigkeiten haben, handschriftliche oder schlecht gedruckte Texte korrekt zu erkennen, was zu Fehlern in der Umwandlung führen kann. Außerdem kann die Qualität der Umwandlung stark von der Qualität des Originaldokuments und der OCR-Software abhängen. Manchmal können auch Formatierungsfehler auftreten, die manuell korrigiert werden müssen.
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Was sind die Vorteile und Herausforderungen von Optical Character Recognition (OCR) bei der digitalen Texterkennung?
Die Vorteile von OCR bei der digitalen Texterkennung sind die schnelle und präzise Umwandlung von gedrucktem Text in digitale Formate, die Automatisierung von Prozessen und die verbesserte Effizienz bei der Dateneingabe. Die Herausforderungen liegen in der Genauigkeit der Texterkennung, insbesondere bei handschriftlichen oder schlecht gedruckten Texten, sowie in der Notwendigkeit, verschiedene Sprachen und Schriftarten zu erkennen und zu verarbeiten. Die Qualität der OCR-Software und die richtige Konfiguration sind entscheidend für den Erfolg bei der digitalen Texterkennung.
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Wie funktioniert die Optical Character Recognition (OCR) und welche Anwendungen hat sie in der digitalen Texterkennung?
OCR ist eine Technologie, die gedruckte oder handgeschriebene Texte in digitale Daten umwandelt, indem sie Buchstaben und Zahlen erkennt und in maschinenlesbaren Text umwandelt. Diese Technologie wird häufig in der automatisierten Dokumentenverarbeitung, Texterkennung, Textübersetzung und bei der Datenerfassung eingesetzt. OCR ermöglicht es, gedruckte Dokumente zu digitalisieren, durchsuchbar zu machen und in verschiedene Formate zu konvertieren, was Zeit spart und die Effizienz steigert.
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Welche Faktoren sollten bei der Auswahl einer OCR-Software berücksichtigt werden, um eine genaue Texterkennung und effiziente Dokumentenverarbeitung zu gewährleisten?
Bei der Auswahl einer OCR-Software ist es wichtig, auf die Genauigkeit der Texterkennung zu achten, da dies die Qualität der extrahierten Informationen beeinflusst. Zudem sollte die Software die Fähigkeit haben, verschiedene Arten von Dokumenten zu verarbeiten, einschließlich gescannter, gedruckter und handschriftlicher Texte. Die Unterstützung mehrerer Sprachen und die Möglichkeit, das Format der erkannten Texte zu bearbeiten, sind ebenfalls wichtige Faktoren, die berücksichtigt werden sollten. Schließlich ist die Integration der OCR-Software in bestehende Systeme und Workflows entscheidend, um eine effiziente Dokumentenverarbeitung zu gewährleisten.
Ähnliche Suchbegriffe für Dokumentenverarbeitung:
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IPEVO V4K-S Dokumentenscanner inkl. Scanner-Matte und Software
IPEVO V4K-S DokumentenscannerSet aus 1x IPEVO V4K Ultra HD USB Dokumentenkamera, 1x Scannerpad (max. Scangröße A3, bis zu 432 mm x 279 mm), 1x SnapCa
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IPEVO VZ-R-S Dokumentenscanner inkl. Scanner-Pad und Software
IPEVO VZ-R-S DokumentenscannerSet aus 1x IPEVO VZ-R HDMI/USB Dual Mode Dokumentenkamera, 1x Scannermatte (max. Scangröße A3, bis zu 432 mm x 279 mm),
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IPEVO DO-CAM-S Dokumentenscanner inkl. Scanner-Pad und Software
IPEVO DO-CAM-S DokumentenscannerSet aus 1x IPEVO DO-CAM USB Dokumentenkamera, 1x Scannerpad (max. Scangröße A3, bis zu 432 mm x 279 mm), 1x SnapCaptu
Preis: 233.99 € | Versand*: 0.00 € -
Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 €
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"Was sind die wichtigsten Vorteile von OCR-Software bei der Dokumentenverarbeitung?"
Die wichtigsten Vorteile von OCR-Software bei der Dokumentenverarbeitung sind die automatische Texterkennung, die Zeitersparnis durch schnelle Datenextraktion und die Möglichkeit, durchsuchbare Dokumente zu erstellen. OCR-Software ermöglicht außerdem die Reduzierung von Fehlern bei der manuellen Dateneingabe und die Integration von Dokumenten in digitale Workflows.
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Was sind die Vorteile von OCR (Optical Character Recognition) bei der digitalen Texterkennung und wie kann es die Effizienz von Dokumentenprozessen verbessern?
OCR ermöglicht die automatische Umwandlung von gedrucktem oder handschriftlichem Text in digitale Daten, was Zeit und Ressourcen spart. Durch die automatische Texterkennung können Dokumente schnell durchsucht, bearbeitet und archiviert werden. Dies verbessert die Effizienz von Dokumentenprozessen und reduziert menschliche Fehler.
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Wie funktioniert OCR (Optical Character Recognition) und welche Anwendungen hat diese Technologie?
OCR funktioniert, indem gedruckte oder handgeschriebene Texte in digitale Daten umgewandelt werden, die von Computern verarbeitet werden können. Diese Technologie wird häufig verwendet, um gedruckte Dokumente zu scannen und zu durchsuchen, Texte in Bildern zu extrahieren und Handschriften zu erkennen. Anwendungen von OCR sind unter anderem die automatische Texterkennung in Dokumenten, die Umwandlung von gedruckten Texten in barrierefreie Formate für Menschen mit Sehbehinderungen und die Extraktion von Informationen aus Visitenkarten oder Rechnungen.
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Wie funktioniert Optical Character Recognition (OCR) und welche Anwendungen gibt es dafür?
Optical Character Recognition (OCR) ist eine Technologie, die gedruckte oder handgeschriebene Texte in digitale Daten umwandelt, indem sie Buchstaben, Zahlen und Symbole erkennt und in maschinenlesbaren Text umwandelt. Diese Technologie wird häufig für die automatische Texterkennung in Dokumenten, Rechnungen, Visitenkarten, Passbildern und beim Scannen von Texten verwendet. OCR wird auch in der Automatisierung von Geschäftsprozessen, der Datenerfassung und der Textanalyse eingesetzt.
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