На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 637 подписчиков

Свежие комментарии

  • Дмитрий Гурин
    А вы не раздавайте деньги. Просто приравняйте размер МРОТ к минимальному размеру пенсии.Путин предупредил...
  • Дмитрий Гурин
    Когда я свою Оку регистрировал знакомые из МРЭО мне подсуетили с подарком, а потом все дружно ржали Х101АМ, и это на ...Адвокат Жорин: ро...
  • Михаил Федоров
    Нет! Мы русские и наш ВЕЛИКИЙ и МОГУЧИЙ нельзя исправлять. Если есть такие "комбинации", то и надо их оставить - С 66...Адвокат Жорин: ро...

Разработчики из РФ на 20% снизили энергопотребление ИИ при распознавании текста

Российская компания Smart Engines заявила о разработке новой нейросетевой модели для распознавания текста, которая позволяет сократить энергопотребление на 20%. Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе компании-разработчика.

Модель, получившая название GreenOCR 2.0, не только потребляет меньше энергии, но и значительно увеличивает скорость считывания данных, а также снижает количество ошибок в десять раз по сравнению с предыдущими версиями.

В основе GreenOCR 2.0 лежит усовершенствованная вычислительная архитектура, использующая технологию замены вещественных чисел на целые. Это позволяет обеспечить эффективную работу искусственного интеллекта даже на устройствах, не оснащенных графическими процессорами (GPU). Кроме того, в модели объединены 4,6-битные и усредняющие 8-битные сети, оптимизированные для современных мобильных платформ.

Нейросети, лежащие в основе GreenOCR 2.0, способны распознавать не только символы, но и знаки препинания. Система демонстрирует высокую точность при работе с печатным и рукописным текстом на 103 языках.

Новая модель уже интегрирована в существующие программные решения Smart Engines. Они применяются для распознавания и проверки подлинности документов, считывания QR-кодов, банковских карт, телефонных номеров, а также для обработки бухгалтерских документов и анкет.

 

Ссылка на первоисточник
наверх