飞桨公式识别助力大模型科研数据构建

·PP-FormulaNet是飞桨最新推出的公式识别特色模型，其支持5万种LaTeX常见词汇的识别，支持印刷公式、手写公式的识别，提供高精度与高效率两种不同尺度模型，高精度模型应对复杂公式结构识别比当前最佳开源模型精度高6%，高效率模型推理速度相比当前最佳开源模型快16倍。
·3月6日（周四）19:00直播为您深度解析PP-FormulaNet在部署方面的功能、优势与技巧，提供产业级实操项目手把手教学体验。
·3月10日（周一）实战营将带你从环境准备开始，实操体验基于PaddleX框架的PP-FormulaNet技术，感受其在公式识别与解析任务场景的出色表现
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您的姓名：
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请输入您的手机号码：
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您的身份是：
数据科学家
机器学习工程师
软件开发工程师
嵌入式系统工程师
产品经理
企业负责人
项目负责人
研究员/学者
老师
学生
其他
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公司全称（如：百度在线网络技术有限公司）：
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您基于什么需求使用/计划使用飞桨低代码开发工具？【多选题】
企业有AI业务转型、AI业务落地需求，主要服务客户项目交付
希望快速提升企业内部业务开发效率、降低生产成本
希望快速提升个人算法能力
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您/您所在单位的AI技术方向：
【多选题】
文档图像分析（版面区域检测、表格识别等）
文本图像信息抽取
通用OCR(证照识别、票据识别、报告与印章识别等)
图像分类
目标检测/小目标检测/旋转框检测
图像分割
图像异常检测
目标跟踪
时序预测/时序异常检测/时序分类
时序预测（时间序列预测、 时间序列分析、 能源消耗预测等）
人脸识别/图像识别
其他
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未来使用PaddleX完成模型训练后，您业务的主要部署方式为：【多选题】
云平台上服务化部署
本地服务化部署（Linux平台）
本地服务化部署（Windows平台）
本地高性能推理
Jetson系列部署
ARM CPU部署
ARM NPU部署
其他
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您计划将飞桨应用于哪些领域：【多选题】
政企服务
工业制造
能源电力
交通
智慧城市
金融
教育
医疗
文化传媒
电商
运营商
仓储物流
建筑工程
其他
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您使用的训练硬件主要为：
【多选题】
NVIDIA
昇腾
昆仑芯
海光
寒武纪
燧原
天数智芯
其他
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您使用的推理硬件主要为：【多选题】
NVIDIA
Intel
昇腾
昆仑芯
寒武纪
燧原
天数智芯
登临
其他
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