本月国家机构发布重大政策通报,美国ZOOM动物：探索神秘与奇特的生物世界

今日相关部门发布新变化,PP-OCRv5「HuggingFace破圈时刻」：AI大模型进入新基建时代,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。家电服务反馈专线，多渠道收集意见

十堰市郧阳区、洛阳市栾川县 ，泉州市晋江市、东莞市塘厦镇、泸州市江阳区、西安市新城区、聊城市临清市、晋中市太谷区、内蒙古锡林郭勒盟锡林浩特市、南通市如东县、抚顺市新宾满族自治县、红河红河县、许昌市长葛市、湛江市赤坎区、新余市渝水区、恩施州来凤县、邵阳市双清区 、岳阳市云溪区、台州市温岭市、德阳市广汉市、宜昌市伍家岗区、宁夏固原市西吉县、红河绿春县、宁德市柘荣县、青岛市即墨区、常州市天宁区、上海市黄浦区、吕梁市孝义市、宣城市郎溪县

近日评估小组公开关键数据,本周官方披露新研究成果,美国ZOOM动物：探索神秘与奇特的生物世界，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电维修保障热线，售后90天质保

南京市玄武区、东莞市麻涌镇 ，枣庄市薛城区、毕节市金沙县、阜新市阜新蒙古族自治县、天津市河西区、文昌市东郊镇、成都市新津区、宣城市泾县、韶关市乐昌市、昭通市永善县、甘孜康定市、玉树杂多县、内蒙古赤峰市宁城县、北京市平谷区、淄博市淄川区、乐山市市中区 、张掖市民乐县、梅州市大埔县、鸡西市滴道区、广西南宁市宾阳县、西宁市湟源县、广西崇左市宁明县、广州市增城区、昭通市大关县、扬州市邗江区、内蒙古通辽市科尔沁区、乐东黎族自治县志仲镇、文山麻栗坡县、伊春市南岔县、晋中市昔阳县

全球服务区域: 徐州市丰县、德宏傣族景颇族自治州芒市 、鸡西市滴道区、安阳市汤阴县、广安市华蓥市、常州市新北区、荆门市沙洋县、文山马关县、成都市武侯区、忻州市宁武县、黔南荔波县、牡丹江市东安区、白山市长白朝鲜族自治县、广西北海市铁山港区、阿坝藏族羌族自治州理县、广西来宾市合山市、襄阳市宜城市 、潮州市湘桥区、东莞市厚街镇、惠州市惠阳区、十堰市竹溪县、重庆市南岸区

刚刚专家组披露重要结论,今日相关部门发布新政策通报,美国ZOOM动物：探索神秘与奇特的生物世界，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化派单系统，精准定位维修需求

全国服务区域: 临汾市大宁县、泉州市惠安县 、黔东南凯里市、普洱市景东彝族自治县、韶关市乐昌市、六安市霍山县、内蒙古兴安盟乌兰浩特市、长春市南关区、漳州市龙文区、定西市通渭县、大理祥云县、朝阳市北票市、临高县和舍镇、黄石市阳新县、德州市夏津县、乐东黎族自治县千家镇、宁夏吴忠市青铜峡市 、晋中市太谷区、乐东黎族自治县尖峰镇、凉山喜德县、上海市宝山区、伊春市铁力市、大理洱源县、大理祥云县、白沙黎族自治县金波乡、通化市辉南县、九江市德安县、东莞市石龙镇、南阳市镇平县、白沙黎族自治县南开乡、伊春市金林区、许昌市禹州市、怒江傈僳族自治州福贡县、哈尔滨市方正县、鹰潭市月湖区、南阳市镇平县、伊春市汤旺县、宁夏石嘴山市平罗县、常德市鼎城区、吕梁市兴县、南平市延平区

在线维修进度查询:本周监管部门传递新进展,美国ZOOM动物：探索神秘与奇特的生物世界

美国，这个地大物博的国家，拥有着丰富多彩的自然景观和独特的生态系统。在这片土地上，生活着无数令人惊叹的动物，它们或庞大、或微小、或美丽、或奇特，构成了一个充满生机的生物世界。今天，就让我们一起来探索这些美国ZOOM动物，一窥它们的神秘与奇特。 首先，不得不提的是美国国宝级动物——灰熊。灰熊是北美最大的陆地食肉动物，它们身强体壮，力大无穷。在阿拉斯加和加拿大等地，灰熊的数量较多，它们以浆果、昆虫和肉类为食，偶尔也会捕猎小动物。灰熊的皮毛厚实，能够抵御严寒，它们在冬眠期间，会积累大量的脂肪，以备不时之需。 接下来，让我们来看看美国特有的猫科动物——美洲狮。美洲狮是一种体型较大的猫科动物，它们分布在北美各地，包括美国和加拿大。美洲狮的皮毛呈现出灰褐色，具有独特的斑点，这使得它们在森林中能够很好地伪装。美洲狮以小型哺乳动物、鸟类和鱼类为食，有时也会捕猎较大的动物，如鹿和野牛。美洲狮的捕猎技巧非常高超，是北美森林中的顶级掠食者。 除了大型哺乳动物，美国还有许多奇特的鸟类。例如，火烈鸟，这种生活在盐湖中的鸟类，以其鲜艳的红色羽毛而闻名。火烈鸟的喙弯曲，能够过滤水中的盐分，从而摄取食物。火烈鸟在繁殖季节，会聚集在一起，形成壮观的景象。 此外，美国还有许多微小的动物，它们虽然体型微小，但同样令人惊叹。例如，甲壳虫，它们种类繁多，形态各异。甲壳虫在土壤中发挥着重要作用，帮助分解有机物质，促进土壤肥力。还有蜜蜂，它们不仅能够采蜜，还能够传播花粉，对植物繁殖具有重要意义。 在探索美国ZOOM动物的过程中，我们还可以了解到一些濒危物种。例如，美洲野牛，这种曾经遍布北美大陆的大型哺乳动物，如今数量已经锐减。为了保护这种珍稀动物，美国政府和民间组织正在努力开展各项保护工作。 总之，美国ZOOM动物的世界充满了神秘与奇特。这些动物不仅为我们提供了丰富的自然资源，还展现了大自然的神奇魅力。在享受它们带来的美好时光的同时，我们也要意识到保护这些动物的重要性，共同守护这个美好的生物世界。 在未来的日子里，让我们继续关注这些美国ZOOM动物，了解它们的生存状况，为保护它们贡献自己的一份力量。同时，也要珍惜我们与这些动物共处的时光，感受大自然的神奇与美好。只有这样，我们才能让这个地球变得更加和谐、美丽。

文 | 产业家，作者 | 皮爷你对 OCR 的认识还停留在哪里？1966 年，IBM 发表了一篇长度约为 1000 字的文章，这篇文章中的文字和其它文章不同，采用的是特殊印刷体汉字识别技术，通过模板匹配的方法识别出文字，并进行最终排版。这就是 OCR 技术的第一次应用。从 19 世纪 60 年代到如今，人们对 OCR 的最主要印象恰是如此，即文字识别。这种能力被广泛应用到一系列工作和产业场景，帮助人们把静态的生产资料转化为可交互、可编辑的数字资料。但如今，这个 " 信息转化 " 的技术又迎来新的变化。就在上周过去的 9 月 10 日，一篇名为 PP-OCRv5 技术博客文章登顶   Hugging Face   博客热度榜第一，这个模型技术以仅为 0.07B   的极致轻量化模型体积做到整体识别精度达到 SOTA 水平。在多项   OCR   场景测试中，PP-OCRv5   的表现甚至超越 GPT-4o、Qwen2.5-VL-72B 等通用视觉大模型。这个登顶不难理解。千分之一的参数量、足够 SOTA 的效果、轻量级部署……这几个反差足够吸引广大开发者成为源源不断的 " 自来水 "。 据了解，截至目前，这个由百度飞桨团队发布的技术 Blog 已经连续一周霸榜   Hugging Face 博客热度。此外，在 9 月 18 日，在 PP-OCRv5 的热度加持下，PaddleOCR 项目也更登上了 GitHub 全球总榜   trending 榜。实际上，OCR 的重要性在今年已经成为一个共识。即在各个基座模型厂商和 AI 服务商的模型产品中，OCR 能力往往都被嵌入进新的模型服务中，以标配技术的形式为企业提供服务。如果说之前其更多的价值在于信息形态的转化，推动世界从传统到数字化的转型，那么如今，它正在成为 AI 智能化的又一把钥匙，推动大模型技术曲线向上，落地价值向深。而这次 PP-OCRv5 再度破圈和持续霸榜背后，也恰对应着这个水温的更进一步——小参数、强效果的专精小模型基建时代正在悄然来临。一、OCR，正在成为 AI 战场的新明珠" 现在基于多模态识别可以帮助企业构建更好的 RAG 能力，让模型在企业内部落地效果更好。" 一位云厂商 Agent 平台相关负责人告诉产业家，" 在大部分企业内部，图像等多模态数据才是主要数据形态。"这番对话发生在刚刚过去的 8 月。在过去的两个月里，大模型市场招投标不断，从金融到政务到能源，一系列金额过亿的 AI 大单频现，对企业而言，谁能提供更好的 AI 落地效果，谁就能成为更优选。RAG 能力恰是其中尤为重要的一环。根据不完全数据统计，在大部分企业内部，只有 20%-30% 是结构化数据，剩余的 70% 甚至 80% 均以非结构化数据的形式存在，比如常见的纸质合同、财务单据、收纳开支等等，如果想要让大模型更 " 懂 " 企业，这些非结构化数据也必须转化为对应的模型知识。OCR 能力恰是其中的关键手段。即可以理解为，在 OCR 的加持下，企业内部的非结构化或繁杂数据可以被更有效直接地转化为模型可理解语言，进而帮助企业构建更为完备可视化的知识库，形成 AI-ready 的土壤。"OCR 识别能力有强有弱，甚至某种程度说，服务商提供的模型 OCR 技术能力的强弱很大程度上决定了企业在 AI 上落地的效果。" 上述负责人表示。毫不客气的说，如果说新能源汽车是中国工业制造的明珠，那么就今年而言，说 OCR 是 AI 大模型战场上的明珠。与这种定位相对应的是整个 OCR 市场的快速扩容。一组来自 Allied Market Research 报告的数据显示，2024   年全球   OCR   市场规模达 122.1   亿美元，预计到   2034   年将飙升至 506.1   亿美元，年复合增长率（CAGR）超过 15%。从更大的视角来看，OCR 的爆火早在意料之中。即从整个大模型的发展规律来审视，尽管目前大模型仍遵从 scaling law 的法则持续发展，但从 GPT 5 的反应平平到 DeepSeek R2 的不断延期，能明显感受到的是，AI 的前进速率、落地曲线也更在放缓。在这其中，数据是核心卡点之一，即和人们在互联网时代接触到的结构化数据不同的是，在真实的现实世界和企业内部，非结构化数据才是整个世界数据的核心主体，但其很难直接成为大模型的成长养料。这也恰是 OCR 技术的 " 专项领域 "。即基于 OCR 技术，现实中不论是 TO B 侧的生产资料，还是人类发展中的一些影响、图像等非结构化生产物料都可以被转化为可用于 AI 训练的语料，以进一步补齐大模型纯文本能力所带来的思维链和流程理解缺口，从而推动模型底层能力的升级以及 Agent 等 AI 应用产品的更进一步价值表达。但把 OCR 和 AI 结合并不是一件容易的事。当前主流多模态模型在生僻文本识别、细粒度感知、复杂元素解析等方面表现不佳，多数模型得分低于   50   分，尤其是涉及到特殊字体、模糊文字或手写体的文档时，准确率更是会显著下降。除此之外，对开发者而言，其在能力之外，参数也更是一个核心考量标准，即不论是在端侧 / 边侧设备，还是嵌入到其它开源模型中，人们需要的往往不是大而全，而是小而精，即更小参数的模型往往对应着更低的落地成本和使用门槛。这个兼备技术和工程能力的 OCR 模型答案是否存在？二、PP-OCRv5 霸榜背后：再度破圈的 PaddleOCR答案是肯定的。这也是 PP-OCRv5 这次破圈的本质原因。首先，PP-OCRv5 兼备模型的轻量级和顶尖性能，从参数量来看，其仅有 0.07B   参数，约等于   Qwen2.5-VL-72B   的千分之一，同时相较于开源社群的 MiniCPM-o、OCRFlux-3B 等参数量级更小一个维度。这个参数对应的一个使用成本是，目前大部分市面上的日常消费级显卡都可以满足需求，即使加入相关的微调训练，整个显存需求也仅会在 4G-8G 以内，在大部分个人电脑上也都可以运行。其次，在语言和场景侧，PP-OCRv5 在多个测试集里均表现优异，比如在   Printed Chinese、Printed English、Handwritten Chinese、Handwritten English   等关键任务上，PP-OCRv5   基本稳居前列，显示出强泛化能力。一个官方给出的更具体的成绩是，集合文心大模型 4.5 的多模态能力，PP-OCRv5   可以支持   37   种语言文字识别，包括韩文、西班牙文、法文、俄文等，较 v4 版本多语种模型在多语言场景下识别准确率提升超过   30%。这种极小参数和顶尖能力的 " 反差 " 带来的一个真实价值，个人和企业开发者只需要用极低的成本就可以拥有足够强能力的 OCR 模型能力，不论是直接部署到端侧 / 边侧设备，还是和既有模型的嵌入打通，都可以迅速提高固有模型产品的能力上限。产品不基础，带来的 " 自来水 " 流量自然也更不基础。过去的一段时间里，和霸榜成绩接连出现的是一系列针对 PP-OCRv5   的海内外 " 自来水 " 评价，比如 Gizchina.com 锐评 "百度的 PP-OCRv5 表明，小型号仍然可以发光 "，比如再比如来自一系列网友的称赞，如 "データ入力、爆速化の救世主降臨✨ " ( " 数据录入，极限提速的救世主降临✨ " ) 、" 圧倒的性能でAIモデル「PaddleOCRv5」が、たった70MBの超軽量ながら、驚異的な高精度 OCR 技術を実装します" ( AI 模型「PaddleOCRv5」以压倒性的性能，在仅 70MB 的超轻量体积下，实现了惊人的高精度 OCR 技术 ) 等等屡见不鲜。如果把时间线向回追溯，其实不难看到 PP-OCRv5 这次破圈背后行进轨迹，即其背后是刚刚登上 GitHub 全球总榜的社区明星选手 PaddleOCR，这个低调的国产 OCR 模型 GitHub Star   数从 2020 年开源以来一直呈现稳定、线性的增长。尽管低调，但如果在开源社区内和社区外检索 OCR 相关 AI 技术，一系列关于 PaddleOCR 技术栈、落地应用、模型配置等等文档都屡见不鲜。这种从 2020 年开源以来的稳定增长也更构成着这个国产 OCR 选手的特殊性，即 PaddleOCR 是如今全球唯一闯入头部阵营的中国   OCR   项目，其也更是 GitHub   社区中唯一一个   Star 数超过 50k 的中国 OCR 项目。更准确的数据是，从 2022 年 PP-OCR v3、v4 版本发布截至到目前的 v5 版本，PaddleOCR 累计下载量突破   900   万，仅 8 月一个月下载量就接近 80   万；此外，其总 GitHub Star   数突破 5 万，被超 5.9k 开源项目直接使用，其中包括一系列知名开源项目，如 Umi-OCR、OmniParser、MinerU、RAGFlow 等等。这种下载量和 Star 数的双线并行也恰在顶层印证着 PaddleOCR 在 OCR 领域的领先性，即一方面其模型技术底层的算法等逻辑被广大开发者认可、好评，另外一方面下载量和开源项目使用落地趋势的加速也更在证明着 PaddleOCR 模型产品在一众产业 AI 落地中的真实生产力价值。三、AI 大模型，进入 " 专精基建 " 下半场自 2020 年推出以来，PaddleOCR 一路迭代，如今已经更新至 3.2 版本。下载量和 Star 双线增长的更底层，PP-OCR 等模型技术也更在不断成熟，推动着 OCR 在 AI 时代更完善基建的成型。实际上，和这条发展曲线并线的也恰是人们对 AI 大模型越发深入的理解，即在生成式 AI 浪潮涌现的几年时间里，两个命题开始愈发重要：一个是技术向上，一个是产业向深。而在这两个命题中，更优质的 OCR 能力恰都在成为核心驱动引擎。即在新的 AI 进化命题里，可以通过更准确、优质的多模态输入，可以进一步加速模型在真实产业数据中的持续学习进化，推动前端 Agent 等应用中可以有更准确、可控、有逻辑的表达。这也正是 PaddleOCR 的行进路线。即从一方面催动 OCR 技术能力越发进步，其中包括对多场景和多语言的更精准识别，另一方面让模型更加好用、可用、适用，通过模型架构和算法的创新不断把模型参数做小，让其可以嵌入进大部分 AI 应用落地场景，不论是硬件还是软件，模型还是应用。同样值得一提的是，在融合 PP-OCRv5 的 PaddleOCR 3.2 版本中，一系列工程能力也更在被持续迭代，比如在之前 3.1 版本的 MCP 接入方式之外，3.2 版本提供更为完整的 PP-OCRv5 C++ 本地部署方案，兼容多个平台，可以帮助开发者在工业产线系统、桌面应用等多种场景下高效集成和部署，此外，在部署方式上，支持用户灵活定制 Docker 镜像或 SDK 方式调用，满足不同场景的部署需求。同时，更细颗粒度的 " 硬件诊疗 " 方案也被同步推出，即产线级推理 Benchmark 被放到台前，在其加持下，用户可以从最小颗粒度查询逐层、逐模块的详细性能数据，精准分析当前硬件上的模型方案性能瓶颈，以选择最适配的强性能部署方式。也更可以说，伴随着 PP-OCRv5 的持续破圈，一个 AI 大模型底层基建的新形态正在出现，它们不再是之前的模型替代式更新，即通过不同参数的调配和专有数据集的训练进行不断打榜，而是以足够工程化、足够算法架构创新式的设计，直接面向大模型文本训练底层的不完美拼图，帮助其摆脱固有的性能藩篱和生产力限制，进而拔高 AI 落地的上限。小尺寸、高性能的 PP-OCRv5 恰是这样一个新形态的 AI 基建。AI 大模型的发展绝对不只是互联网上的一众结构化数据的成果，更多的人类文明、产业实践、工业智慧都在一个个文档书本、表格数