摘要： 一、系统概述 在当今的城市环境管理中，垃圾分类与识别已成为推动环保与资源回收的重要手段。然而，传统的人工垃圾分类方法耗时、效率低，且容易出错，严重制约了垃圾处理的精细化与可持续发展。思通数科的AI平台专注于解决这一行业痛点。我们的系统通过深度学习和计算机视觉技术，能够精准识别各类垃圾的种类，并自动分 阅读全文

摘要： 应用场景 企业IPO尽职调查中的文档处理与合规审查 在券商投行进行企业IPO尽职调查过程中，企业需要提交大量的财务报表、历史沿革文件、法律合同等资料。这些文件涉及多个部门，往往存在信息分散、合规性复杂、数据量庞大等问题。思通数科的AI能力平台通过OCR文字识别技术、自然语言处理（NLP）以及基于深度 阅读全文

摘要： 一、系统概述 随着医疗行业对诊疗效率和准确性的要求不断提升，传统的医生与患者沟通方式正面临挑战。过多的书面记录使得医生的注意力从患者转移到了记录工作上，增加了患者等待时间，并可能影响诊断质量。语音识别（ASR）技术的引入为这一现状带来了革新，通过将患者的口头描述实时转化为文本，AI技术显著提升了医生 阅读全文

摘要： 在传统档案馆中，纸质文件的处理和管理是一个重要且繁琐的环节，特别是面对庞大的历史资料库。思通数科的AI能力平台提供了一种高效的数字化解决方案，利用OCR技术将纸质档案中的信息自动提取并转化为数字文本，具体过程包括以下几个步骤： 1.扫描与图像预处理 首先，系统将纸质档案文件进行扫描，将其转换为高清图 阅读全文

摘要： 一、系统概述 在法律行业，合同和法律文件的版本审查是确保合规与降低风险的重要步骤。然而，手动对比文档各版本间的差异不仅耗时，且易产生误判。思通数科的AI多模态能力平台专为法律文件审核设计，结合了先进的Diff算法与Levenshtein距离算法，支持字符、单词、段落的精确对比，兼容PDF、Word、 阅读全文

摘要： 思通数科的大模型是一款集成自然语言处理、多模态分析与知识图谱技术的智能系统，专为提升行业信息处理效率和决策支持而设计。该模型依托深度学习与数据驱动，能够在合同审查、智能问答、医疗文本处理等场景中实现精准的文本分类、信息抽取与风险识别。特别在多模态数据处理方面，模型支持从文本、图像、语音等多渠道数据源 阅读全文

摘要： 思通数科推出的智能合同审查系统为这些痛点提供了解决方案。借助大模型、OCR和信息抽取等先进技术，系统具备高效要素抽取、自动分类、合同比对和合同审查等功能。以下是该系统的主要功能及用户体验案例，展示了在法律行业中的实际应用效果。 应用案例：法律行业智能合同审查系统的典型场景 案例1：某大型制造企业法务 阅读全文

摘要： 法律行业痛点：处理大量的合同、诉讼材料和财务报告等文件是一项繁琐且耗时的工作。这些文件中的表格常包含关键信息，如费用清单、时效统计和条款列表等，手动录入和整理这些数据不仅效率低下，而且容易出错。思通数科的表格识别技术，结合深度学习和计算机视觉，能够自动提取和结构化这些表格数据，大幅提升法律机构的工作 阅读全文

摘要： 获取白皮书或产品体验，文末添加产品经理微信 在这个信息爆炸的时代，档案馆作为知识的宝库，承载着历史的记忆和文化的传承。如何让这些宝贵的信息更容易被检索、管理和利用，是档案管理领域面临的重大挑战。思通数科AI多模态平台，以前沿的人工智能技术，为档案馆的数字化转型提供了全新的解决方案。 一、纸质档案的数 阅读全文

摘要： 一、系统概述 在现代医疗行业，信息的碎片化与数据孤岛问题日益严重，导致医疗服务和研究效率的降低。思通数科针对这一现状，推出了一款开源免费的信息抽取与知识图谱平台，旨在将医疗数据的深度分析与智能化服务结合起来。 二、应用场景 在一家大型医疗中心，信息技术部门面临着整合各科室病例的挑战。通过引入思通数科 阅读全文