在医疗数字化不断深化的今天，医疗报告单依然是信息化链路中最“难啃的一块骨头”。它高度非结构化、格式五花八门，却又承载着最关键的健康信息。无论是医院信息系统、体检机构平台，还是互联网医疗应用，几乎每天都在与大量 PDF、扫描件、拍照上传的报告单打交道，而其中绝大多数数据，仍然依赖人工阅读、人工录入、人工解读。随着大模型技术逐步走向工程化落地，一个共识正在形成：真正有价值的智能体，并不是会聊天，而是能

关于生成式人工智能AIGC的一切

本文将从企业实际痛点出发，详细介绍如何利用 TextIn 通用文档解析能力 + 火山引擎豆包大模型 + Dify 工作流编排，构建一套覆盖技术文档问答、合同风险审核、发票智能核验的企业级文档处理中枢。在企业数字化转型过程中，文档处理一直是被低估却又无处不在的效率黑洞。我在实际项目中观察到三类典型场景：痛点一：技术文档散落，知识传承断层研发团队的代码规范、架构设计、接口文档散落在 Confluenc

在数字化转型的浪潮中,文档智能处理已成为企业提效的关键环节。本文将深入探讨如何结合 TextIn AI 的强大文档处理能力与火山引擎 Coze 平台的智能编排优势,构建一套高效的文档智能处理解决方案。| 技术组件 | 核心能力 | 应用场景 | |---------|---------|---------| | TextIn API | 图像处理、文档解析、OCR识别 | 水印去除、PDF解析、数

🙋🏻 火山引擎数智平台 VeDI 「大咖分享」系列直播，作为行业前沿的数智化转型交流阵地，每期特邀产品、解决方案、数据分析领域的资深专家及行业大咖坐镇，聚焦 “Data+AI” 核心议题，深度拆解技术与业务融合的增长密码。📢 本系列直播紧密围绕企业核心业务场景，从精准营销的效能提升、智能决策的科学落地，到用户深度洞察的价值挖掘，全方位呈现实战层面的创新路径与落地案例；同时系统剖析多模态数据

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随着深度学习、大数据、人工智能、AI等技术领域的不断发展，机器学习是目前最火热的人工智能分支之一，是使用大量数据训练计算机程序，以实现智能决策、语音识别、图像处理等任务。各行各业都在积极探索这些技术的应用。特别是在深度学习领域，“合合信息TextIn”作为国内主流的人工智能及大数据科技企业，专注于智能文字识别、图像处理、自然语言处理（NLP）、知识图谱、大数据挖掘等技术，对企业、开发者、个人用户提

之前，我们为了得到一张满意的AI生成图片，需要反复调试提示词、等待漫长的生成时间，最后可能还要在各种工具间来回切换？这种割裂的创作体验，让不少设计师和创作者望而却步。但这一切，在9月11日的那个夜晚悄然改变了。当字节跳动正式发布豆包·图像创作模型 Seedream 4.0 时，整个AI创作圈都沸腾了。不仅仅是因为它在 Artificial Analysis 的「文生图」和「图像编辑」两大权威榜单上

在内容创作、素材整理、资料收藏等多元场景中，去水印已成为用户的高频刚需，但传统工具普遍存在痛点——要么去水印不彻底、残留痕迹明显，要么处理后画质受损，复杂动态水印或多格式素材更是难以高效应对。同时，普通用户搭建专业去水印工具往往面临技术门槛高、流程复杂等问题，难以快速实现功能落地与场景适配。在此背景下，多方优势资源的协同成为破解痛点的关键。字节跳动旗下的扣子平台，以零代码可视化操作降低AI应用开发

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