AI 新工具

AI新工具(20241016) PDF科学论文AI翻译工具,支持公式与图形布局;AI再次杀入小猿口算;智能语音转字幕文本工具AsrTools





✨ 1: PDFMathTranslate

PDFMathTranslate是一款基于深度学习的PDF科学论文翻译工具,支持公式与图形布局保留。

PDFMathTranslate是一个基于深度学习和字体规则的科学论文翻译工具,能够在翻译过程中保留公式和图形的布局。该工具的主要功能是将PDF文档翻译为中文,并能够生成双语对照文件,适合需要对比原文和翻译文本的用户。

学术研究:研究人员可以使用该工具翻译外文科研论文,以便更好地理解文献内容。 教育教学:教师和学生可以利用该工具翻译教材、参考书等,以提升学习效果。 语言学习:语言学习者可以通过双语对照文件,提高外语阅读和理解能力。 多语言文档处理:需处理多语言版本文档的专业人士,可以通过该工具高效生成所需的翻译文档。

PDFMathTranslate通过高效的多线程翻译和复杂的布局解析技术,帮助用户在处理PDF格式的科学文献时,确保翻译质量与格式的准确性。

地址:https://github.com/Byaidu/PDFMathTranslate

✨ 2: 通过 OCR 技术对小猿口算

该程序利用 OCR 技术自动识别小猿口算中的数字并进行比大小操作。

通过OCR(光学字符识别)技术开发的小猿口算比大小自动做题程序实现了数字(0~100)的自动识别和比较。该程序支持自动抓取屏幕上的数字,并在识别后绘制比较符号(如>, <, =)。该程序的主要功能包括:

该程序通过友好的GUI界面,配置简单,使得用户可以快速上手,适合广泛的使用场合。

地址:https://github.com/gmkrxb/xiaoyuankousuan

✨ 3: AsrTools

AsrTools是一款无需GPU即可轻松实现音频转字幕的智能工具,界面友好、支持多格式输出。

AsrTools 是一款智能语音转字幕文本工具,旨在简化音频转文字的过程。与目前Github上大多数类似项目相比,AsrTools 的独特之处在于它无需使用GPU及复杂的本地配置,使得即使是初学者也能轻松上手。

地址:https://github.com/WEIFENG2333/AsrTools

✨ 4: Tabled

Tabled是一个小型库,用于检测和提取PDF中的表格,支持多种输出格式。

Tabled 是一个用于检测和提取表格的小型库。它利用 surya 来查找 PDF 中的所有表格,识别行/列,并将单元格格式化为 markdown、csv 或 html 格式。Tabled 适用于提取各种文档中的表格数据,包括 PDF、图像、Word 文档和 PowerPoint 演示文稿。

PDF 文档分析:当需要提取 PDF 文档中的数据表格时,Tabled 可以自动识别和整理数据,提高数据处理效率。

数据转换:用户可以将提取的表格数据转换为多种格式(如 markdown、html、csv),方便后续的数据分析和使用。

学术研究:研究人员可以使用 Tabled 提取研究报告中的表格,提高文献整理和数据收集的效率。

商业应用:对于企业用户,Tabled 提供了 API 接口,可以集成到商业应用中,用于数据抓取和分析。

互动演示:通过与 Streamlit 集成,用户可以交互式地尝试在图像或 PDF 文件上提取表格,适合教学和演示用途。

Tabled 是一个可靠且高效的工具,特别适合需要频繁处理表格数据的工作和研究场景。

地址:https://github.com/VikParuchuri/tabled

✨ 5: yt2doc

yt2doc 是一款将视频转录为可读Markdown文档的工具,支持YouTube和Twitter。

yt2doc 是一款在线转录视频的工具,可将视频内容转化为可读的 Markdown 文档。它支持的主要视频源包括 YouTube 和 Twitter。与许多现有的转录工具不同,yt2doc 不仅仅是生成字幕,而是通过自动处理来提高文本的可读性,避免了长时间视频转录后生成的无分段且难以阅读的巨型文本。

文本记录:用户可以将 YouTube 或 Twitter 的视频内容快速转录为文本,便于后续阅读和记录。 内容整理:适合内容创作者和研究者整理视频信息,如学术讲座、采访或教程等,使信息更条理化。 视频摘要:能够提炼视频要点,将多段视频合并整理成有序的文档,适合需要快速获取关键信息的场合。 批量处理:支持从 YouTube 播放列表中批量转录,适合需要处理大量视频内容的用户。

yt2doc 以其独特的文本处理能力,能够更好地服务于需要高质量文本内容的用户,尤其适合教育、研究和内容创作的领域。

地址:https://github.com/shun-liang/yt2doc



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