本文介绍了数学表达式识别和转换的技术进展，包括ScanSSD、ConvMath、FLAME等模型，强调了在公式检测、LaTeX转换和OCR领域的高效性和准确性。同时，提出了新的数据集和方法MathBridge，以提升文本到LaTeX转换的效果，推动相关技术的发展。

该研究提出了一种神经编码解码模型，利用粗-精细注意机制将图片转化为LaTeX标记，展示了在数学表达式识别中的优越性。通过新数据集和改进的卷积网络，模型在多个测试集上显著提高了识别准确性和效率。

本文提出了一种以数据为中心的方法，改进了数学表达式识别技术。主要贡献包括增强LaTeX规范化、开发新数据集im2latex-100k和realFormula，以及基于卷积视觉变换器的模型MathNet，其识别性能优于现有技术。此外，还介绍了其他创新方法和数据集，推动了手写数学表达式识别的研究。