PaddleOCR于2025年推出PaddleOCR-VL-1.5，具备94.5%精度，支持异形框定位，提升文本行和印章识别能力。该模型在复杂场景中表现优异，已开源，用户可通过官网和API使用。新版本优化了推理速度，支持多语种和跨页表格合并，旨在提升文档解析的准确性和效率。

百度推出PaddleOCR-VL模型，结合视觉语言模型，支持109种语言，能够高效识别文本和表格等元素，资源消耗低，适合实际应用。

DeepSeek-OCR是一种新型视觉语言模型，利用视觉模态高效压缩文本信息。其架构包括DeepEncoder和解码器，支持多种分辨率，在高压缩比下保持高OCR精度。模型训练使用多样化数据集，提升了文本识别能力。

百度在Hugging Face发布了PP-OCRv5，这是一种高效的光学字符识别模型，专注于文本识别，支持多语言，适合边缘部署。尽管对其多语言能力有疑虑，但在手写和印刷文本的基准测试中表现优异。

该案例利用AI视觉服务实现文本识别，步骤包括导入模块、调用摄像头、处理图像、执行识别和构建界面。需设备权限和硬件支持，确保图像格式兼容，识别结果结构化返回。

本文介绍了如何使用Swift中的Vision框架将手写笔记转换为可编辑文本。首先，配置项目并使用PKCanvasView捕获手写输入，然后将内容转换为CGImage，最后使用VNRecognizeTextRequest进行文本识别。文章还解决了识别准确性低和框架配置等常见问题。

手机应用如Adobe Scan、Scanner App和Microsoft Lens使文件扫描变得简单，支持文本识别，方便用户随时整理和分享文档，适合学生和职场人士使用。

最新的40种图像生成技术显著提升了文本识别能力。尽管日语的准确性不及英语，但经过多次迭代，仍能取得理想效果。这些技术的其他功能也令人印象深刻，已可用于大规模内容创作，改变了传统插图创作方式。

本文介绍了作者测试的最佳免费AI检测工具，包括QuillBot、Scribbr和CopyLeaks等。测试结果显示，这些工具在识别人工和AI生成文本方面表现良好，尤其是QuillBot和Scribbr，整体准确性较高，尽管存在一些局限性。

随着AI在内容创作中的普及，识别AI生成文本的需求显著增加。本文介绍了十大AI内容检测工具，如AI Detector Writer、Undetectable.ai和ZeroGPT，旨在帮助用户维护内容的真实性。这些工具提供免费和付费版本，适合学生、教育者和内容创作者，以确保原创性和学术诚信。

ReceiptLogger是一个轻量级应用，利用PaddleOCR处理扫描收据，提取日期、商品和价格等结构化数据。该应用在macOS上运行，支持低资源机器，能够快速准确地识别文本，并将数据上传至Google Sheets，便于管理和存储收据记录。