经度，纬度转换

现今我们所谓的“古彝文”指的是在民间流通使用的原生态彝文，据《滇川黔桂彝文字集》显示，这种文字多达87046字；在国家图书馆珍藏中，由这些文字书写的古彝文典籍共有592册（件），可见其蕴含着巨大的文化价值和实用价值。在当代，彝文依然拥有广泛的受用人群。四川省曾在1980年发布规范彝文共819字，截止2012年，滇川黔桂发布的通用彝文有5598字。这两种彝文常用于仪式、节庆、旅游景点等场合——彰显彝族非物质文化遗产的传承；同时也用于民族地区相关政策与宣传文件的翻译，以及文学创作。

合合信息前期在甲骨文、金文中所作的研究，让古彝文识别成为一件“水到渠成”的事情。此次合合信息与上海大学联合开启的“贵州古彝文图像识别及数字化校对项目”校企合作，将填补当前国内外研究的空白，也将成为合合信息智能文字识别技术赋能小语种保护及古文化传承的重要里程碑事件。未来，合合信息还将重点关注自然语言处理领域，不断精进AI“读懂”古文的能力，去实现更多理解层面的事情，以此更好地促进学术研究效率提升，并通过降低古文理解门槛，在文旅、文创领域触达更广泛的社会群体，让传统文化焕发新的生机。

随着科技的不断发展，OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术在各个领域得到了广泛应用。 近年来，古彝文作为一种具有悠久历史和独特魅力的文字，逐渐受到了学者们的关注。探索古彝文识别OCR技术，不仅有助于挖掘、整理和传承中国传统文化，还能为现代科技与文化的交流搭建桥梁。

传统遗产与技术相遇，古彝文的数字化与保护 1. 古彝文与古彝文古籍保护 2. 古彝文识别的重难点 3. 提升图像质量与细节还原的突破之道 3.1 合合信息 3.2 合合信息的文字识别技术 3.3 智能高清滤镜技术 3.3.1 智能扫描引擎AI-Scan与扫描全能王 3.3.2 场景应用 4. 古彝文识别的意义 5. 总结

合合信息携手上海大学，以校企联合、产研一体的形式攻关古彝文识别工作，为中华传统文化的保护与传承贡献自己的一份力！

- 中国已于2021年宣布实现全面小康，追求精神层面的富足是下一阶段的目标，对古彝文等古语言的保护是其中重要的一环。随着国学和非遗越来越热，我们有理由相信古彝文献和口传史诗所记载的那个的世界，无论是南诏古国、夜郎古国还是巴蜀古国，都可以通过传统媒体（诗朗诵、电影、音乐剧）和新兴媒体（元宇宙、IP主题乐园、浸入式戏剧）拓展文化体验的维度，将文字记载的历史作更富有魅力的呈现

阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移

Prompt Tuning（提示调优）是一种通过优化提示词来调整预训练语言模型行为的技术。主要变体包括：Prefix Tuning（添加可训练前缀向量）、Hard-Prompt Tuning（直接使用自然语言提示）、Soft-Prompt Tuning（学习通用提示向量）、Prompt Ensemble（多提示集成）和Auto-Prompt（自动搜索最优提示）。其中Hard-Prompt Tuning最为直观，可通过自然语言指令（如"这段文字的情感是积极的"）引导模型输出。代码示例展示了

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。

摘要：情感识别技术在医学、自动驾驶等多个领域的广泛应用，正吸引着研究界的持续关注。本研究提出了一种融合语音情感识别（SER）与面部情感识别（FER）的自动情绪识别系统。实验结果显示，通过附加多层感知器进行整体微调时取得最佳准确率，验证了迁移学习相较于从头训练更具鲁棒性，且预训练知识有助于任务适应。在FER方面，通过提取视频动作单元对比静态模型与顺序模型的性能差异，发现两者差异较小。错误分析表明，视觉系统可通过高情绪负载帧检测器进行优化，这为视频情感识别方法研究提供了新思路。

本文介绍了如何将AntDesignX样本间对接智谱AI的API接口。主要步骤包括：1）搭建AntDesignX样本间；2）获取智谱AI的API接入信息；3）修改代码中的请求配置，设置基础URL、API密钥和模型参数；4）调整请求处理逻辑，实现流式响应处理和数据拼接。关键点在于正确配置请求参数和实现流式数据的实时更新，最终完成与智谱AI的对接。