🔍 Hybrid unlocks: borderless table extraction (0.49→0.93 TEDS), #OCR in 80+ languages, #LaTeX formula extraction from scientific papers, AI chart & image descriptions

🛡️ Built-in #AI safety: filters hidden prompt injection attacks — transparent fonts, off-page content & invisible layers stripped before your #LLM ever sees the data

Mit NAPS2 lassen sich unter Linux sehr bequem analoge Dokumente direkt vom Scanner samt OCR Texterkennung als PDF erstellen.

In Kombination mit einem Tool wie Recoll kann man so alle Dokumente digital lokal verwalten und hat sämtliche Metadaten direkt in den Dateien, nicht in der DB eines komplexen Dokumentenmanagementsystems.

Vorteil: Kleiner Footprint, keinerlei Server, auch kein lokaler Server notwendig, kein Docker, kein Podman, keine Linux Shell im Einsatz.
Das Backup und Langzeitsicherung der digitalisierten Dokumente ist damit so simpel gehalten wie möglich und gleichzeitig durch das PDF Format mit eingebetteter, unsichtbarer Textebene auch maximal kompatibel mit allen Betriebssystemen.

https://www.naps2.com/
https://www.recoll.org/index.html  (nur notwendig, wenn euer System nicht bereits eine gute textindizierende Suche mitliefert)

#ocr #paperless #scanner #dokumentenmanagement

NAPS2 - Scan documents to PDF and more

NAPS2 is free scanner software made easy. Scan to PDF, edit your documents, and use advanced features like OCR. Available on Windows, Mac, and Linux.

Как гибрид IDP и VLM экономит миллионы на верификации данных

Последние 2 года мы в Content AI активно тестируем Vision Language Models (VLM) для обработки документов. Модели вроде Qwen2.5-VL или Gemini 2.5 отлично работают с простыми формами — чеками, типовыми договорами. Но на документах со сложными фонами, многоуровневыми таблицами или нестандартной версткой VLM часто галлюцинирует, теряет строки и путается в реквизитах. В одной из предыдущих статей мы пришли к выводу, что будущее за комбинированным подходом , когда VLM усиливает IDP-решения. В этот раз мы проверили гипотезу: пусть VLM не распознает документ с нуля, а проверяет черновик из IDP-системы и исправляет ошибки, опираясь на исходное изображение. Базовым OCR движком выступила наша платформа ContentCapture. Практическая цель эксперимента — автоматизировать верификацию документов. Сейчас в крупных компаниях сотни операторов вручную сверяют распознанные данные с оригиналами.

https://habr.com/ru/companies/contentai/articles/1021880/

#idp #llmмодели #vlm #ocr #ocrтехнологии

Как гибрид IDP и VLM экономит миллионы на верификации данных

Последние 2 года мы в Content AI активно тестируем Vision Language Models (VLM) для обработки документов. Модели вроде Qwen2.5-VL или Gemini 2.5 отлично работают с простыми формами — чеками, типовыми...

Хабр

🆕🎦 New learning videos in our video course:

Reading Inventory Cards: OCR & HTR for Collection Records: https://tinyurl.com/4huphuxu by @mathias_zinnen from @SODa

SQL with Archaeological Data: https://tinyurl.com/yc6rn5hv by @fabr from @dai_weltweit

👩‍🎓 Learn in your own pace with any of 30 videos in our channel: https://tinyurl.com/2sexbvm9

🔜 New videos every few weeks.

#WiNoDa #OnlineCourse #Webinar #HTR #OCR #machinelearning #datascience #datacompetence #datamanagement #dataskills #SQL #archaeology

Reading Inventory Cards - OCR & HTR for Collection Records

YouTube

Mastering Complex Scripts: The Power of a Specialised Japanese OCR Dataset
In the rapidly evolving landscape of Artificial Intelligence, Optical Character Recognition (OCR) has become a cornerstone technology for digital transformation. From automating administrative workflows to enabling real-world translations via smartphone cameras, the ability of a machine to "read" text is invaluable.

Read more - https://gts.ai/case-study/japanese-ocr-images-data-images-with-transcription/

#japanese #OCR #dataset

dominik kundel (@dkundel)

Codex를 활용해 Hugging Face에서 OCR 작업을 자동화하고, 여러 논문을 변환한 뒤 작업을 관리하는 사례가 소개됐다. 대량 문서 처리와 백그라운드 작업 보조에 AI 코딩 도구가 유용하게 쓰일 수 있음을 보여주는 실전 활용 예다.

https://x.com/dkundel/status/2041994020596150400

#codex #huggingface #ocr #automation #aiagent

dominik kundel (@dkundel) on X

Awesome use of Codex using HuggingFace to OCR to convert a bunch of papers and babysit the job

X (formerly Twitter)

Tax season protip: scan your receipts throughout the year.

I built a receipt scanner into FinanceKit that extracts merchant, amount, date, and category from receipt photos using OCR.

Snap a pic → data extracted → categorized. Done.

Demo: https://financekit-demo-financekit.streamlit.app

#tax #receipts #personalfinance #ocr

🏥 #TriMed medical implant manufacturer reports 9-day network breach 🦴 Orthopedic implant documentation exposed including surgical components 📋 Patient names, birth dates, medical record numbers in some files 👮‍♂️ Incident reported to law enforcement 📊 Total affected individuals undisclosed pending #OCR reporting #DataBreach #Healthcare #HIPAA 👉 https://www.netsec.news/trimed-data-breach/
TriMed Reports Data Breach Involving Patient Information - NetSec.News

TriMed reported unauthorized access to parts of its network that stored order forms and invoices between September 13, 2025, and September 21, 2025, and confirmed ... Read more

NetSec.News

Фишинг 2025–2026: от социальной инженерии к промышленным конвейерам PhaaS

Современный ландшафт киберугроз демонстрирует окончательную трансформацию фишинга из набора разрозненных мошеннических писем в зрелую сервисную индустрию, функционирующую по канонам легитимного ИТ-бизнеса. Фишинг на протяжении многих лет остается одним из наиболее востребованных способов получения первоначального доступа к корпоративной инфраструктуре, сохраняя свою эффективность вопреки массовому внедрению многофакторной аутентификации (MFA) и инвестициям в антиспам-фильтрацию.

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/1020880/

#фишинг #mfa #phaas #парсинг #aitm #dkim #dmark #seg #ocr #вредоносное_по

Фишинг 2025–2026: от социальной инженерии к промышленным конвейерам PhaaS

Современный ландшафт киберугроз демонстрирует окончательную трансформацию фишинга из набора разрозненных мошеннических писем в зрелую сервисную индустрию, функционирующую по канонам легитимного...

Хабр

Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)

에이전트가 실제 업무에 어떻게 쓰이는지 평가하는 'agent landscape overviews'를 7개 핵심 카테고리로 출시했습니다. General Work, Coding, Chatbots, Presentations, OCR, Data Analysis, Customer Support를 포함하며, 각 에이전트의 주요 역량을 비교해 볼 수 있습니다.

https://x.com/ArtificialAnlys/status/2041638795200885233

#agents #evaluation #llm #ocr #datascience

Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) on X

We’ve launched agent landscape overviews across 7 key categories relevant to real world tasks agents are used for today ! 💼 Categories so far include: General Work, Coding, Chatbots, Presentations, OCR, Data Analysis, and Customer Support. We report on key capabilities

X (formerly Twitter)