13、端到端RPA环境中的智能文档处理研究综述

端到端RPA环境中的智能文档处理研究综述

1. 科学方法概述

本次研究采用了Kitchenham和Charters提出的被广泛接受的工程方法来进行系统综述,并做了一些小的调整以适应工业审查。整个研究分为规划、实施和报告三个主要阶段。

2. 规划阶段

规划阶段主要包括确定研究问题、制定搜索策略和选择筛选标准。
- 研究问题(RQs) :共提出了7个研究问题,旨在全面分析智能文档处理(IDP)和机器人流程自动化(RPA)领域的现状。具体问题如下表所示:
| RQ | 问题 | 目标 |
| — | — | — |
| RQ1 | 提案的出版物类型有哪些? | 基于研究类型(会议、文章)和出版物数量对研究进行统计分析 |
| RQ2 | IDP方法是如何验证的? | 验证出版物中包含的验证类型,是科学验证(运行示例、调查或综合研究)、工业验证(公司案例研究、知识转移等)还是无验证 |
| RQ3 | 研究的提案有哪些? | 分析所提出的提案类型(框架、算法、方法和理论分析等) |
| RQ4 | 任务自动化的集成程度如何? | 分析与自动化解决方案或RPA的集成情况。若没有集成,评估其可能的集成性 |
| RQ5 | 处理的文档类型有哪些? | 分析目标文档的类型或特定应用环境。对找到的文档进行基本分类,如结构化、非结构化、手写或打印,并指定有关文档的其他相关信息 |
| RQ6 | 主要的应用领域有哪些? | IDP提案开发的背景。领域既指正在解决的问题的背景,也指支持的问题类型(银行、商业、健康等) |
| RQ7 | IDP提案主要涉及哪些

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值