同方知网荣获国际顶级赛事ICDAR 2024化学式结构识别竞赛冠军
发布时间:2024-09-30 信息来源:
8月30日至9月4日,第18届国际文档分析与识别会议International Conference on Document Analysis and Recognition(简称ICDAR)在希腊雅典举行。同方知网CNKI_AI代表队在大会官方比赛——化学式结构识别竞赛(CROCS)中脱颖而出,斩获冠军殊荣。
这是同方知网人工智能联合创新实验室首次参加国际顶级竞赛,展现了同方知网在数字化技术领域深厚的技术底蕴,以及在AI预训练模型建设与调优技术应用方面持续的创新能力。
本届化学式结构识别竞赛共有20支团队参赛,共7支团队在A轮获得有效成绩进入B轮决赛。CNKI_AI代表队在A、B两轮三个月赛期中始终以明显优势保持首位,最终斩获赛事冠军。
同期,同方知网CNKIGroup代表队在大会另一专业赛事“SAM Competition”中,针对版面分布的欧洲小语种古籍,实现不同实体像素级别的检测分割结果,最终荣获亚军。
同方知网立足“服务科技创新,促进学术传播,承担社会责任”的企业定位,构建高质量的知识与数据供给体系,积极建设人工智能驱动的科学研究“AI for science”前沿科技研发体系,为科研和生产经营效率提升持续赋能。
相关链接:ICDAR由国际模式识别协会(简称IAPR)举办,是模式识别、计算机视觉、图像处理领域最为重要的国际学术会议之一,涵盖了文档分析与识别领域的最新学术成果和前沿应用发展趋势。大会官方赛事以极高技术难度和强大的实际应用性闻名,至今已吸引超过100多个国家1万多支队伍参与其中。包括谷歌、微软、华为、腾讯、阿里、北京大学、清华大学等国内外科技巨头和科研院校都取得过不错的成绩。竞赛中诞生的创新方法和解决方案为光学字符识别技术(简称OCR)的发展起到了强大的推动作用。其中化学式结构识别是一项涉及人工智能、图像处理和化学信息学的跨学科基础性研究,在药物研发、人机交互、生物化学和有机合成等领域均有重要作用;欧洲小语种古籍的识别检测涉及人工智能与语言学的跨学科交叉,深化了古籍数字化的探索,对文化传承影响深远,意义重大。
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