unitable

整合表格识别任务的统一框架

UniTable 表格识别自监督预训练 Transformer 表格结构 Github 开源项目

UniTable是一个创新的表格识别框架，统一了训练范式、目标和模型架构。它利用自监督预训练和语言建模，有效处理表格结构、单元格内容和边界框识别。该项目在四个大型数据集上展现最先进性能，并提供完整的推理流程Jupyter Notebook，支持多数据集微调和全面表格识别。

Tablize - 智能电子表格工具助力数据分析和可视化

AI工具Tablize实时更新数据分析电子表格自动化计算

Tablize是一款智能电子表格工具，可将数据转化为仪表盘等多种形式。它支持连接电子表格、数据库和API等数据源，提供强大的公式面板功能。Tablize实现实时数据同步，用户可在各种设备上获得即时洞察。该工具简化了复杂的Excel计算，如跨表匹配，提高工作效率。Tablize在简化数据处理、提高工作效率方面获得了广泛好评。

unified-io-2 - 跨模态人工智能的开源新标杆

GithubUnified-IO 2人工智能多模态模型开源项目机器学习深度学习

Unified-IO 2是一个开源的多模态AI框架，集成视觉、语言、音频和动作处理能力。项目提供完整代码支持演示、训练和推理，适用于TPU和GPU环境。基于T5X优化，内含多规格预训练模型和丰富数据集。其跨模态学习和生成能力为AI研究与应用提供了新的可能性。项目采用模块化设计，便于研究人员和开发者进行二次开发和定制。Unified-IO 2支持多种数据格式和预处理流程，为不同任务场景提供灵活解决方案。其开源性质促进了AI社区的协作与创新，为多模态AI技术的进步做出贡献。

UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型

GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目

UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型，可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器，UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中，UniSeg在两项任务中均获得第二名，展现了其在医学图像分割领域的出色表现。

REaLTabFormer - 一套用于表格和关系合成数据生成的自回归和 Seq2Seq（序列到序列）转换器模型

GPT-2GithubREaLTabFormerTransformersynthetic datatabular data开源项目

REaLTabFormer使用Seq2Seq模型生成关系数据集，针对非关系数据采用GPT-2模型，直接建模任意独立观察的表格数据。通过生成父表和关系表，利用目标掩码和统计方法避免过拟合。实验结果表明其在捕捉关系结构方面优于基准模型，并在大型非关系数据集上实现了先进的预测效果。REaLTabFormer易于安装和使用，并提供样本验证器以提高生成数据的有效性和准确性。

uniflow-llm-based-pdf-extraction-text-cleaning-data-clustering - 多源文档提取与转换的统一LLM框架

GithubLLM接口uniflow开源项目数据转换文档提取模型微调

uniflow是一个开源项目，为多种文档类型提供统一的LLM接口，实现数据提取和转换。支持PDF、HTML和TXT等格式，兼容OpenAI、Google Gemini和AWS BedRock等主流LLM模型。该项目致力于解决遗留文档处理和数据准备的难题，为数据科学家提供生成隐私保护训练数据集的工具，简化LLM微调流程。uniflow还包含多个实用案例，如财务报告分析和教育资料问答生成等。

x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架

GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉

x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目，融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理，提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务，是一个功能强大的深度学习工具。

unstructured-inference - 非结构化数据布局解析工具支持多种检测模型

AI模型Githubunstructured布局解析开源工具开源项目文档处理

unstructured-inference 是一个专注于文档布局分析的开源项目。它能够从各种文件中提取文档结构和文本内容，适用于需要高效文档处理的场景。该项目提供多种检测模型，如 Detectron2 和 YOLOX，可通过 API 与 unstructured 包集成。它支持自定义模型，为开发者提供了灵活的布局解析解决方案。

Union - 整合AI开发流程的端到端编排平台

AI工具AI编排Union工作流程数据处理机器学习

Union平台集成了计算和编排功能,为AI产品开发提供端到端支持。它促进工程、运维和数据科学团队的高效协作,推动AI创新。平台特色包括强大的工作流管理、灵活部署和企业级监控,助力团队以更低成本快速推出AI产品。Union适配多种GPU,支持跨云安全运行,是AI工作流程编排的先进解决方案。

UniNER-7B-all - 跨多数据集的命名实体识别开源模型

GithubHuggingfaceUniNER命名实体识别大模型开源项目模型研究自然语言处理

UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练，适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得，模型适用于研究目的，遵循CC BY-NC 4.0许可协议。

UNI - 病理学AI基础模型助力精准医疗诊断

GithubHuggingfaceUNI图像处理开源项目模型深度学习病理学视觉编码器

UNI是一个基于1亿张病理图像预训练的视觉编码器,为病理学AI诊断提供了强大的基础模型。它在34项临床任务中展现出卓越性能,特别是在罕见和代表性不足的癌症类型诊断上。UNI不使用公开数据集进行预训练,有助于研究人员在避免数据污染的前提下构建和评估病理AI模型。该模型遵循CC-BY-NC-ND 4.0许可证,仅限非商业学术研究使用。

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