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UiBot (RPA设计软件) Mage AI智能识别(发票识别)-课前资料五

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简介:
本课程为使用UiBot结合Mage AI进行自动化流程设计与开发的教学材料,重点介绍如何利用Mage AI的智能识别功能(如发票识别)来提升自动化任务的准确性和效率。 UiBot财务部的小红今天收到若干张发票,需要进行发票登记。处理一张包含三张发票记录的表格让她感到非常头疼。于是小红希望我们研发一个可以识别发票信息并将其记录在Excel表中的机器人。该机器人需识别的信息包括:发票代码、发票号码、开票日期、销货方名称、货物或应税劳务服务名称、金额和税额、价税合计数、购买方名称、购买方纳税识别号以及效验码。

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  • UiBot (RPA) Mage AI()-
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    本课程为使用UiBot结合Mage AI进行自动化流程设计与开发的教学材料,重点介绍如何利用Mage AI的智能识别功能(如发票识别)来提升自动化任务的准确性和效率。 UiBot财务部的小红今天收到若干张发票,需要进行发票登记。处理一张包含三张发票记录的表格让她感到非常头疼。于是小红希望我们研发一个可以识别发票信息并将其记录在Excel表中的机器人。该机器人需识别的信息包括:发票代码、发票号码、开票日期、销货方名称、货物或应税劳务服务名称、金额和税额、价税合计数、购买方名称、购买方纳税识别号以及效验码。
  • UiBot (RPA) 信息+微信群助手(升级版)-后练习2
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    本课程为UiBot智能信息识别及微信群发助手功能的进阶学习,包含丰富的实践练习,帮助学员掌握高效自动化办公技能。 在本课程中,我们将深入探讨如何使用Uibot(RPA设计软件)进行智能信息识别以及结合微信群发助手实现高效的工作流程自动化。UiBot是一款先进的Robotic Process Automation (RPA) 工具,专为自动化日常办公任务而设计。它集成了强大的视觉识别功能,能够处理各种数据,包括比较数字大小,在诸如学生成绩管理、产品价格分析等场景中非常实用。 接下来我们将探讨如何在Excel中利用Uibot进行数字大小的比较。在Excel中,通常使用大于(>)、小于(<)或等于(=)这样的运算符来比较数值。UiBot可以模拟这些操作,通过读取和解析Excel单元格的数据执行逻辑判断。例如,在成绩管理场景下,你可以创建一个Uibot流程以读取学生成绩列表,并用条件语句判断每个学生的成绩是否高于或低于平均分,从而快速筛选出优秀学生或是需要改进的学生。 在UiBot中,“读取单元格”动作用于获取Excel中的数据;“条件判断”动作则进行比较。此外,还可以使用“循环”动作遍历整个数据集,逐一执行比较操作实现批量处理。 接下来我们要讨论的是微信的自动化集成。Uibot与微信群发助手结合后可以大幅提升工作效率,特别是在需要定期发送通知或消息的情况下非常有用。例如,在校园网络更新时,利用UiBot自动检测更新信息并通过微信群发助手将提醒推送给相关人员。这涉及到Uibot的网页抓取能力,通过模拟浏览器行为获取网页上的动态数据,并使用“微信发送消息”等插件将这些信息精准地传递给指定群组。 实现这一功能的关键在于正确配置Uibot的网页抓取步骤。“浏览网页”动作用于打开页面,“抓取网页元素”动作用来提取所需的数据,确保信息准确无误。同时需要安装并配置好微信相关的API或插件,以便UiBot与微信服务器进行通信。 在文件“校网提醒更新助手”中可能包含了实现这一功能的具体Uibot流程示例或指南。通过学习这个案例可以了解如何结合UiBot的智能识别能力和微信群发功能来实现自动化的工作流程,并根据实际需求调整和优化这些流程以适应更复杂、个性化的场景。 作为一款强大的RPA工具,UiBot不仅能够帮助用户高效处理Excel中的数据比较任务,还能够与其他应用程序如微信进行深度集成,实现在不同平台间的信息自动处理。通过不断学习与实践,可以充分发挥UiBot的潜力提高工作效率并减轻日常工作负担。
  • UiBotRPA)培训预备指南——
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    本指南为UiBot RPA设计软件课程准备的必备资料,涵盖基础概念、安装步骤及操作练习等内容,帮助学员顺利进入课程学习。 在开始学习Uibot(RPA设计软件)之前,掌握一些基础知识是非常重要的。本指南将帮助你全面了解RPA及其在UiBot中的应用。 RPA技术能够自动化重复性、规则驱动的业务流程,从而提高效率并减少错误,使员工可以专注于更高价值的工作任务。UiBot作为一款流行的RPA工具,提供了直观易用的操作界面,使得非编程人员也能轻松进行流程设计和实施。 你需要具备一定的计算机基础知识,包括操作系统的基本操作(如Windows或Mac)、文件管理等,并熟悉Excel等办公软件的使用,因为很多RPA任务涉及数据处理及表格操作。掌握基本编程概念也很有帮助,虽然UiBot简化了代码编写过程,但了解变量、条件语句、循环和函数等基础编程知识将有助于你更高效地学习。 在开始之前,请确保你的电脑已安装了最新版本的UiBot软件,并且满足系统需求。访问官方网站下载并按照指导完成安装。同时检查是否已经安装.NET Framework,因为它是运行UiBot所必需的组件之一。 以下是你可能需要掌握的内容: 1. **基础教程**:这部分将帮助你熟悉工作环境、工具箱和资源库等基本概念。 2. **语法与逻辑**:深入介绍动作使用、条件分支及循环控制结构等内容。 3. **对象仓库与OCR技术**:学习如何通过对象仓库存储识别元素,并利用OCR读取非结构化文本数据,如PDF或图像中的文字信息。 4. **数据操作**:掌握文件的读写方法以及数据库连接技巧等数据处理技能。 5. **异常处理**:了解怎样在程序中加入错误检测机制以确保流程稳定运行。 6. **案例分析**:通过具体例子学习如何将理论知识应用到实际工作中,比如自动化报销、数据录入或报告生成过程中的RPA技术使用方法。 7. **最佳实践**:获取编写高效且易于维护的UiBot脚本建议,包括代码组织和调试技巧。 在学习过程中,请务必多加练习并动手操作。模仿教程示例,并尝试创建自己的自动化流程。同时加入社区论坛与他人交流心得,这将加速你的技能提升过程。 尽管Uibot需要一定的计算机基础及编程思维背景知识支持,但其友好的用户界面大大降低了入门难度。通过充分的准备和实践练习,你能够充分利用RPA技术为工作带来显著改进。
  • 测试.docx
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    本文档《软件测试资料识别》包含了进行有效软件测试所需的关键资源和方法论概述,旨在帮助测试人员提高其在项目中的效率与准确性。 在软件测试过程中,识别并理解相关的资料至关重要,因为它们构成了测试活动的基础。本段落将详述从零开始进行软件测试的方法,包括准备、需求分析、用例设计等关键环节。 首先,在引言部分中提到:软件测试是一个系统性的过程,用于评估软件的质量和性能,并确保其满足预定的需求及功能要求。对于初学者来说,理解这一概念至关重要,因为它是整个测试工作的起点。在开始测试之前,必须进行必要的准备工作以有效地开展测试活动。这些准备包括向有经验的同事学习、阅读相关书籍以及通过查看缺陷跟踪库中的问题报告来了解过去的错误和解决方案。 识别需求是软件测试过程的核心部分之一。主动获取需求意味着积极与项目团队沟通,理解用户期望、功能规范及业务流程等信息,并确认优先级以高效地分配资源并关注高优先级的需求。加入开发小组的邮件群组可以帮助实时跟踪项目的进展和变更;而直接与开发人员交流则可以更快解决测试中遇到的技术问题。 在设计用例时,应确保其具备清晰结构(如预期输入、操作步骤及预期结果)。重用类似项目中的测试用例可提高效率,但需适应当前项目特性。利用现有的软件检查表可以帮助确认关键功能点,并防止遗漏重要细节。加强团队对测试用例的评审是保证质量的重要环节。 最终定义执行顺序时通常基于风险评估和依赖关系来确定优先级,即首先进行可能揭示核心问题的测试工作。 综上所述,在识别软件测试资料方面涉及到了学习、需求分析以及设计全面且有针对性的测试用例等多个方面。有效的测试始于充分准备,并通过深化对需求的理解及完善测试覆盖范围以确保高质量交付为目标。实践中持续改进和学习是提升能力的关键步骤。
  • 【毕业】ZIP文:MATLAB车
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    本项目为毕业设计作品,采用MATLAB开发了用于自动识别和分类ZIP压缩包内车票发票信息的系统。结合图像处理技术与机器学习算法,能够高效准确地提取关键数据,简化财务报销流程。 本设计为基于MATLAB的车票识别系统,能够识别车牌号码、日期及金额三个字段的信息。该系统具备丰富的人机交互式GUI界面,并实现了以下功能:当车票日期不在报销范围内时提示“发票报废”;对于多张连续编号的发票显示“发票连号,不能报销”的信息;若发票满足报销条件,则自动计算并汇总多张发票金额。 算法流程如下: 1. 读取图片; 2. 使用霍夫变换进行图像倾斜矫正; 3. 定位感兴趣区域; 4. 进行车字符识别; 5. 输出结果。
  • :MATLAB实例 [.zip]
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行发票自动识别的设计示例,包括源代码和相关文档,帮助用户掌握图像处理与机器学习技术在实际财务应用中的运用。 本课题研究的是基于MATLAB平台开发的发票识别系统。该系统能够接收输入的发票图像,并定位到车票号码、日期和金额三个关键字段的信息。之后使用连通域法将这些字段分割成单个字符,再通过模板匹配的方法进行识别处理。此外,该系统还配备了图形用户界面(GUI)。
  • 模式
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    《模式识别课程资料》是一套全面介绍模式识别理论与技术的学习材料,涵盖了基本概念、分类方法及应用实例等内容,适合初学者和进阶学习者使用。 模式识别课程由中國科学技术大学出版发行,包含平时上课的资源以及作业及其答案。
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    车辆识别-智能车牌识别系统是一种先进的技术应用,利用计算机视觉和模式识别算法自动读取并解析车辆牌照信息。该技术广泛应用于交通管理、停车场自动化及安全监控等领域,极大地提高了效率与安全性。 智能车牌识别技术是计算机视觉与图像处理在智能交通系统中的重要应用之一。它通过使用计算机图像处理及模式识别的方法来读取车辆的车牌号码,在现代城市日益增长的车流量背景下,该技术已在交通管理、安全监控、停车场管理和高速公路收费等多个领域中发挥着越来越重要的作用。 一个典型的车牌识别系统通常包括以下关键部分: 1. 车牌定位:这是整个过程的第一步,也是最关键的部分。它通过图像预处理和特征提取来确定车牌的位置。图像预处理步骤可能包含灰度化、滤波去噪及边缘检测等操作,以去除无关信息并突出显示车牌的特征。 2. 字符分割:在完成车牌定位后,系统需要对每个字符进行准确切割以便于识别。由于实际应用中光照条件变化、角度不同或遮挡等因素可能导致字符变形,因此有效的容错能力对于提高分割质量至关重要。 3. 字符识别:这是整个系统的中心环节,涉及特征提取和分类器设计两大部分。特征提取是从图像数据中获取代表每个字符的独特信息;而分类器则是利用这些信息通过机器学习等方式训练出来的模型来实现准确的字符辨识。 4. 结果输出:经过上述步骤后,系统会以车牌号码的形式展示识别结果,并可根据需要进行进一步处理如校验或与数据库匹配等操作。 智能车牌识别技术面临的挑战包括环境适应性、实时性能、抗干扰能力和准确性。随着人工智能和深度学习的进步,例如卷积神经网络(CNN)的应用已经显著提高了复杂场景下的检测精度。 这项技术不仅限于交通管理领域,在智能停车、防盗追踪、电子收费及城市安全等方面也得到了广泛应用。未来它将在智慧城市的发展中扮演更重要的角色。 总的来说,智能车牌识别作为现代交通管理系统的核心部分之一,对于提升道路通行效率和保障交通安全具有重要意义。随着不断的技术革新与发展,这项技术将变得更加智能化与精确化,并为智慧城市的建设提供更多支持。
  • Python人脸——人工
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    本软件利用Python编程语言和先进的人工智能技术,实现高效精准的人脸识别功能,适用于安全验证、用户登录等场景。 人脸识别软件采用Python语言开发,能够快速实现人脸识别功能,并应用于人证比对、人脸布控、客流统计、身份认证、真人识别及动态验证等多个领域。