تلجأ شركة بريزنت إلى نماذج Ultralytics YOLO detect عناصر الانزلاق

تُعد العروض التقديمية أساسية للتواصل الواضح في اجتماعات العمل، ولكن إعادة تصميمها لتكون مؤثرة وغنية بالمعلومات قد يكون أمرًا صعبًا. يستخدم Prezent الذكاء الاصطناعي detect عناصر الشرائح وفهمها مثل العناوين والنصوص والصور والمخططات البيانية، مما يضمن بقاء الشرائح المعاد تصميمها واضحة وجذابة بصرياً وسهلة المتابعة.

عند اختبار أدوات مختلفة لاكتشاف عناصر الشرائح، وجدت Prezent أن العديد منها يعطل التخطيطات والتسلسلات الهرمية للمعلومات، مما يجعل العروض التقديمية أقل تماسكًا. من خلال دمج نماذجUltralytics YOLO تعمل Prezent على تبسيط العملية، مما يجعل اكتشاف عناصر الشرائح أسرع وأكثر سلاسة واحترافية بأقل جهد ممكن.

جعل إعادة تصميم الشرائح أسرع وأكثر ذكاءً باستخدام الذكاء الاصطناعي

تساعد Prezent المديرين التنفيذيين وفرق العمل على إنشاء عروض تقديمية واضحة واحترافية عن طريق أتمتة عملية إعادة التصميم. في الأصل، اعتمد هذا على القوالب اليدوية والجهد البشري، مما كان بطيئًا وغير فعال. 

ولتحسين الكفاءة، لجأت Prezent إلى الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لأتمتة تنسيق الشرائح مع الحفاظ على التخطيط الأصلي. باستخدام نماذج الكشف عن الكائنات، يمكن لمنصتهم الآن detect محتوى الشرائح وتنظيمه تلقائيًا من أجل عملية إعادة تصميم أسرع وأكثر سلاسة بأقل قدر من مدخلات المستخدم. وبذلك، تضمن Prezent أن تظل العروض التقديمية واضحة وجذابة بصريًا وسهلة المتابعة.

‍العقبة في إعادة تصميم الشرائح المدعومة بالذكاء الاصطناعي

العرض التقديمي الرائع لا يتعلق فقط بالمعلومات، بل يتعلق بالوضوح والهيكل والتأثير. ومع ذلك، فإن إعادة تصميم الشرائح يدويًا لجعلها أكثر جاذبية تستغرق وقتًا وجهدًا. بالنسبة للمديرين التنفيذيين في C-suite وفرق الأعمال، الذين يعتمدون بشكل متكرر على العروض التقديمية للاجتماعات، كانت عملية إعادة التصميم البطيئة والمحبطة تحديًا كبيرًا.

شرعت شركة Prezent في أتمتة إعادة تصميم الشرائح، ولكن كانت هناك عقبة رئيسية - كيف يمكنك detect عناصر الشرائح وإعادة تنظيمها مع الحفاظ على كل شيء في مكانه؟ كانت الأدوات التقليدية قادرة على استخراج النصوص ولكنها فشلت في التعرف على كيفية ترتيب العناوين والصور والمخططات البيانية مما أدى في كثير من الأحيان إلى تعطيل التخطيط.

في البداية، استخدمت شركة Prezent نماذج مفتوحة المصدر للكشف عن العناصر، ولكن هذه الطرق كانت تعاني من قيود: دقة منخفضة (60-65%)، وأوقات معالجة بطيئة، وتخطيطات لا تزال بحاجة إلى إصلاحات يدوية. لأتمتة العملية بشكل حقيقي، احتاجت شركة Prezent إلى حل ذكاء اصطناعي فيزيائي أسرع وأكثر ذكاءً يمكنه detect عناصر الشرائح بدقة وإعادة تصميمها دون المساس بالبنية. وعندها لجأوا إلى الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي لجعل العملية سلسة.

حل Prezent للذكاء الاصطناعي البصري لاكتشاف عناصر الشرائح

لأتمتة إعادة تصميم الشرائح مع الحفاظ على التخطيطات سليمة، قامت شركة Prezent بدمج نماذج Ultralytics YOLO في منصتها. تدعم نماذج Ultralytics YOLO العديد من مهام الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك اكتشاف الكائنات. يتم تحويل الشرائح إلى صور، ويكتشف YOLO العناصر الرئيسية - العناوين ومربعات النصوص والصور والمخططات - مع الحفاظ على التخطيط الأصلي كما هو. 

يلعب YOLO دورًا حاسمًا في استخراج التخطيط، مما يساعد Prezent في الحفاظ على بنية وتسلسل كل شريحة مع تمكين عمليات إعادة التصميم الآلية السريعة. من خلال التعرف على كل من العناصر النصية والمرئية، يساعد YOLO في التأكد من أن العروض التقديمية تحافظ على وظائفها وتصميمها المصقول. وبفضل الدقة العالية والمعالجة السريعة، يمكّن YOLO Prezent من أتمتة اكتشاف عناصر الشرائح، مما يقلل من الحاجة إلى إجراء تعديلات يدوية.

لماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO

اختارت شركة Prezent نماذج Ultralytics YOLO لأنه يمكن تدريبها بشكل أسرع، كما أنها أكثر دقة وأقل زمن استجابة مقارنةً بنماذج Vision AI الأخرى. وجدت شركة Prezent أن معظم النماذج استغرق تدريبها من يومين إلى ثلاثة أيام، مما أدى إلى إبطاء عمليات التكرار والتحسينات. 

"عادةً ما يستغرق تدريب نموذج التعلّم الآلي وقتاً طويلاً، وغالباً ما يتعين عليك الانتظار يومين أو ثلاثة أيام للاستدلال ثم اتخاذ قرار ما إذا كانت الدقة جيدة بما فيه الكفاية. ولكن مع YOLO يمكننا تدريب النموذج في يوم واحد، واتخاذ القرارات بسرعة، والتعلم بسرعة من النتائج".

باستخدام YOLO زادت دقة Prezent من 65% إلى 87% وتمكنت من تحسين النماذج بسرعة وتحسين الأداء. بالإضافة إلى ذلك، تتيح سرعات الاستدلال السريعة في YOLOمعالجة الشرائح في أقل من 10 ثوانٍ، مما يضمن أتمتة في الوقت الفعلي وتجربة مستخدم سلسة. ومن خلال دمج YOLO وجدت شركة Prezent حلاً موثوقاً وقابلاً للتطوير لإعادة تصميم الشرائح بكفاءة ودقة.

معالجة الشرائح في أقل من 10 ثوانٍ باستخدام YOLO

من خلال تسخير نماذج Ultralytics YOLO أعادت شركة Prezent تعريف عملية إعادة تصميم الشرائح لتكون أسرع وأكثر كفاءة ودقة عالية. وضمنت القدرة على detect عناصر الشرائح وتنظيمها تلقائيًا الحفاظ على هيكل العروض التقديمية ووضوحها وجاذبيتها البصرية دون تدخل يدوي.

"باستخدامYOLO Ultralytics YOLO تتفوق سرعة المعالجة أيضًا حيث يمكننا تزويد عملائنا بشرائح معالجة بالكامل في أقل من 10 ثوانٍ. وقد كان وقت التدريب السريع وزمن الاستجابة المنخفض عاملين أساسيين في تبسيط سير عملنا وتحسين جودة عمليات إعادة التصميم لدينا".

بفضل إمكانات المعالجة في الوقت الحقيقي التي يوفرها YOLOتمكنت Prezent من أتمتة اكتشاف تخطيط الشرائح بالكامل، مما أدى إلى التخلص من أوجه القصور في إعادة التصميم اليدوي. يمكن للمديرين التنفيذيين وفرق العمل إنشاء عروض تقديمية مصقولة واحترافية على الفور، مما يحسن كفاءة سير العمل وتجربة المستخدم. من خلال دمج الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي، أنشأت Prezent حلاً آلياً قابلاً للتطوير يعزز كلاً من الإنتاجية وجودة العروض التقديمية.

المسار المستقبلي للرؤية الحاسوبية في تحليل المستندات

تود Prezent أن ترى نماذج رؤية الكمبيوتر تتحسن في قدرتها على التعامل مع التخطيطات الأكثر تعقيدًا وتقديم رؤى أعمق حول هياكل المستندات. وهذا من شأنه أن يتيح إعادة تصميم الشرائح بشكل أكثر دقة.

من التحسينات المحتملة القدرة على تجميع العناصر ذات الصلة في فئات فرعية. ستساعد هذه الرؤى نماذج الرؤية الحاسوبية على فهم التسلسل الهرمي والعلاقات بين مكونات الشرائح. ونتيجة لذلك، ستكون الشرائح المعاد تصميمها أفضل تنظيمًا وأكثر تماسكًا من الناحية المرئية وأسهل للمتابعة.

بشكل عام، تعتقد Prezent أنه مع زيادة الطلب على الأتمتة والحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، ستستمر نماذج الرؤية الحاسوبية في التطور للتعامل مع مهام أكثر تعقيدًا بدقة وسرعة أكبر. 

هل لديك فضول لمعرفة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي البصري تحسين أعمالك؟ تفضّل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا للاطلاع على حلول الذكاء الاصطناعي التي تقدمها Ultralytics لمختلف الصناعات، مثل الرؤية الحاسوبية في مجال الرعاية الصحية والتصنيع. اكتشف كيف يمكن أن تساعدك نماذج YOLO وخيارات الترخيص لدينا على البدء اليوم!