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

　　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。

　　有关本次赛事更多技术细节分享，请访问dt.cnki.net/ICDAR2024