تلجأ شركة بريزنت إلى نماذج Ultralytics YOLO للكشف عن 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 لاكتشاف 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 من خلال أتمتة عملية إعادة التصميم. في الأصل، كان هذا يعتمد على القوالب اليدوية والجهد البشري، وهو ما 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 اكتشاف 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 والبنية والتأثير. ومع ذلك، فإن إعادة تصميم الشرائح يدويًا لجعلها أكثر جاذبية يستغرق وقتًا وجهدًا. بالنسبة للمديرين التنفيذيين وفرق العمل، الذين يعتمدون بشكل متكرر على العروض التقديمية في الاجتماعات، كانت عملية إعادة التصميم البطيئة والمحبطة تحدياً كبيراً.

شرعت شركة Prezent في أتمتة إعادة تصميم الشرائح، ولكن كانت هناك عقبة رئيسية - كيف يمكنك اكتشاف 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 اكتشاف عناصر الشرائح بدقة وإعادة تصميمها دون المساس بالبنية. وعندها لجأوا إلى الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي لجعل العملية سلسة.

حل رؤية بريزنت للذكاء الاصطناعي للكشف عن عناصر الشرائح

لأتمتة إعادة تصميم الشرائح مع الحفاظ على التخطيطات كما هي، قامت 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 البنية والتسلسل الهرمي لكل 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. من خلال الدقة العالية والمعالجة السريعة، يمكّن YOLO Prezent من أتمتة اكتشاف عناصر الشرائح، مما يقلل من الحاجة إلى التعديلات اليدوية.

لماذا تختار Ultralytics YOLO نماذج ؟

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 التشغيل الآلي 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 اكتشاف 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 الفعلي 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 الإنتاجية وجودة العروض التقديمية.

الطريق أمام الرؤية الحاسوبية في تحليل المستندات

تود شركة Prezent أن ترى نماذج الرؤية الحاسوبية تتحسن في قدرتها على التعامل مع تخطيطات أكثر تعقيدًا وتوفير رؤى أعمق في هياكل المستندات. وهذا من شأنه أن يمكّن من إعادة تصميم الشرائح بشكل أكثر دقة وصقلًا.

يتمثل أحد التحسينات المحتملة في القدرة على تجميع العناصر ذات الصلة في فئات فرعية. ستساعد مثل هذه الأفكار نماذج Vision AI على فهم التسلسل الهرمي والعلاقات بين مكونات الشرائح. ونتيجة لذلك، ستكون الشرائح المعاد تصميمها أكثر تنظيماً وتماسكاً بصرياً وأسهل في المتابعة.

بشكل عام، تعتقد بريزنت أنه مع زيادة الطلب على الأتمتة والحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي، ستستمر نماذج الرؤية الحاسوبية في التطور للتعامل مع المهام الأكثر 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!