• 在翻译方面,以效率和方便为名,创造了新的方法来了解外语中词汇的含义. 光学文本识别(OCR)算法领域的进步带来了无需用户输入即可实时翻译的可能性:指定一个要出现文本的区域,软件将完成其余的工作.

    大部分是软件如何运作。 用户只需选择一种外语,以及他们想要的翻译语言,在屏幕上指定一个区域,供OCR分析,结果会在一个不侵扰的应用程序窗口中出现.

    虽然这些软件的幕后幕后幕后可能充满了复杂因素,但最终使用者为使一切工作顺利进行所必须采取的步骤却寥寥无几。 上面的描述显示了一般的用例,但有一些选择,人们可以调整一个更个性化的经验.

    首先,值得注意的是,可变语言的选择相当有限。 英语、日语、俄语、韩语和汉语是现有的源语言。 然而,翻译语言清单——即可以翻译成的系统——要略为多一点。

    默认情况下,DeepL是默认的翻译者,但如果发现其不准确或难以与他人合作,可以将其改为Google,Yandex或Papago.

    我应当指出,你对文字探测的里程可能因选择的算法而异. 来自魔方,微软,和Jaided AI的解决方案可供使用,而最后一个解决方案是NVIDIA GPU专有. 我发现这个微软公司的工作很出色 足以满足我的需要

    DeepL不为我工作, 这促使我转向谷歌的解决方案。 译出仅能和翻译者一样好,因此所提供的相貌确实受到欢迎.

    软件仍然是比较新的,然而它的工作效果令人惊讶,在我测试期间没有出错. 目前,这是一个非常有效的概念。

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  • जहां तक अनुवादक चिंतित हैं, विदेशी भाषाओं में शब्दों के अर्थ को समझने के नए तरीके दक्षता और सुविधा के नाम पर बनाए गए हैं। ऑप्टिकल पाठ मान्यता (OCR) एल्गोरिथ्म क्षेत्र में प्रगति ने उपयोगकर्ता इनपुट के लिए किसी भी आवश्यकता के बिना वास्तविक समय में अनुवाद की संभावना के बारे में लाया है: उस क्षेत्र को नामित करें जहां पाठ दिखाई देना है, और सॉफ्टवेयर बाकी काम करेगा।

    इसमें से अधिकांश सॉफ्टवेयर कैसे काम करता है। उपयोगकर्ता को बस एक विदेशी भाषा का चयन करना पड़ता है, साथ ही साथ उनकी वांछित अनुवाद भाषा, विश्लेषण करने के लिए OCR के लिए अपनी स्क्रीन पर एक क्षेत्र को नामित करना पड़ता है, और परिणाम एक अस्पष्ट ऐप विंडो में दिखाई देंगे।

    हालांकि इस तरह के सॉफ्टवेयर के पीछे-द-scenes के लिए यह संभावना है कि जटिलता के साथ लोड होने के लिए, अंतिम उपयोगकर्ता को सब कुछ काम करने के लिए आश्चर्यजनक रूप से कुछ होना चाहिए। ऊपर विवरण सामान्य उपयोग का मामला दिखाता है, लेकिन कुछ विकल्प हैं जो एक अधिक व्यक्तिगत अनुभव के लिए कमजोर हो सकते हैं।

    सबसे पहले, यह ध्यान देने योग्य है कि ट्रांसलेटेबल भाषाओं का चयन सीमित है। अंग्रेजी, जापानी, रूसी, कोरियाई और चीनी उपलब्ध स्रोत भाषाओं हैं। अनुवाद भाषाओं की सूची - जो कहना है, उन प्रणालियों में अनुवाद किया जा सकता है - हालांकि, थोड़ा बड़ा है।

    डिफ़ॉल्ट रूप से, डीपएल डिफ़ॉल्ट अनुवादक है, लेकिन अगर आपको लगता है कि यह सही नहीं है या इसके साथ काम करना मुश्किल है, तो आप इसे Google, Yandex, या Papago में बदल सकते हैं।

    मुझे ध्यान देना चाहिए कि टेक्स्ट डिटेक्शन के साथ आपका माइलेज चुने गए एल्गोरिदम के आधार पर भिन्न हो सकता है। Tesseract, Microsoft, और Jaided AI से समाधान उपलब्ध हैं, पिछले एक NVIDIA GPU के लिए विशेष होने के साथ। मैंने माइक्रोसॉफ्ट को अपने उपयोग के मामलों के लिए काफी अच्छी तरह से काम करने के लिए पाया।

    परिणाम स्वयं संतोषजनक थे, और मैंने डीपएल के लिए काम नहीं करने के बाहर किसी भी समस्या का सामना नहीं किया, जिसने मुझे गूगल के समाधान पर स्विच करने के लिए प्रेरित किया। अनुवाद केवल अनुवादक के रूप में अच्छा है, इसलिए प्रदान की गई विन्यास वास्तव में स्वागत है।

    सॉफ्टवेयर अभी भी अपेक्षाकृत नया है, फिर भी यह मेरे परीक्षण के दौरान आश्चर्यजनक रूप से अच्छी तरह से और त्रुटि रहित काम करता है। जैसा कि यह खड़ा है, यह एक अच्छी अवधारणा है जिसे बहुत प्रभावी ढंग से निष्पादित किया गया है।

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  • As far as translators are concerned, new ways to figure out the meaning of words in foreign languages have been created in the name of efficiency and convenience. Advancements in the optical text recognition (OCR) algorithm field have brought about the possibility of real-time translation without any need for user input: designate an area where text is to appear, and the software will do the rest of the work.

    Much of that is how Translumo works. The user simply has to select a foreign language, as well as their desired translation language, designate an area on their screen for the OCR to analyze, and the results will show up in an unobtrusive app window.

    Though it’s likely for the behind-the-scenes of such software to be loaded with intricacies, the steps the end user must follow to get everything working are surprisingly few. The description above shows the general use case, but there are some options one can tweak for a more personalized experience.

    First off, it’s worth noting that selection of translatable languages is rather limited. English, Japanese, Russian, Korean, and Chinese are the available source languages. The list of translation languages — which is to say, the systems that can be translated into — is a bit larger, however.

    By default, DeepL is the default translator, but if you find it is not accurate or difficult to work with, you may change it to Google, Yandex, or Papago.

    I should note that your mileage with text detection may vary depending on the chosen algorithm. Solutions from Tesseract, Microsoft, and Jaided AI are available, with the last one being exclusive to NVIDIA GPUs. I found the Microsoft one to work well enough for my use cases.

    The results themselves were satisfactory, and I didn’t encounter any problems outside of having DeepL not working for me, which prompted me to switch to Google’s solution. The translation is only as good as the translator, so the provided configurability is indeed welcome.

    Translumo is still relatively new, yet it worked surprisingly well and error-free during my testing. As it stands, it’s a good concept executed very effectively.