Document Understanding
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Notes de publication de Document Understanding
Dernière mise à jour 17 mai 2024

Juin 2022

Notes de publication générales - Paquets ML

27 juin 2022

Released in Endpoints

Nouveautés

Le point de terminaison de la classification ML est désormais disponible dans -Preview.

20 juin 2022

Publication de l’OCR chinois japonais coréen dans les points de terminaison

Nouveautés

L’OCR pour les points de terminaison publics chinois, japonais et coréen est désormais disponible pour tous.

16 juin 2022 | V22.5.0

Released in AI Center Cloud, for Data Extraction ML packages

Améliorations

Les performances ont été améliorées pour tous les paquets ML d’extraction de données.

6 juin 2022

Release date in AI Center Cloud | Data Extraction ML packages

Nouveautés

Une nouvelle méthode OCR, UiPath Chinese, Japanese, Korean OCR, est désormais disponible et peut être appliquée aux projets nouveaux ou déjà créés à partir de Document Understanding, Cloud uniquement.

3 juin 2022 | V22.4.1

Release date in AI Center Cloud | Data Extraction ML packages

Résolution de bogues

Correction d’un bogue survenant lors de l’exécution d’un pipeline d’évaluation sur un modèle entraîné avec le mode spécial line_detection mode, entraînant des prédictions différentes de celles appelées à partir de la compétence ML.

28 juin 2022

Problèmes connus

Dans certaines situations, les champs extraits s’affichent sur la mauvaise page dans la Station de validation.

General Release Notes - Document Understanding

22 juin 2022

Résolution de bogues

Un correctif a été effectué pour Document Manager en raison d’une erreur qui se produisait lors de l’exportation de documents labellisés à partir de Document Manager. Le bogue a été corrigé et les documents labellisés sont désormais exportés sans problème.

20 juin 2022

Améliorations

Améliorations globales de Document Understanding : Document Manager et Forms AI.

9 juin 2022

Nouveautés

Dataset Diagnostics est une nouvelle fonctionnalité désormais disponible qui vous aide à créer des ensembles de données efficaces en fournissant des conseils visuels et écrits tout au long du processus d’entraînement d’un nouveau modèle.

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