TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Китайский клуб НСО МГИМО

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @ccmgimo · Post #310 · Nov 17

🎙 Ответы Посла по особым поручениям, Старшего должностного лица России в АТЭС К.М.Барского на вопросы МИА «Россия сегодня» 📅 18-19 ноября в Бангкоке состоится очередная встреча лидеров экономик-участниц форума «Азиатско-тихоокеанское экономическое сотрудничество» (#АТЭС). К сожалению, традиционно конструктивная работа в рамках АТЭС в этом году омрачена попытками США, Австралии, Канады, Новой Зеландии и Японии привнести в повестку дня Форума «украинский сюжет», а также возложить на Россию ответственность за неблагоприятное положение дел в мировой экономике. Терпеливо разъясняем партнерам, что рост цен на продовольствие и энергетические товары, как и в целом развитие инфляционных тенденций, наблюдаются уже несколько лет и объясняются: 👉 вызванными пандемией сбоями в глобальных и региональных стоимостных цепочках, 👉 безоглядной «накачкой» мировой экономики ликвидностью в рамках ультралиберальной кредитно-денежной политики эмитентов основных резервных валют. Россия является инициатором или активным участником реализации более чем 20 проектов АТЭС в таких сферах, как торговля и инвестиции, цифровая трансформация, устойчивое и инклюзивное развитие. Отмечаем взвешенную и конструктивную позицию таиландского председательства, которое Россия всецело поддерживает. Рассчитываем на успешное проведение саммита АТЭС и консенсусное одобрение лидерами его итоговых документов. Подробнее

Hashtags

Results

1 similar post found

Search: #bounding_box

当前筛选 #bounding_box清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15573 · 03/19/2026, 11:30 AM

#java#a11y#accessibility#ai#bounding_box#document_parsing#eaa#html#json#markdown#ocr#ocr_recognition#pdf#pdf_accessibility#pdf_converter#pdf_extraction#pdf_parser#pdf_ua#rag#tables#tagged_pdf OpenDataLoader PDF is a free, open-source tool (Apache 2.0) that tops benchmarks with 0.90 accuracy for extracting structured data like Markdown, JSON (with bounding boxes), and HTML from any PDF—digital, scanned, or complex with tables, formulas, charts, and OCR in 80+ languages. It runs locally on CPU (0.05s/page fast mode), filters AI prompt injections for safety, integrates with LangChain/RAG, and automates accessibility tagging to Tagged PDF. You save time and costs on parsing for AI pipelines or compliance (vs. $50–200/manual doc), getting precise, private results for better LLM apps and legal standards. https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf