本人参加了阿里天池举办的中医药天池大数据竞赛之中医文献问题生成挑战。比赛主要是问答系统，根据答案生成问题，模型采用的是bert，并使用了数据清洗，多模型融合，五折交叉验证，对抗学习等一系列方法，提升了模型性能。但由于工作原因，故未参加复赛。

利用flask服务进行表格图片识别，PDF识别。利用paddleOCR检测模型检测并识别文字，然后利用opencv图像处理中FLD直线检测算法进行框线检测，并结合规则得到表格结构化信息，并根据结构化信息讲识别结果重现为Excel。其中paddleOCR模型均被本人转成ONNX推理加速。因代码于本人工作中实现，无法取出，但均为可复现代码。故没有代码截图。

利用Opencv图像处理技术对图片进行质量检测，实现模糊检测，过亮过暗检测，椒盐噪声，条纹噪声检测，遮挡检测。初版通过Python实现，单张图片耗时1s左右，第二版利用c++实现，单张图片耗时在ms级左右。实现了在Linux下利用Java调用该项目编译生成的.so文件，并封装成jar文件以供使用。于本人的CSDN中有着部分编译过程记录，封装jar并调用记录。