Bridging Cross-Modal Alignment for OCR-Free Content Retrieval in Scanned Historical Documents

In this work, we address the limitations of current approaches to document retrieval by incorporating vision-based topic extraction. While previous methods have primarily focused on visual elements or relied on optical character recognition (OCR) for text extraction, we propose a paradigm shift by directly incorporating vision into the topic space. We demonstrate that recognizing all visual elements within a document is unnecessary for identifying its underlying topic. Visual cues such as icons, writing style, and font can serve as sufficient indicators. By leveraging ranking loss functions and convolutional neural networks (CNNs), we learn complex topological representations that mimic the behavior of text representations. Our approach aims to eliminate the need for OCR and its associated challenges, including efficiency, performance, data-hunger, and expensive annotation. Furthermore, we highlight the significance of incorporating vision in historical documentation, where visually antiquated documents contain valuable cues. Our research contributes to the understanding of topic extraction from a vision perspective and offers insights into annotation-cheap document retrieval system

Jardins per a la salut

Facultat de Farmàcia, Universitat de Barcelona. Ensenyament: Grau de Farmàcia. Assignatura: Botànica farmacèutica. Curs: 2014-2015. Coordinadors: Joan Simon, Cèsar Blanché i Maria Bosch.Els materials que aquí es presenten són el recull de les fitxes botàniques de 128 espècies presents en el Jardí Ferran Soldevila de l’Edifici Històric de la UB. Els treballs han estat realitzats manera individual per part dels estudiants dels grups M-3 i T-1 de l’assignatura Botànica Farmacèutica durant els mesos de febrer a maig del curs 2014-15 com a resultat final del Projecte d’Innovació Docent «Jardins per a la salut: aprenentatge servei a Botànica farmacèutica» (codi 2014PID-UB/054). Tots els treballs s’han dut a terme a través de la plataforma de GoogleDocs i han estat tutoritzats pels professors de l’assignatura. L’objectiu principal de l’activitat ha estat fomentar l’aprenentatge autònom i col·laboratiu en Botànica farmacèutica. També s’ha pretès motivar els estudiants a través del retorn de part del seu esforç a la societat a través d’una experiència d’Aprenentatge-Servei, deixant disponible finalment el treball dels estudiants per a poder ser consultable a través d’una Web pública amb la possibilitat de poder-ho fer in-situ en el propi jardí mitjançant codis QR amb un smartphone

Famílies botàniques de plantes medicinals

Facultat de Farmàcia, Universitat de Barcelona. Ensenyament: Grau de Farmàcia, Assignatura: Botànica Farmacèutica, Curs: 2013-2014, Coordinadors: Joan Simon, Cèsar Blanché i Maria Bosch.Els materials que aquí es presenten són els recull de 175 treballs d’una família botànica d’interès medicinal realitzats de manera individual. Els treballs han estat realitzat per la totalitat dels estudiants dels grups M-2 i M-3 de l’assignatura Botànica Farmacèutica durant els mesos d’abril i maig del curs 2013-14. Tots els treballs s’han dut a terme a través de la plataforma de GoogleDocs i han estat tutoritzats pel professor de l’assignatura i revisats i finalment co-avaluats entre els propis estudiants. L’objectiu principal de l’activitat ha estat fomentar l’aprenentatge autònom i col·laboratiu en Botànica farmacèutica

HIST4XAC : una eina d'anàlisi de documents pel manteniment del patrimoni històric

Heritage Intelligent Support Tool for Xarxa d'Arxius Comarcals (HIST4XAC) és una eina web per visualització explorativa, "data profiler", que intenta proveïr una col·lecció de serveis i utilitats basades en aprenentatge profund i visió per computador a arxivers i científics de l'àmbit social. Concretament les tecnologies es basen en eines de cerca d'informació a grans volums de dades en vers l'estimació de dates dels documents i imatges analitzades.La Herramienta de soporte inteligente para la Red de Archivos Comarcales (HIST4XAC) es una herramienta web de visualización y exploración "data profiler" que intenta proporcionar un conjunto de servicios y utilidades basadas en el aprendizaje profundo y la visión por ordenador a los archiveros y científicos del ámbito social. Concretamente, las tecnologías se basan en herramientas de búsqueda de información en grandes volúmenes de datos en relación con la estimación de las fechas de los documentos y las imágenes analizadas.The Heritage Intelligent Support Tool for the Comarcal Archives Network (HIST4XAC) is a web visualization tool, data profiler, that aims to provide a collection of services and utilities based on deep learning and computer vision to archivists and social scientists. Specifically, the technologies are based on information search tools for large volumes of data towards the estimation of dates of the documents and images analyzed

Review and new concepts for neutron-capture measurements of astrophysical interest

The idea of slow-neutron capture nucleosynthesis formulated in 1957 triggered a tremendous experimental effort in different laboratories worldwide to measure the relevant nuclear physics input quantities, namely (n,γ) cross sections over the stellar temperature range (from few eV up to several hundred keV) for most of the isotopes involved from Fe up to Bi. A brief historical review focused on total energy detectors will be presented to illustrate how, advances in instrumentation have led, over the years, to the assessment and discovery of many new aspects of s-process nucleosynthesis and to the progressive refinement of theoretical models of stellar evolution. A summary will be presented on current efforts to develop new detection concepts, such as the Total-Energy Detector with γ-ray imaging capability (i-TED). The latter is based on the simultaneous combination of Compton imaging with neutron time-of-flight (TOF) techniques, in order to achieve a superior level of sensitivity and selectivity in the measurement of stellar neutron capture rates