#码力全开·技术π对#谷歌Gemini 2.5 Pro模型在PDF文档视觉布局理解的科研方面的应用有哪些？

def cross_modal_alignment(element):
    # 计算元素在文档中的相对位置
    spatial_context = calculate_spatial_context(element)
    # 在特定半径内搜索相关元素
    related_elements = search_in_radius(spatial_context, radius=6cm)
    # 建立双向链接
    for related in related_elements:
        create_bidirectional_link(element, related)

+---------------------+-------+
| 模型               | IoU   |
+---------------------+-------+
| Gemini 2.5 Pro     | 0.804 |
| GPT-4o             | 0.223 |
| Claude 3.7 Sonnet  | 0.210 |
+---------------------+-------+

# 示例：自动生成文献综述表格
def generate_literature_review(papers):
    results = []
    for paper in papers:
        # 提取核心要素
        title = extract_title(paper)
        methods = extract_methods(paper)
        findings = extract_findings(paper)
        # 生成结构化数据
        results.append({
            "Title": title,
            "Methods": methods,
            "Key Findings": findings
        })
    return pd.DataFrame(results)

+----------------+----------------+----------------+
| 数据项         | 原始位置       | 提取准确率     |
+----------------+----------------+----------------+
| 实验数据表格   | 第5页表3       | 98%            |
| 关键图表       | 第7页图2       | 95%            |
| 方法描述       | 第3页2.1节     | 99%            |
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# 将教科书PDF转化为交互式课件
def create_interactive_material(pdf):
    # 提取知识点
    concepts = extract_concepts(pdf)
    # 关联图表和公式
    visuals = link_visual_elements(concepts)
    # 生成习题
    exercises = generate_exercises(concepts)
    return {
        "concepts": concepts,
        "visuals": visuals,
        "exercises": exercises
    }

def auto_lit_review(query, papers):
    # 基于查询筛选相关论文
    relevant = filter_papers(query, papers)
    # 提取关键信息
    info = [extract_key_info(p) for p in relevant]
    # 生成对比分析
    return compare_and_contrast(info)

def generate_methods_section(experiment_data):
    # 分析实验数据
    analysis = analyze_experiment(experiment_data)
    # 检索相似方法
    similar = find_similar_methods(analysis)
    # 生成描述文本
    return write_methods_description(analysis, similar)

def check_references(paper):
    # 提取所有引用
    citations = extract_citations(paper)
    # 验证引用准确性
    errors = []
    for cite in citations:
        if not validate_citation(cite):
            errors.append(cite)
    return errors

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| 学科领域           | 应用案例                                  |
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| 生物医学           | 解析复杂医学论文中的分子结构图和临床数据  |
| 工程学             | 提取技术图纸中的参数表格和规格说明        |
| 社会科学           | 分析调查报告中的统计表格和问卷结果        |
| 计算机科学         | 理解算法伪代码和性能对比表格              |
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