本项目是一个基于人工智能的板书知识整理工具,能够自动识别和处理各种格式的教学内容,生成结构清晰、格式规范的Markdown笔记。
- 图像识别:支持JPG, JPEG, PNG, GIF, WEBP, SVG格式的板书图片
- 文档提取:支持各类文档格式的知识点抽取
- 语音识别:可将授课录音自动转为文字
- 文本输入:直接整理文字内容
graph TD
A[用户输入] --> B{输入类型判断}
B -->|图片| C[图片文字识别]
B -->|音频| D[语音转文字]
B -->|文档| E[文档内容提取]
C & D & E --> F[多源内容整合]
F --> G[生成结构笔记]
G --> H{已有笔记?}
H -->|是| I[新旧笔记整合]
H -->|否| J[生成新笔记]
I & J --> K[Markdown格式验证]
K -->|不通过| L[格式修正]
K -->|通过| M[输出最终笔记]
L --> K
- 内容整合:自动合并相似内容,保留不同知识点
- 结构化排版:多级标题、列表、表格自动生成
- 重点标注:关键术语自动加粗,重要提示使用引用格式
- 数学公式特殊处理:避免符号与汉字粘连问题
- 格式完整性检查(代码块、链接、标题等)
- 嵌套列表缩进合理性验证
- 段落分隔正确性检查
- 自动修复不符合规范的格式问题
| 参数名 | 类型 | 描述 | 必填 |
|---|---|---|---|
笔记生成要求 |
段落 | 用户的具体整理需求 | 否 |
图片集 |
文件列表 | 拍摄的板书照片 (最多10张) | 否 |
音频 |
文件列表 | 上课录音 (最多10个) | 否 |
文档 |
文件列表 | 教材/讲义文档 (最多10个) | 否 |
需要整合的笔记 |
单个文件 | 已有的Markdown笔记文件 | 否 |
# 量子力学基础
## 1. 基本概念
- **波粒二象性**:微观粒子同时具有粒子性和波动性
- **不確定性原理**:Δx·Δp ≥ ħ/2
> 海森堡1927年提出,是量子力学基本特性
### 1.1 薛定谔方程
$$ i\hbar\frac{∂}{∂t}\Psi(\mathbf{r},t) = \hat{H}\Psi(\mathbf{r},t) $$
## 2. 实验对比
| 实验名称 | 现象 | 经典解释 | 量子解释 |
|----------|------|----------|----------|
| 双缝实验 | 干涉条纹 | 波的现象 | 粒子波动性表现 |- 主处理模型: DeepSeek-V3
- 图像识别: Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
- 语音转换: FunAudioLLM/SenseVoiceSmall
- 内容抽取:从原始素材中提取有效信息
- 多源聚合:不同来源的内容智能整合
- 格式生成:严格按照Markdown规范组织内容
- 循环验证:多层校验确保格式正确性
- 智能修复:自动纠正格式问题(最多3次尝试)
遇到任何问题或功能需求,请在Issues中提交:问题反馈
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