class CWindow {
HWND handle;
public:
HWND GetSafeHandle() const
{
return this == 0 ? 0 : handle;
}
};
В чем разница между двумя этими определениями инициализированных локальных переменных С/С++?char buffer[32] = { 0 };
char buffer[32] = {};
Но для начала – маленькое отступление. Систему распознавания текста в наших продуктах можно описать очень просто. У нас есть страница с текстом, мы разбираем ее на текстовые блоки, затем блоки разбираем на отдельные строчки, строчки на слова, слова на буквы, буквы распознаем, дальше по цепочке собираем все обратно в текст страницы. Задача сегментации ставится примерно так: есть страница, надо её декомпозировать на текстовые и нетекстовые элементы. 
Новейшая история денежного обращения в Бразилии – это череда деноминаций, первая из которых была проведена в 1942 году, а последняя – в 1994 году. К 1994 году национальная валюта Бразилии – крузейро – была настолько слабой, что в магазинах цены назначались в условных единицах, рядом с цифрами писали слово “real” – «настоящая» цена. В 1994 от лишних нулей решили избавиться, а слово “real”, к которому все привыкли, стало названием новой валюты – реал (впрочем, точно так же называлась денежная единица Бразилии до 1942 года). 
При съемке книжного разворота с помощью камеры мобильного устройства неизбежно возникают некоторые из нижеперечисленных дефектов (а возможно, что и все сразу):
В последнее время мы довольно часто рассказываем в блоге о наших технологиях распознавания, которые работают на мобильных устройствах и распознают фотографии, сделанные камерами этих устройств. Сейчас мы движемся дальше и учимся работать не с фотографиями, а с видеопотоком. И сегодня мы хотим рассказать вам чуть подробней, что это означает и где в повседневной жизни может пригодиться распознавание текста из видеопотока.
Очень удобно, когда благодаря правильно выбранным умолчаниям все работает само и «из коробки» и не нужно ничего настраивать. Эта история о том, что выбранные умолчания должны быть работоспособными всегда, в противном случае есть риск непредвиденного отказа после многих лет беспроблемной работы.
Перенос OCR-технологий (технологий оптического распознавания) с ПК на мобильные устройства обсуждался, пожалуй, с момента их появления. Ещё в конце 90-х, когда «умные» устройства можно было пересчитать по пальцам, мы задумывались о создании программы, извлекающей данные из визитной карточки, – Business Card Reader, или сокращённо BCR. Эта идея, что называется, витала в воздухе, но ни возможности камер, ни вычислительная мощность устройств не позволяли тогда реализовать её. Выбирать особо не приходилось: либо обычный телефон с хорошей камерой «для обычных людей», либо продвинутый бизнес-наладонник «для профессионалов» (а зачем вообще бизнесменам нужны камеры на устройстве — себя, что ли, фотографировать?) 
Несколько лет назад в нашем блоге был пост об экологических инициативах, которые мы придумали и сделали у нас в ABBYY. Поскольку сотрудники у нас 
В этой статье мы бы хотели обратить внимание разработчиков приложений на такой неоднозначный механизм продвижения, как фичеринг в магазинах мобильных приложений (AppStore и Google Play). Да, нашему редактору тоже не нравится слово «фичеринг» (featuring), но адекватного русского аналога нет, поэтому будем использовать кальку с английского.
Это пост о сложностях взаимодействия искусственного и естественного интеллекта. Современные компиляторы имеют довольно развитые средства статического анализа, которые умеют выдавать предупреждения на разные подозрительные конструкции в коде. В теории эти предупреждения должны помочь разработчикам делать меньше ошибок в коде.
Количество программ — мобильных клиентов, привязанных к различным системам автоматизации деятельности предприятий, постоянно растёт. Согласно исследованию компании IDC, к 2016 году оно увеличится в 4 раза (по сравнению с 2014 годом). Конечно, ABBYY не могла остаться в стороне от этих тенденций, и у нас есть мобильные продукты, ориентированные на корпоративных пользователей. Об одном из них – ABBYY Mobile Imaging SDK (MI SDK) – мы ещё ни разу не рассказывали в блоге, исправляемся. 
Соревнования по различным аспектам анализа текста проводятся на международной конференции по компьютерной лингвистике «Диалог» каждый год. Обычно сами соревнования проходят в течение нескольких месяцев до мероприятия, а на самой конференции объявляют результаты. В этом году планируются три соревнования:
Недавно мы рассказывали здесь о том, как делался проект «Весь Толстой в один клик». С помощью 3249 (трех тысяч двухсот сорока девяти) волонтеров и 1 (одной) хорошей OCR-технологии мы оцифровали 46820 страниц 90-томного собрания сочинений писателя, тщательно вычитали их и выложили во всеобщий доступ.