分析了一個組織結構圖，並從不同的模態組合角度設計和實施了相應的檢測模型，整合了文本內容、傳播結構和圖像資訊。

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分析了一個組織結構圖，並從不同的模態組合角度設計和實施了相應的檢測模型，整合了文本內容、傳播結構和圖像資訊。

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$將圖表圖像逆向工程為 TikZ 程式碼的自動化流程。此系統的核心邏輯可分為以下四個主要階段： 1. 全域規劃與輸入階段： - 輸入：原始圖表圖像（例如，折線圖、長條圖等）。 - 全域處理： - 全域規劃器：接收圖像輸入並提取全域元數據。 - 輸出：產生包含圖表全域參數的 JSON 格式資料（例如，'X 軸比例': 1.5, 'Y 軸比例': 0.5 等比例資訊）。 - 輸出範例 (JSON)： ```json { 'x_scale': '1.3cm', 'y_scale': '0.5cm', 'y_min': 0, 'y_max': 10, 'x_min': 0, 'x_max': 6, 'colors': {'mplBlue': '31,119,180', 'gridGray': '220,220,220'}, 'chart_type': 'bar_chart' } ``` 2. 平行特徵提取階段： - 圖像和全域元數據同時輸入到四個平行的深度學習/識別模型中，每個模型負責提取不同的圖表元件資訊並產生相應的 TikZ 程式碼片段： 1. 圖表基本配置識別模型：識別圖表的基本結構並產生 TikZ 程式碼 1。 2. 座標軸解析模型：解析 X/Y 軸的比例、標籤等並產生 TikZ 程式碼 2。 3. 數據可視化識別模型：識別特定的數據點、線條或長條並產生 TikZ 程式碼 3。 4. 圖例識別模型：識別圖例的內容和樣式並產生 TikZ 程式碼 4。 3. 程式碼合成階段： - 填入：整合以上兩個階段產生的數據。 - 全域規劃器產生的 JSON 數據。 - 四個模型產生的 TikZ 程式碼片段 (1-4)。 - 模板應用：將此數據填入預設的 LaTeX 模板中。 - 輸出：產生完整的 TikZ 程式碼。 4. 編譯與驗證迴圈： - 這是系統中確保程式碼可執行性的關鍵閉環。 - Latex$

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