ScanLingo: Learn by ReadingScanLingo: Learn by Reading · أدلة التعلم عبر القراءة
كيفية تحويل مرشحات الأشياء في الصور إلى بطاقات مفردات
آخر تحديث 2026-08-29
تعامل مع مرشحات الأشياء العامة كإشارات، ثم راجعها وعدلها قبل حفظها محليًا.
التقاط الأصل ومراجعته
تستخدم مفردات الصور نموذج OpenMMLab RTMDet-s FP16 Core ML المضمّن على الجهاز لإنشاء مرشحات لأشياء عامة من صورة تختارها أو تلتقطها؛ ويمكنك مراجعتها وتعديلها وحفظ المفردات. لا يُنزّل النموذج أثناء التشغيل، ولا يرسل الإصدار الحالي الصور الأصلية إلى خوادم المشغّل. حجم ملف النموذج المضمّن يقارب 20.2 ميغابايت.
لا يُطلب منك منح الإذن بالوصول إلى الكاميرا والصور إلا عند اختيار الميزة ذات الصلة، ويمكنك تغيير هذا الإذن في أي وقت من خلال إعدادات iOS.
توضيح المعنى بأدوات اللغة
قد تكون عمليات التعرف الآلي والترجمة وإخراج الكلام غير مكتملة أو غير دقيقة، ولا يجب أن تحل محل المراجعة البشرية في السياقات المهنية أو عالية المخاطر.
تؤثر الإضاءة والوضوح والتصميم واللغة على دقة OCR. قارن النتيجة مع النص الأصلي قبل الاعتماد عليها.
الاحتفاظ بطريق للعودة إلى المصدر
احفظ الجمل في شكل بطاقات، ونظم المواد على أرفف الكتب، وتابع التقدم المحرز على الجهاز من خلال ملفات التعلم والتقارير.
يتم تخزين بطاقات الجمل، ورفوف الكتب، وملفات التعلم، والتقارير على جهازك بشكل افتراضي. لا يدعم الإصدار الحالي المزامنة السحابية لحسابات المطورين.
فهم حدود الدقة والتخزين المحلي
تتم معالجة الصور ونصوص OCR والترجمات ومحتوى التعلم وتخزينها على الجهاز بشكل افتراضي. وتُخزن نتائج الإدخال الصوتي على الجهاز بشكل افتراضي؛ ولا يحتفظ المشغل بصوت الميكروفون.
لا يحتوي الإصدار الحالي على أي إعلانات أو أدوات تحليل. كما أنه لا يتضمن تتبع الإعلانات، أو التتبع عبر التطبيقات، أو استخدام IDFA، أو خرائط الحرارة، أو إعادة تشغيل الجلسات.