由于提供的文件信息中关于IT知识点的内容近乎为空，而给出的文件内容是关于“2021届河南省郑州市高三下学期语文三模试题”的PDF，这属于教育领域的材料，并非IT行业相关的内容。因此，无法从该文件内容中直接提取出IT知识。
但既然任务要求我提供详细的IT知识点，我将会转换策略，从“OCR技术在文档识别中的应用”这一角度来撰写，因为OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术与文件内容中提到的“扫描出文档的部分文字”这一过程紧密相关。
OCR技术是一种使计算机能够识别文档、图片、照片或扫描图像中的文字的技术。它是人工智能的一个分支，通过软件程序将图片中的文字转换成机器编码的文本，使得这些内容可以被编辑、搜索和复制。OCR技术在现代信息技术中扮演着重要角色，广泛应用于各个行业，比如文档数字化、银行支票识别、车牌识别、印刷体识别和手写识别等多个领域。
OCR技术的核心包括以下几个知识点：
1. 图像预处理：在进行文字识别之前，首先需要对图像进行预处理以改善图像质量。这可能包括去噪、二值化、对比度增强、倾斜校正等步骤。预处理的目的是为了提高文字识别的准确率。
2. 文字检测：在图像处理之后，需要定位图像中的文字区域。这涉及到分析图像的纹理、颜色、形状等特征，以确定哪些部分可能包含文字。
3. 字符分割：将检测出的文字区域分割成单个字符。这个过程是识别准确性的关键步骤，字符分割不准确会导致识别错误。
4. 字符识别：这是OCR技术的核心环节，它利用图像中的文字特征来识别文字。传统上使用模板匹配和特征提取等方法，而现代OCR系统则越来越多地采用深度学习技术进行字符识别。
5. 后处理：识别出的文字经常需要进一步的校对和格式化。例如，需要更正错别字、调整文本布局，以及识别文本的逻辑结构等。
6. 语音和多语言支持：一些高级的OCR系统支持语音输出和多语言文本识别。这要求系统能够处理不同语言的文字编码，并正确发音。
7. 机器学习与深度学习：近年来，随着机器学习和深度学习的发展，OCR技术也取得了很大的进步。卷积神经网络（CNN）特别在图像识别领域表现出色，它可以自动学习特征表示，而不需要人工设计。
OCR技术的广泛应用，改善了人们处理文档的效率，节省了大量的人力物力。在各种办公软件、智能手机应用和在线服务中，我们可以找到OCR技术的踪影。随着技术的不断进步，未来OCR技术将能够支持更加复杂的文档，识别更加精细的文字，提供更加准确的服务。
