基于机器学习的卷面详细成绩智能统计
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案例介绍
案例3 基于机器学习的卷面详细成绩智能统计
基于红色批改字体和黑白试卷色彩差异的物理学原理，通过接入设备扫描试卷并进行详细的算法处理，获得每一份试卷的学生信息与试卷分数、各小题得分情况，并实现自动复核。针对手写数字识别难点问题，创新性地提出间接重心法，将偏差手写数字图片的识别率提高到100%，显著提高了单个手写数字的识别准确率。进一步地，为有效解决粘连体手写数字的切分，创新性地提出了反向滴水算法，将切分准确率提到90%，并在持续改进。基于开发的算法，每一份试卷的卷面详细成绩智能统计仅需12秒。
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案例3 基于机器学习的卷面详细成绩智能统计
基于红色批改字体和黑白试卷色彩差异的物理学原理，通过接入设备扫描试卷并进行详细的算法处理，获得每一份试卷的学生信息与试卷分数、各小题得分情况，并实现自动复核。针对手写数字识别难点问题，创新性地提出间接重心法，将偏差手写数字图片的识别率提高到100%，显著提高了单个手写数字的识别准确率。进一步地，为有效解决粘连体手写数字的切分，创新性地提出了反向滴水算法，将切分准确率提到90%，并在持续改进。基于开发的算法，每一份试卷的卷面详细成绩智能统计仅需12秒。
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