高考阅卷和作业批改需要更智能的手写文字识别
随着高考的临近，大多数学校不再进行紧张的模拟考试，而是帮助考生缓解压力，教师不再纠正错误，而是反复强调影响评分的重要因素：卷面整齐度。
高考阅卷时，先将试卷放入扫描仪，将试卷内容扫描到电脑上，然后由老师阅卷。选择题等客观题由机器独立评分，主观题由教师手动评分。蓝笔写好后，扫描字迹较浅。如果无法识别，很容易误判或不给分。如果不使用规定的铅笔或写得太轻，扫描内容将不清楚。
除高考阅卷外，实际生活中，由于汉字层次多变，且每个人的书写风格不同，在不规范手写和连笔的情况下，许多汉字非常相似，手写文字极其容易混淆，实现高精准、智能化识别采集手写文字长期以来一直是一个遥不可及的梦想。近年来，随着深度学习技术的快速发展和移动互联网普及带来的大量图像数据，腾佑科技在新的深度学习技术框架下投入了精英力量，推出了手写文字识别技术。
通过切割和模糊初始数据来增强数据，增加训练数据量，提高模型的泛化能力和鲁棒性，智能过滤和修改痕迹，避免草书、倾斜、变形、光变化、压线、网格、盖章、低分辨率等复杂情况的干扰。疫情反复发生，全国各地学生以网课为主，中安手写文字识别、秒级识别学生日常作业、课堂笔记、试卷等手写内容，方便教师智能在线审核学生试卷和作业，优化教学管理流程，提高审核效率。
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