摘要：许多自然场景图像中都包含丰富的文本,它们对于场景理解有着重要的作用。随着移动互联网技术的飞速发展,许多新的应用场景都需要利用这些文本信息,例如招牌识别和自动驾驶等。因此,自然场景文本的分析与处理也越来越成为计算机视觉领域的研究热点之一,该任务主要包括文本检测与识别。传统的文本检测和识别方法依赖于人工设计的特征和规则,且模型设计复杂、效率低、泛化性能差。随着深度学习的发展,自然场景文本检测、自然场景文本识别以及端到端的自然场景文本检测与识别都取得了突破性的进展,其性能和效率都得到了显著提高。本文介绍了该领域相关的研究背景,对基于深度学习的自然场景文本检测、识别以及端到端自然场景文本检测与识别的方法进行整理分类、归纳和总结,阐述了各类方法的基本思想和优缺点。并针对隶属于不同类别下的方法,进一步论述和分析这些主要模型的算法流程、适用场景和技术发展路线。此外,列举说明了部分主流公开数据集,对比了各个模型方法在代表性数据集上的性能情况。最后总结了目前不同场景数据下的自然场景文本检测、识别及端到端自然场景文本检测与识别算法的局限性以及未来的挑战和发展趋势。

摘要：针对高职院校电气相关专业的电力系统运行这门专业核心课程,结合信息化手段设计教学过程注重过程化考核,解决了课程理论性较强,学生学不懂、兴趣低、不积极等问题。教学实践证明,该教学设计具有合理性、有效性及可推广性。

摘要：文字和文档图像在工作及日常生活中无处不在,文字承载的丰富而精确的语义信息,在人工智能应用场景中非常重要,如文档数字化、手写输入、图像检索、智能检测、工业自动化、机器人导航、信息安全、智能阅卷、教育信息化、电子政务、广告图片编辑、增强现实翻译等。因此,文档图像分析与识别,或称光学字符识别(OCR),是极其重要的人工智能技术之一,符合国家四个面向重大需求。

摘要：北京某大型商业综合体项目,为典型大底盘单塔楼偏置平面布局,A#商业裙楼较狭长,高度32.50m,B#酒店塔楼平面呈规则矩形,高度44.75m,按北京市地方政策要求,本项目需实施装配式。因建筑物高度均小于60m,按2019年时政策要求,A#商业裙楼和B#酒店塔楼均需满足预制率≥40%,水平构件采用预制(叠合)构件或免支模的应用比例≥70%的条件。从建筑效果实现程度、施工工期、施工难易程度、经济成本、投资收益等角度综合给出了两种实现途径(钢筋混凝土装配整体式结构、钢结构)并进行了探讨,最终得出结论:A#商业裙楼采用钢框架+现浇钢筋桁架楼承板体系;B#酒店塔楼采用钢筋混凝土装配整体式框-剪结构(预制梁板+预制柱+现浇墙)。同时,基于选定的两种结构方案,也着重论述了设计和实施过程中的重点和难点,可为同类业态建筑装配式建筑结构方案的选型和设计提供参考。

摘要：针对根茎类中药材收获机采用固定式挖掘铲收获时,存在挖掘深度不足,入土阻力大,功率损耗严重,碎土效果差,铲尖磨损较大等问题,采用理论计算与数值仿真的方法,对振动式挖掘装置的挖掘铲参数、运动机构、铲面运动特性和工作效果进行研究。结果表明:该装置采用锯齿形平面三角铲,铲刃张角≤94°、入土角为20°~30°、工作深度≥500 mm,铲面长度为772 mm,运动机构类型为四连杆机构,工作时做平面运动,其水平方向运动类似于余弦函数曲线,垂直方向为正弦函数曲线,速度与加速度变化类似。挖掘铲在水平方向和垂直方向的运动曲线平滑顺畅,运动类型与理论推导值吻合,为简谐运动,运动过程无干涉现象,速度与加速度变化均符合运动规律。当挖掘装置的前进速度为2.4 m/s,入土角为25°,转速为280 r/min时,该装置的挖掘阻力最小。采用振动式挖掘装置对中药材进行收获时,可有效减小挖掘阻力,具有良好的碎土分离效果,整体运行平稳,工作可靠,各项性能均满足行业标准要求。