摘要：本文在Python编程语言环境下,借助基于OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术的PythonTesseract模块,设计了一套针对扫描图像文档进行标题文字识别和有效提取,并快速、智能化的重命名系统,实现了基于规则的批量自动化模式和基于鼠标划取区域的单个手动模式两种重命名方式,达到了高效智能地对扫描文档图像进行有效重命名的目的,为扫描文档数字化管理提供了关键性便捷入口。

摘要：随着图像和视频型信息量的爆发性增长,需要处理的图像信息也越来越多,基于图像的物体识别被广泛应用。该系统基于百度AI开放平台的图像识别Python SDK实现对物体图像的识别,并通过PyQt5设计了交互式窗口界面系统,可以通过拍照或打开图像文件的方式,实现对通用物体和场景、动植物、果蔬菜品、车型、商标、图像主体、货币、红酒等多类型物体品种的快速识别及属性信息展示。图像识别作为底层基础功能,在此基础上可以进行更多的应用拓展,比如基于AI识别的智能称重平台、图像标注辅助系统、红酒信息智能介绍平台等。

摘要：收入证明的开具需本人持证件到人事部门办理,如遇非工作日或者高校假期,可能无法办理完成,同时可能被要求虚开收入证明,增加单位法律风险;对此本文基于Python设计一套关于收入证明的自动化生成系统,该系统既保证收入情况的真实性,提高办理人员的办事效率,同时也减轻经办人员的工作任务。

摘要：云芝(Coriolus versicolor)对秸秆中木质素与纤维素的降解情况受不同Cu2+浓度和pH值条件的影响,设定不同条件可以提高木质素的降解率,降低纤维素的降解率,以更好地保存纤维素的完整性,实现秸秆中主要成分的分离。通过均匀设计法,设定不同的Cu2+浓度环境X1(0、1.0、2.0、4.0、6.0mmol/L)和不同pH值条件X2(2.2、2.8、3.4、4.0、4.6),测定相应条件下云芝的菌丝生长情况、木质素酶活力、纤维素酶活力以及秸秆中木质素和纤维素的降解率。结果表明:木质素的降解率与Cu2+浓度呈正相关,与pH值呈负相关;纤维素的降解率与pH值呈正相关,与Cu2+浓度呈负相关。通过试验所得方程预测得知,Cu2+浓度6mmol/L、pH2.2是优化的云芝降解、分离秸秆中主要成分的条件,在该条件下,由所得方程可知秸秆中木质素的降解率为16.1%,纤维素的降解率为27.7%。