通过支付定的报酬获取大学内各个学科的教学框

sumaiya921650

进行处理。 切分：对图片中的汉字、英文、符合加以区别。 经过“二值化”之后整个图像会呈现出明显的黑白效果，这样一来，图像就变得简单了，而且数据量也减小了，还能凸显出感兴趣的目标的轮廓。接着自然也就可以把单个字符切分出来了。 识别：把字符切分出来之后，软件还是“认不出”这个字符是什么的，所以接下来还要“识别”这些字符。这时就需要光学字符识别技术（OCR）和深度学习（Deep Learning）技术上场了。 在“识别”这个过程中，PhotoMath主要使用了OCR技术，而小猿搜题则主要使用了Deep Learning技术。Deep Learning是机器学习其中的一个分支，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 纠错：利用语言模型进行纠错。 不论是OCR技术还是深度学习技术都不能保证%识别正确，所以中间可能还需要插入一个纠错过程，像“和l”、“好图所示和如图所示”、“入和人”这些形式非常相近的字符机器也很容易读错。通过Deep Learning、标注数据、优化算法等对图中文字进一步识别。理工科的大学内容中常常包含难以识别的专业符号，这些东西也可以依赖OCR技术解决。

这和我们平常通过上传图片的方式在搜索引擎中找与之相似的图片其实非常类似，只是在图片匹配的过程中有“计算机视觉+机器学习”和“深度学习”这两种方式可选。 建立面向大学生的题库 作为一个搜题软件，题库内容是其给用户提供服务的过程中非常重要的 手机号码数据
部分——用户产生解题需求后，需要在题库内搜索解题方案，系统通过与数据库匹配为用户提供最贴合的解决方案。 上文对大学生搜题需求的分析中，我们已经将大学生所需的题目内容进行了简单的分析，我们需要一个怎样的题库？ 信息量大，知识面广，专业水平高，逻辑框架要与当前国内高等教育各专业教学体系框架高度统一，题库更新的频率要足够快。





接下来就要可以通过下面的方法搭建一个题库，能分别满足这些内容需求。 ）标准化内容 标准化内容中，一部分普适性非常强。例如四六级、国考，大学生课本内容等，网络上的题目信息并不难找，甚至市面上已经有人整理过相应的题库，可以直接购买使用这一类内容。 而另一部分，针对专业水平要求更高的内容，天天问一位小伙伴提出一个建议：用户来自校园，解决方案也可以来自校园。 可以考虑与有能力的综合类大学进行校企合作。通过支付一定的报酬，获取大学内各个学科的教学框架，知识内容等，同时也可以在高校内招募答题人。 此外，还可以以学科为单位与高校进行合作，根据鼓励用户根据相应的学科或课程分类上传题库，维持题库中内容的扩充。 借此，企业能够弥补专业水平上的短板，丰富内容生态。 ）非标准化内容 针对更加个性化的，专业性针对性较高的题目，单纯题库搜索和匹配已经无法满足要求，这时需要搭建平台在线答题的功能来进行补充：学生提出问题，由其他用户或者老师在上面进行解答。平台可以给出相应的奖励机制，例如在固定时间节点内答题可以领佣金，鼓励用户回答问题。 同时，针对发散性较强的问题，大学生往往更需要资料与信息的参考，而非直接给出的答案。因此平台也可以鼓励用户上传课件等内容，收录进题库的数据中。