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HPX-3001网评一体机
产品详细介绍 网上评卷专业机型 HPX-3001智能网评一体机 产品简介 HPX-3001智能网评一体机是中国考试阅卷自动化研究领域资深专家林桂明先生率领的顶级研发团队为中国考试界倾情设计的专业阅卷设备。它既具备超高速智能扫描和自动分拣功能,同时亦能对图像进行快速识别分割处理,设备性能遥遥领先国际同类产品。   产品特点 由高速扫描仪、光标阅读机、专业服务器、网上阅卷软件、成绩分析软件高度集成的一体化设备 R.G.B三色独立光源,256级灰度,超高图像质量 非接触式图像传感技术,适合高速多纸屑环境下长期工作 独有的专业人工智能视觉算法及图像采集处理技术、普通复印纸黑底色OMR识别扫描技术 实时数据处理、分拣技术配合专业阅读系统,使得关键字无条码(OMR关键字)条件下亦能完全发挥HPX3001的高速性能,大大简化考务管理和减少费用 全新人工智能化设计,使复杂的机械系统无需人工干预、调整,自动适应各类纸张 太极式纸道设计,高速走纸顺畅无比 长寿设计,适合长时间连续工作,100万张(A4),易损件品质保证 标配教育嘉网上评卷软件 应用领域 HPX-3001智能网评一体机主要应用于各类大批量数据处理领域,如高考、成考、自考、中考、人事考试等大型考试、网上评卷等数据采集、考试信息电子化存储应用。 技术参数 进纸舱容量:300张(80克) 出纸舱容量:主舱(右):300张(80克);副舱(左):200张(80克) 适用纸张:60g-150g,胶板纸,分纸系统自适应 光源:红光,绿光,蓝光 灰度等级:256级 扫面方式:上下二面同时扫描 扫描宽度:最大:310mm ,最小:140mm  扫描长度:最大纸长:2000mm ,最小扫描长度:190mm  扫描分辨率:支持100dpi, 133dpi, 200dpi,300dpi,400dpi可选 扫描速度: A4  5张 /秒;A3  3张 / 秒(120g胶版纸,单色) 条码读取方向:水平、垂直 基本系统 系统平台:操作系统:Windows XP  外置接口:SATA数据硬盘接口/2个;USB2.0接口/2个;1000M网口/1个 系统软件媒介:内置电子硬盘/1个 外设接口:VGA显示器接口/1个;PS2鼠标接口/1个;PS2键盘接口/1个
沈阳奇普嘉信息技术有限公司 2021-08-23
【新华网】新华吉林快报丨15张高清大图速览第63届高等教育博览会盛况
23日,第63届高等教育博览会在吉林省长春市开幕,建设教育强国·高等教育改革发展论坛同日举行,吸引千余所高校及科研机构、800余家科技企业参加,聚焦以融合创新赋能教育强国建设。
新华网 2025-05-23
阿波罗一站式跨境服务给您答案
阿波罗平台深耕跨境服务领域
美国阿波罗 2025-09-15
【新华网】新华吉林快报·聚焦高博会|吉林省AI赋能职业教育创新发展联盟正式揭牌
23日,吉林省AI赋能职业教育创新发展联盟(以下简称“联盟”)在吉林省长春市正式揭牌,标志着联盟正式成立并开始运行。
新华网 2025-05-24
【新华网】新华吉林快报·聚焦高博会|“千校万企供需对接会”吸引万余名毕业生参与
23日,“千校万企供需对接会”(东北地区专场)暨东北地区2025届高校毕业生人才双选会在中铁·长春东北亚国际博览中心圆满落幕,吸引了东北三省一区508家企事业单位及1.2万余名毕业生参与,累计提供优质岗位1.3万余个。
新华网 2025-05-24
【中国日报网】第63届高博会长春开幕,科技成果转化与区域产业升级深度联动赋能东北振兴
5 月 23 日,第 63 届高等教育博览会在长春中铁・东北亚国际博览中心拉开帷幕。以“融合・创新・引领:服务高等教育强国建设”为主题,这场教育界盛会吸引全国千余所高校、800 余家科技企业共襄盛举,超 12 万平方米展区内,搭建起教育、科技、人才深度融合的国家级平台。
中国日报网 2025-05-24
专家报告荟萃⑦ | 彭育园:推进“六个融合”,加强新工科建设,服务新型工业化战略
湖北工业大学近年来不断强化新工科建设以服务新型工业化发展,报告从三个方面展开:一是新型工业化战略背景、二是“六个融合”改革举措、三是新工科建设实践成效。
中国高等教育博览会 2024-12-12
自助服务终端一体机银行政务海关酒店医院智能报道缴费工位机终端
自助服务终端一体机银行政务海关酒店医院智能报道缴费工位机终端
广州奕触科技有限公司 2025-08-12
新街口地区服务业现状分析
该报告对于新街口街道制定生活服务业三年规划,具有较强的指导作用,相关研究结论和政策建议被采纳。
中央财经大学 2021-02-01
智能服务语义理解与优化调度
针对目前智能服务系统在服务过程中存在的人机交互语 义理解不够深入、服务适配实时性差、以及智能化优化不足 等问题,利用深度学习、强化学习、知识图谱等技术手段, 重点研究:1)高效低成本的服务数据获取方法,为各类基 于机器学习的服务模型提供高质量训练数据;2)面向服务 过程的深度语义理解,包括服务意图识别、服务过程抽取、 事件检测等;3)面向复杂服务需求的服务任务智能调度, 结合具体服务场景展开基于多目标多约束的智能优化。
浙江工业大学 2021-05-06
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