本发明公开了一种结合字符级和字符串级分类的文本检测和识别方法，在图像中提取可能属于同一字符的像素集形成备选字符；滤除不满足字符几何特征统计规律的备选字符；采用基于字符旋转和尺度不变性特征的字符级分类器对备选字符分类，以确定备选字符为某字符的概率；将字符两两合并形成初始字符串；计算两两字符串间的相似度，将相似度最高的两字符串合并成新的字符串，直到没有可再合并的字符串；采用基于字符串结构特征的字符串级分类器对字符串分类，以确认具有语意的字符串；利用待识别字符为某一字符的概率对字符串识别，得到语意文本。本发明将文本检测和识别过程作为一个整体，利用检测和识别的相互作用提高结果精度，简单高效。 

1.采用“智能识别，无需额外定位技术”，印刷要求低，使用方便 本系统采用国内目前最先进的“智能识别”技术，答卷设计无需增加额外的定位点、定位线或同步头，也不需要以答题区域的边框、转角等作为定位识别符，确保了不因答题区域的线框偏移、变形、模糊或断线等因素影响扫描识别的稳定性及准确率。且系统中设置了自动识别偏移、折角检测、双页进纸等。 2.试卷纸张适应性好，支持超薄、加长纸扫描 本系统支持使用50克以上普通纸，以复印、速印或胶印方式双面印制答卷，2010年安徽中考各科试卷在本系统中均顺利通过扫描。 3.支持任意答题卷或答题卡的扫描、阅卷 由于采用了“智能识别”技术，本系统可做到在预先不知答题卡设计的情况下对任意答题卡或答题卷的顺利扫描和阅卷工作。2010年安徽中考阅卷成功使用本系统即是很好的例证。 4.互联网阅卷优势明显 本系统支持A4、A3及不规则尺寸的答卷扫描识，且A3答题卡在200dpi分辨率下，其双面扫描的影象文件容量不大于250K，这就确保了在当前互联网带宽不是很宽的情况下依然能够流畅的进行互联网阅卷；本系统不仅支持在局域网、广域网或互联网上进行阅卷，并且提供B/S和C/S结构的可选系统，具有支持通过互联网实现教师在家里阅卷或跨地区学校联考远程网上阅卷功能； 5.分布式设计，轻松实现联考 本系统采用C/S结构，支持分点联合阅卷功能，可以轻松实现与其他同样应用本系统的兄弟单位一起进行联考阅卷。 6.答卷扫描与考生考号、客观题涂点识别同步完成，无须行进行二次识别操作 本系统在答卷扫描的同时即完成客观题答案的准确识别，当扫描完成时，客观题的识别工作即全部完成，有利于及时发现扫描过程中出现的异常情况，便于及时进行查错和纠错操作。如果采用严格定位技术设计的产品，扫描与识别分二次进行，先扫描后识别。 7.答题卷设计灵活，支持多种统计与分析 本系统支持单选、多选的客观题任意混排，不限制客观题答案选项的数量（原则上不少于26个）以及不限制答案的组合方式，同时支持客观题的题目和涂点混排。 本系统也支持主客观题部分的选做题（M选N，M≥N，如2选1、3选2等）评卷及数据处理功能，即系统可以自动识别选做的标识并进行处理；同一大题的不同选题应可以交由不同分组的老师独立评阅；且支持公共答题区域和8字码（七段码）识别，以最节省纸张的方式实现选项较多的选做题。 支持A、B卷的答题卡及常用条形码考生考号的自动识别，同时支持题卡合一和题卡分离的模式。 本系统支持评卷题目按照题组分组阅卷以及统计分析功能，从而实现对文综、理综中单个科目（如：政治、历史、物理、化学等）分科单独统计分析。 8.系统适应性强、容错性好 支持试卷印刷异常的特殊情况处理功能，确保在出现例如：试卷页码漏印、试卷印刷有倾斜、客观题涂点印刷不完整、试卷有小幅褶皱等情况下的正常扫描识别功能。 9.可实现与主流高速扫描仪的无缝对接 本系统设计使用底层协议实现与当前主流的高速扫描仪无缝对接，采用本系统不需要增加额外的图形加速卡，即可实现对答卷的扫描识别速度不低于扫描仪的标称值，实时性达到100%（即：正确识别的答卷扫描识别量 ≧ 扫描仪标称速度 X 实际扫描时间）。 10.支持典型试卷、电子化批注，便于课堂讲评 支持在试卷上做类似于人工阅卷评卷给分的给分标记，在标记时完成登分；试卷评阅的痕迹能以图像的方式保存在计算机系统中，并与阅卷过程中的标记及得分进行合成生成电子图像。 在评卷过程中对典型试卷可随时作标记，阅卷完成后方便调阅，使课堂讲解更直观、生动。

网络阅卷系统专为教育局用户设计，主要适用于高厉害考试（中考、高考等）阅卷应用，能与中考、高考真正接轨。系统具有答题卡制作、试卷扫描、阅卷、评卷管理控制、成绩统计分析等功能。从答题卡扫描到阅卷，网络阅卷系统不仅能减轻教师阅卷负担，而且能够助力教师更有效地提高阅卷质量和阅卷效率，提高阅卷的准确度与公平性。网络阅卷远程服务中心网络阅卷远程服务中心由网络阅卷系统和服务中心管理平台组成，是专为网络阅卷系统而增设的远程服务部门。用户在本地完成答题卡扫描工作后，其他工作，如考试定义、答题卡模版制作、裁切、成绩统计等，均可交由网络阅卷远程服务中心来完成，从而优化管理过程，减轻工作负担。为什么要选择远程服务中心？ 专业、高效、简单、方便、快捷降低阅卷考务工作出错率，减轻用户工作负担用户可远程操作、监控，管理更灵活远程服务无地域限制，节约成本

实现客观题自动阅卷，主观题网上评卷和成绩数据的统计分析全部在计算机网上进行，特别是统计分析数据可直接在服务器上发布，既可免去人工阅卷方式逐级汇总及上报的麻烦，又可直接供教学讲评、质量分析使用，最大限度实现成绩数据的资源共享，满足领导，教师、学生及家长的需要。

本实用新型公开了一种人工上升流羽流捕获及海水采样装置，属于海洋监测技术领域；本装置主要两部分组成，第一部分是采水器，采水器上固定一收线器，通过水下电机控制线的收放，可以控制采水器处于不同水平位置，采水器本身具有浮力自调节能力，根据采水器上安装的传感器获得的深度、盐度等数据，可以控制采水器在垂直方向上的位置；第二部分是一个导流网兜，可以捕获羽流流向，保证采水器与羽流流向一致。整个装置各个部分结构清晰，分工明确，可以精确、有效地采集人工上升流羽流区的海水。

本发明涉及计算机技术领域，提供一种文本分类方法与设备，所述方法包括：S1，利用基于关键词库扩充的特征选择规则，确定各目标文本的特征词集合；S2，利用基于特征词类内均匀度和特征词类间区分度的权重计算公式，计算所述特征词集合中各特征词的权重；S3，利用最大权重融合算法，对同一目标文本的特征词在不同文本类别中的权重进行权重融合运算，构建目标文本特征向量；S4，基于所述目标文本特征向量，利用多标记分类模型对所述目标文本进行分类。本发明提供的一种文本分类方法与设备，能够有效提高文本信息表达的准确性、提高模型构建的效率，确保准确高效地对文本信息进行多标记分类。

项目简介： 市场上的塑料制品应用十分广泛。塑料的废弃物由于自然降解困 难，对环境污染较大。同时，塑料原料的价格较高，大约 7000-13000 元/吨，其回收价格大约在 5000 元/吨左右。对塑料制品进行回收利用具有较高的环境保护意义和经济价值。 在塑料制品的回收利用中，如何对塑料进行分类是一个重要的过 程。不同的塑料、不同的颜色和品质都具有不同的价格，回收后用于 生产的产品范围也不同。 本项目基于近红外传感技术和颜色传感识别，设计了一种便携式 的低功耗塑料分选设备，可针对饮料瓶中的 PET 和 HDPE 两种塑料 品进行分选。 项目特色： 低功耗手持式垃圾分类检测装置包括红外光源、红外传感器、颜 色传感器、传感器检测电路以及 BLE 通信电路等。可以识别分选饮 料瓶片中的 PET 和 HDPE 塑料，并对 PET 的颜色进行识别。 识别检测装置的模型如下图所示。其中的锂电池长度为 65 mm， 布局优化后整个装置所占空间会进一步缩小。

本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。