现代化呼叫中心在钢铁行业的应用

本文主要阐述呼叫中心的技术发展格局,以及与传统呼叫中心相比的优势所在。当今社会,企业间的竞争已由单纯的品种和价格的竞争,变为服务质量的竞争,所以在钢铁行业推广呼叫中心尤为重要。论文对钢铁企业呼叫中心的解决方案、功能要求和网络构成、硬件参数特性以及呼叫中心软硬件设备的兼容性和扩展性都做了详尽的探讨。     

邯钢程控测试系统改造

为了满足测试设备集中管理的要求,提高电讯维护管理工作的自动化水平,开发了测试联网系统。该系统投入使用后,不仅大大提高了测量的工作效率,而且极大地减轻了线路维护人员的劳动强度。     

基于BP神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题。由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率。针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法。该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别。经实验,识别率达94％。实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性。     

Windowos环境下利用切分窗口显示不同比例位图的方法

本文论述了Windows环境下利用VisualC^ 实现在切分窗口下进行位图不同比例显示的图像处理的方法和技术，并以具体的例子予以说明。     

基于纹理特征的汉字字体识别研究

介绍了字体识别的重要性和有待解决的问题，提出了一种利用Gabor滤波器提取版面纹理特征进行字体识别的方法，着重介绍了滤液器设计、纹理特征提取和字体识别的过程。这种方法是与内容无关的，不需要局部微细特征分析，可以解决实际版面样弱印刷质量差、变形多的问题。用于常见字体的识别，取得了较好的效果。     

基于篇章字体导引的单字符字体识别

字体识别是印刷文档识别重构的重要组成部分,是目前识别技术的一个难题。以印刷文档的单体单字高识别率为基础,论文提出了一种基于篇章字体导引的汉字单字符字体识别方法,结合字体排版的规律性,使得字体识别速度和精度大大提高。以常用报纸、杂志正文文本为样本进行实验,字体识别率达到了99%。     

基于图像分割的立体匹配算法

针对在立体匹配中弱纹理及纯色区域匹配不准确和图像分割算法耗时较多的问题,提出一种融合图像分割的立体匹配算法。首先,将初始图像进行高斯滤波和Sobel平滑的处理,获取图像的边缘特征图;然后,将原图的红、绿、蓝三个通道值采用最大类间方差法进行二分类,再融合得到分割模板图;最后,将所得到的灰度图、边缘特征图和分割模板图用于视差计算和视差优化的过程,计算得到视差图。相比绝对差值和(SAD)算法,所提算法在精度上平均提升了14.23个百分点,时间开销上平均每万个像素点只多消耗了7.16 ms。实验结果表明,该算法在纯色及弱纹理区域和视差不连续区域取得了更加平滑的匹配结果,在图像分割上能够自动计算阈值且能够较快地对图像进行分割。     

LaTeX数学表达式解析与索引方法

针对数学表达式复杂二维结构特性所导致的普通文本检索技术难以对其进行检索的问题,提出了一种面向数学检索的LaTeX数学表达式解析与索引方法。在充分考虑公式特点的基础上,通过对LaTeX构成特点的分析和归纳,设计了LaTeX数学表达式的解析和检索特征提取算法;以此为基础,构建了一种适应数学表达式特性的双层索引结构,利用所提取数学表达式各层次运算数和运算符信息,分别以Treap数据结构和倒排索引结构构成数学表达式索引,为实现进一步的数学表达式检索匹配打下基础。在浏览器/服务器模式下采用6234条数学教材中的公式作为数据集进行实验,在解析获得的124960个基线层数最高为11层的表达式节点上,建立索引平均耗时为33.8317 s。实验结果表明所提出的LaTeX表达式解析算法和索引结构能够适应数学表达式的特点,有助于实现具有较高效率和准确性的数学表达式检索。