ИИ в викторине по распознаванию рукописного ввода

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. В чем основная разница между онлайн- и офлайн-распознаванием рукописного текста?
   • В режиме онлайн фиксируется порядок и время штрихов, а в режиме офлайн — на основе статического изображения.
   • Онлайну нужен интернет, а оффлайну — нет.
   • Онлайн работает только на телефонах, а офлайн работает на бумаге.
   • Между ними нет реальной разницы
2. Почему распознавание рукописного текста особенно сложно для ИИ?
   • Курсив использует разные цвета чернил.
   • Курсивные буквы соединяются и расплываются вместе, из-за чего их трудно разделить.
   • Курсив всегда пишется быстрее, чем печатается.
   • Курсив существует только в старых документах.
3. Что позволяет коннекционистская временная классификация (CTC) модели почерка?
   • Перевести почерк на другой язык
   • Определить цвет используемой ручки
   • Вывод текста без необходимости предварительно сегментировать и помечать каждую букву
   • Сжимайте изображение для экономии места
4. How does USPS handle some mail pieces when automated equipment cannot read the address?
   • It asks the sender to resubmit every letter
   • It discards the mail piece immediately
   • It infers the destination from the envelope color
   • It photographs the address and sends the image to a Remote Encoding Center for human encoding
5. Какую роль играет языковая модель в типичном конвейере распознавания рукописного текста?
   • Он переоценивает слова-кандидаты, используя контекст, поэтому маловероятные строки становятся настоящими словами.
   • Он сканирует бумагу на наличие пятен.
   • Он выбирает шрифт для вывода
   • Он измеряет давление пера
6. Какой тип нейронной сети обычно используется в первую очередь для извлечения визуальных особенностей из рукописного изображения?
   • Дерево решений
   • Сверточная нейронная сеть (CNN)
   • Простая таблица поиска
   • Генератор случайных чисел
7. In Connectionist Temporal Classification, what is the blank symbol used for?
   • It marks the end of every document image
   • It identifies the writer’s name from the page margin
   • It allows the model to align frame-level outputs to text without fixed character boundaries
   • It converts handwritten words into a different language
8. After a CNN extracts visual features from an ink image, what does an LSTM or Transformer contribute?
   • It measures the scanner’s battery level
   • It changes the paper’s physical stroke order
   • It replaces the need to learn from text examples
   • It models the sequence of features so they can be decoded into ordered text