ШІ в тесті на розпізнавання рукописного тексту

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

1. У чому головна відмінність між розпізнаванням рукописного тексту онлайн і офлайн?
   • Онлайн фіксує порядок штрихів і час, а офлайн працює зі статичного зображення
   • Інтернет потребує Інтернету, а офлайн – ні
   • Онлайн працює лише на телефонах, а офлайн – на папері
   • Реальної різниці між ними немає
2. Чому штучному інтелекту особливо важко розпізнати курсивний почерк?
   • Курсив використовує різні кольори чорнила
   • Курсивні літери з’єднуються та розмиваються, тому їх важко розділити
   • Курсив завжди пишеться швидше, ніж друк
   • Курсив існує лише в старих документах
3. Що дозволяє моделі почерку робити коннекціоністська часова класифікація (CTC)?
   • Перекладіть рукописний текст іншою мовою
   • Визначте колір використаної ручки
   • Виводьте текст, не потребуючи попереднього сегментування та позначення кожної літери
   • Стисніть зображення, щоб зберегти пам’ять
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. Яку роль відіграє мовна модель у типовому конвеєрі розпізнавання рукописного тексту?
   • Він повторно оцінює слова-кандидати, використовуючи контекст, тому малоймовірні рядки стають справжніми словами
   • Він сканує папір на наявність плям
   • Він вибирає шрифт для виведення
   • Вимірює тиск пера
6. Який тип нейронної мережі зазвичай використовується в першу чергу для вилучення візуальних функцій із чорнильного зображення?
   • Дерево рішень
   • Згорточна нейронна мережа (CNN)
   • Проста таблиця пошуку
   • Генератор випадкових 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