当深度学习走进高考考场，会发生什么！！

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首先，我们要分析这个深度学习系统的 应用场景 和它的 工作目标 场景：考场（环境参数相对稳定） 目标：在监考老师不注意的情况下，偷偷地帮我答题 要求：识别题目，解答问题，生成答案 涉及领域：计算机视觉、NLP、语音合成 然后，我们需要确定 数据集 的情况 题型：选择、判断、填空、图表分析、开放性解答 科目：语文、数学、英语、物理、化学、生物 体量：全国各省市卷，从01年至今的题型都能找到真题资料 且每年按一定数量级稳定增长 数据清洗：剔除极低正确率的“偏难怪”题目 选择合适的 基本算法 编程语言：Python 深度学习框架：TensorFlow 神经网络模型：DNN 可能用到的技术：知识图谱 嗯，分析了这么多，是不是感觉脉络越来越清晰了？ 呸！ 想啥 ………………………………