开发微博渠道 紧跟受众步伐

“碎片化”已成为这个时代的典型标签，在泛滥的信息面前，每一个人的注意力、注意力投注的媒体、媒体上所呈现的信息，都因为生活节奏的日益加快和信息载体的极大丰富而变得支离破碎，受众已经很难通过固定的渠道和固定的媒体形式去消费自己感兴趣的内容，而是不停地在不同类型、不同介质的媒体间跳转。如何适应受众行为的变化而适时调整新闻采编、发行、营销策略，考验着经营者的应变能力。     

基于OCR技术的烟包出库信息比对系统开发

设计一套基于深度学习的文本检测比对系统,采用工业相机采集原产地烟包标签和物流入库条码标签的图像数据,利用OpenCV对图像进行预处理,提取标签位置并进行正畸和放大,利用PP-OCR超轻量级OCR系统对标签中的文字进行自动识别,并结合深度学习算法进行样本训练和逻辑匹配,实时检测出标签信息不符合的烟包,并触发剔除指令,将问题烟包移送至待检区。测试结果显示,该模型对烟包文本图像具有良好的识别效果,准确率达99.85%。在实际应用中,信息的实时识别准确率能保持99.97%,实现数据标签检查的自动化,降低检测人员的劳动强度,提高了生产线的自动化水平。