2006版推出全新多模异构图形辨识核心。同一时间启用多模本图形划割预测；并采用神经网络计算原理和分布式计算模型，多模图形、矢量同时运算得出半程近似结果；对运算结果再次进行模糊运算和概率统计得到精确量值，最后利用人工智能和前后文相关文法进行修证。代码充分优化，并使运算资源合理地分布，大大节省系统资源占用。最大限度地保证辨识的快速精准。
收藏2006版推出全新多模异构图形辨识核心。同一时间启用多模本图形划割预测；并采用神经网络计算原理和分布式计算模型，多模图形、矢量同时运算得出半程近似结果；对运算结果再次进行模糊运算和概率统计得到精确量值，最后利用人工智能和前后文相关文法进行修证。代码充分优化，并使运算资源合理地分布，大大节省系统资源占用。最大限度地保证辨识的快速精准。
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