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Development of a Lightweight Model for Handwritten Dataset Recognition: Bangladeshi City Names in Bangla Script

Computers, Materials & Continua 2024年第8期80卷 2633-2656页

作者： MdMahbubur Rahman Tusher Fahmid Al Farid MdAl-hasan Abu Saleh Musa Miah Susmita Roy Rinky mehedi hasan jim Sarina Mansor MdAbdur Rahim Hezerul Abdul Karim Department of Computer Science and Engineering Bangladesh Army University of Science and Technology(BAUST)Saidpur5310Bangladesh Faculty of Engineering Multimedia UniversityCyberjaya63100Malaysia Pabna University of Science and Technology Pabna6600Bangladesh

The context of recognizing handwritten city names,this research addresses the challenges posed by the manual inscription of Bangladeshi city names in the Bangla *** today’s technology-driven era,where precise tools for reading handwritten text are essential,this study focuses on leveraging deep learning to understand the intricacies of Bangla *** existing dearth of dedicated datasets has impeded the progress of Bangla handwritten city name recognition systems,particularly in critical areas such as postal automation and document ***,no prior research has specifically targeted the unique needs of Bangla handwritten city name *** bridge this gap,the study collects real-world images from diverse sources to construct a comprehensive dataset for Bangla Hand Written City name *** emphasis on practical data for system training enhances *** research further conducts a comparative analysis,pitting state-of-the-art(SOTA)deep learning models,including EfficientNetB0,VGG16,ResNet50,DenseNet201,InceptionV3,and Xception,against a custom Convolutional Neural Networks(CNN)model named“Our CNN.”The results showcase the superior performance of“Our CNN,”with a test accuracy of 99.97% and an outstanding F1 score of 99.95%.These metrics underscore its potential for automating city name recognition,particularly in postal *** study concludes by highlighting the significance of meticulous dataset curation and the promising outlook for custom CNN *** encourages future research avenues,including dataset expansion,algorithm refinement,exploration of recurrent neural networks and attention mechanisms,real-world deployment of models,and extension to other regional languages and *** recommendations offer exciting possibilities for advancing the field of handwritten recognition technology and hold practical implications for enhancing global postal services.

关键词： Handwritten recognition Bangladeshi city names Bangla handwritten city name automated postal services

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2017油气行业并购“迷雾渐消”

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首席财务官 2017年第22期15卷 72-75页

作者：陆浩文 Richard Forrest Brent Ross Alvin See Ada Perniceni jim Pearce hasan Shafi 科尔尼公司科尔尼亚太地区能源与化工业务部科尔尼

随着油气行业渐渐走出债务困局，2017年一系列吸引买卖双方重返并购市场的利好因素赋予市场乐观的前景。

关键词：油气行业行业并购并购市场利好因素买卖双方

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