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基于DFS的手写数字识别模型及其应用研究的任务书
任务书
任务名称：基于DFS的手写数字识别模型及其应用研究
任务描述：
手写数字识别是计算机视觉领域中一个基础的、重要的问题。本任务旨在研究和实现一个基于DFS（深度优先搜索）的手写数字识别模型，并将其应用于实际场景中，如笔迹输入识别、自动化填写等。
任务目标：
1.研究和掌握DFS的基本理论和相关算法。
2.实现一个基于DFS的手写数字识别模型，并优化其性能。
3.探索手写数字数据集的准备和清理方法，构建自己的数据集。
4.实现一个简单的界面，能够接收用户的手写数字输入，并进行识别。
5.将模型应用于实际场景中，并测试其准确率和可靠性。
6.撰写任务报告，总结研究过程、实验结果，并提出改进和优化方法。
任务步骤：
1.学习DFS的基本理论和相关算法，掌握DFS在深度神经网络中的应用。
2.大量阅读相关论文，学习手写数字识别领域的前沿技术和方法。
3.准备手写数字数据集，包括采集、去噪、标注等步骤。
4.编写基于DFS的手写数字识别模型，并根据实验结果不断优化模型。
5.构建用户界面，并实现手写数字输入和识别功能。
6.将模型应用于实际场景中，比如笔迹输入识别、自动化填写等。
7.测试模型的准确率和可靠性，分析实验结果。
8.撰写任务报告，总结研究过程、实验结果，并提出改进和优化方法。
9.参加报告答辩，展示研究成果并回答评委提出的问题。
任务成果：
1.基于DFS的手写数字识别模型源代码。
2.自建手写数字数据集，包括数据的采集、去噪、标注等过程。
3.实现一个简单的用户界面，能够接收用户的手写数字输入，并进行识别。
4.模型在实际场景中应用的案例，比如笔迹输入识别、自动化填写等。
5.任务报告一篇，包括总结研究过程、实验结果，以及提出改进和优化方法。
6.报告答辩材料。