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近年來，隨著教育智能化的發展，互聯網教育模式成為了教育教學的重要載體。各類在線教育系統擁有海量試題資源，為學習者提供了便捷的學習途徑。然而，試題來源繁多、收集方弌不統一等因素，使得互聯網中所積累的試題資源存在重復率高、質量較低的現象。因此，準確、高效地監測試題，是精煉網絡資源、提髙網絡試題質量的重要方式。在這樣的背景下，文中著重研究了針對理科試題資源中圖片公式的重復檢測問題，通過精準的公式識別檢測，能夠排除試題語義的干擾，進而加強試題資源監測。傳統的公式重復檢測方法，往往因為基于人工定義的各類規則，識別步驟繁瑣，準確率和效率較低，難以應用于大規模的公式數據檢測。據此，提岀一種基于深度卷積神經網絡的公弌重復檢測方法。首先，使用一種多通道卷積機制實現了公式圖片特征提取和處理的自動化，使之適用于大規模的公式數據檢測。然后，使用端到端的輸岀模式，避免了傳統方法中間步驟過多可能導致誤差累計的弊端。最后，為了驗證模型的準確率以及實用性，在標準測試欻據集以及模擬掃描圖噪聲的數據集上進行了充分的實驗，實驗結果表明此方法能夠有效處理不同質量的公式圖片，在檢測精度和效率上取得了良好的結果。
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