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復旦博士寫了130行代碼,兩分鐘解決繁瑣核酸報告核查

開發 新聞
據復旦大學官方介紹,在不久之后,師生可以不再手動收集核酸截圖,而是通過小程序直接上傳圖片了。

本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

2分鐘,“啪的一下”。

800多人的核酸完成截圖就審核完畢了。

這就是一位復旦大學生物醫學工程專業博士生,在最近共同抗疫期間開發的一項小程序發揮的作用。

而且僅僅是花費1小時、130行代碼的那種。

復旦大學官方對這個“抗疫利器”的評價是:

大大提高了核酸核查的效率和精度。

這位博士生的工作,也引來網友們的“膜拜”:

人民日報也對他的工作做出了評價,認為這波“操作火了”:

2分鐘搞定1小時工作

整件事的起因,是最近抗疫期間,復旦大學啟動了常態化核酸篩查工作。

而“痛點”也隨之而來。

也就是要核查每位學生“健康云”核酸完成截圖,需要花費大量的時間和人力。

但總的來說,這其實是一項重復性較高、單調且枯燥的工作:

一個班級的截圖可能就需要花上半小時核查,如果是人數多的院系可能需要更久,還可能會看錯看漏。

而復旦的這位博士生,身為學院2019級信息1班輔導員,在此期間負責的正是這項工作。

于是,他便心生一計——“搞個OCR識別代碼”。

△圖源:復旦大學

最初與學工同事分享這個想法的時候,同事還擔心會不會太難了。

而他卻回復說:

有現成的庫,import一下就好了。

然后,1個小時過去了……

“我寫好了”。

同事見狀甚至感慨說“這就是博士嗎”。

于是乎,他的代碼程序就開始在自己的班級中“上崗”了。

△圖源:復旦大學

在進行驗證之后,這段程序的準確率還是很高的,甚至還發現了此前人工核查時沒有發現的問題。

最重要的是,這項工作的速度有了大幅的提高。

例如原先要核查800張截圖,幾個工作人員要花費1個多小時,而現在,2分鐘即可拿到結果!

至于原理,這位博士生謙虛地說“并不復雜”。

他所用到的技術主要是OCR (光學字符識別),代碼語言則是Python。

△圖源:復旦大學

根據復旦官方的介紹,這位博士生更具體的是用到了Python中的正則表達式。

正則表達式可以把想要的信息從OCR識別的文本中篩選出來。

最后還會匯總到一張Excel文件中,方便工作人員確認。

而且為了他為了方便不會編程的同事使用,還把程序進行了封裝,只需要輸入一行命令就可以使用了。

來自復旦大學的博士生

開發這項“抗疫利器”的博士生,是來自復旦大學的李小康。

有意思的是,他并非是計算機專業的學生,而是生物醫學工程專業。

其研究方向是醫學影像與人工智能。

△圖源:復旦大學

對于這項工作,他認為:

雖然原理也很簡單,只要是會寫代碼的人第一時間就會明白是怎么回事,但是不做相關工作的感受不到這件事情的費時費力,自然也不會想出辦法。

我只是用我學到的知識解決實際工作中的困難。

△圖源:復旦大學,李小康本人留言

據復旦大學官方介紹,在不久之后,師生可以不再手動收集核酸截圖,而是通過小程序直接上傳圖片了。

最后,引用李小康本人的話:這場戰“疫”我們一定可以勝利!

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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