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草书手写指导
生成（书写）或解释（阅读）书面文本的能力是人类交流的核心。单词和句子可以通过手写（印刷体/手稿、草书）、打字和/或其他数字工具（例如语音转文本技术）来构建。与打字相比，手写练习对阅读、写作和记忆有更大的积极影响。虽然直接比较草书和印刷体手写的研究有限，但有证据表明，草书可以优先提高某些学生的书写和阅读速度和流畅度，尤其是那些有书写困难（例如阅读障碍、书写障碍和发育控制障碍）的学生。密苏里州目前不要求学生用草书阅读或书写；但是，21 个州明确要求以某种形式教授草书手写。众议院第 108 号法案要求密苏里州的公立学区在五年级结束前提供草书写作教学，并进行草书阅读和写作能力测试。
阶段2笔迹和数字转录
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堪萨斯州书写课程标准
年幼的孩子看到他们生活中的成年人通过书写与他人联系、分享信息和想法。书写的基础是小肌肉的发育和协调，以及眼手协调。握住书写工具在纸上做记号的基本能力是一个开始，引领他们走向有意义的交流。为了使书面交流有意义，儿童需要具备字母知识、印刷知识和一些读写知识。因此，书写标准是根据堪萨斯州早期学习标准 ( https://www.ksde.org/Portals/0/Early%20Childhood/KsEarlyLear ningStandards.pdf ) 的精细运动领域（身体健康领域）和写作领域（交流和读写能力领域）建立的，强调身体发育和读写能力学习之间的联系。在教授书写技能时，使用学习的发展连续性并考虑适合年龄的能力也至关重要。孩子们渴望学习，渴望分享他们对世界的理解。写作可以帮助实现这一点，从新兴写作开始，最终实现与同龄人和成年人的有意义的交流。
书写能力培养指导和补充材料
1. 书写是一种用于跨内容领域写作的技能。2. 缓慢而费力的书写需要更高水平的写作任务所需的脑力资源。3. 教学生字母的形成和建立流畅的书写能力可以减少认知负荷，让他们能够通过书写更加关注内容、细节和表达。4. 学习如何形成字母有助于了解字母本身（字母名称、字母发音），并在大脑中建立熟练阅读所需的网络（James，2017 年）。5. 书写是一项重要的基础技能，影响阅读、写作、语言使用和批判性思维（Saperstein，2012 年）。6. 接受过书写指导的学生往往会写出更长、更好的作文（Limpo 等人，2020 年）。
使用机器学习的法医手写分析
我们的Graphomatch项目旨在通过卷积神经网络（CNN）和机器学习彻底改变法医手写分析。确定谁撰写写作或签名是否真实，更简单，更值得信赖。我们可以使用CNN密切检查手写样品，这有助于我们超越该行业经常使用的任意猜测。在取证机器学习的世界中，模式识别是更大的研究领域的一部分。该领域一直在新的年龄框架和机器学习技术的帮助下发展。普通的人写作是可以预见的，其中90％以上可以使用机器学习预测。我们的项目旨在通过更多的数据和图像培训来改善这种差异，以使我们的模型接近完美进行分类。
神经心理评估的视觉和程序手写分析的调查
摘要到目前为止，用于手写和绘图分析的人工智能系统主要针对诸如作者识别和草图识别之类的域。相反，作为大脑健康的生物标志物的图形运动模式的自动表征是一个相对较少的研究领域。尽管其重要性，但在这个方向上所做的工作是有限且零星的。本文旨在提供相关工作的调查，以向新手研究人员提供指导，并强调相关的研究贡献。文献已分为“视觉分析技术”和“程序分析技术”。视觉分析技术在完成后评估图形运动反应的弹药样品。另一方面，程序分析技术集中于产生图形运动反应的动态过程。由于两种策略家族的主要目标是有效地代表领域知识，因此本文还概述了文献中提出的常用手写表示和估计方法，并讨论了它们的优势和劣势。它还突出了现有过程的局限性以及设计此类系统时通常面临的挑战。高级方向的进一步研究得出结论。
使用框架级手写嵌入
摘要 - 在这项研究中，我们探讨了使用频谱图代表了用于评估神经退化性疾病的手写信号，包括42个健康对照（CTL），35名患有帕金森氏病的受试者（PD），21例患有阿尔茨海默氏病（AD）和15例患有帕克森病的疾病模仿（PDM）。我们使用基于多通道的固定尺寸和基于框架的频谱图应用了CNN和CNN-BLSTM模型进行二进制分类。我们的结果表明，手写任务和频谱渠道组合会显着影响分类性能。AD与CTL的F1得分最高（89.8％），而PD与CTL达到74.5％，PD与PDM的得分为77.97％。CNN始终优于CNN-BlstM。测试了不同的滑动窗口长度，以构建基于框架的频谱图。一个1秒的窗口最适合AD，更长的Windows改进的PD分类，并且窗口长度对PD与PDM的影响很小。索引项 - 手写，神经退行性疾病，固定尺寸频谱图，基于框架的频谱图，通道。
使用人工智能神经网络和图像处理的手写识别
由于数字技术在各个领域的使用增加以及几乎全天的日常活动以存储和传递信息，手写角色识别已成为研究的流行主题。手写仍然相关，但是人们仍然希望将笔迹副本转换为可以通过电子方式传达和存储的电子副本。手写字符识别是指计算机从手写来源（例如触摸屏，照片，纸质文档和其他来源）检测和解释可理解的手写输入的能力。手写字符仍然很复杂，因为不同的个人具有不同的手写样式。本文旨在报告开发手写字符识别系统，该系统将用于阅读学生和讲座笔记。该发展基于人工神经网络，该网络是人工智能研究领域。不同的技术和方法用于开发手写字符识别系统。但是，很少有人专注于神经网络。与其他计算技术相比，使用神经网络识别手写字符更有效，更健壮。本文还概述了手写字符识别系统以及系统开发的测试和结果的方法，设计和架构。目的是证明神经网络对手写性格识别的有效性。