文本框

摘要： 综述文章体例:文章正文应≥8000字,出版后≥6个版面文题:中文文题<26个汉字,英文文题<20个单词。作者:单位:文章快速阅读:综述文献中哪些基础实验研究或者是临床研究最有创新、最有特色、对他人有借鉴意义的内容,以图或者简单文本框示意图描述。文题释义:从每篇文章文题中筛选2个专业词汇进行解释,每条释义100-200字。

摘要： 文中所提供的公式要用文本框编辑,不可提供图片的形式。重要数学公式应另起行居中排,并按顺序编号。后文不再提及的,可以不编号。编号在全文范围内统一排序,不分章节,公式号用阿拉伯数字置于圆括号内右顶格书写。对于公式中首次出现的量的符号,按照其在式中出现的顺序,用准确、简洁的语句对其进行逐一解释。公式中应尽量避免复合上下角标的使用;尽量少用三层关系的上下标,同时应尽量减少不必要的公式推导。公式中的字符应与文章中表述的字符一一对应。

摘要： 照片要求有良好的清晰度和对比度,大小以9 cm×6 cm为宜,须提供原图。电子照片以JPG格式为宜,像素不低于300 DPI,单张图片应不小于500 kb。图中的符号(包括箭头)请在Word文档中以插入文本框的形式标注。若刊用人像,应征得本人的书面同意,或遮盖其能被辨认出系何人的部分。

摘要： 本文给出了Flash文本框使用方法,文本框实例名和变量的运用。

摘要： 本文主要以个人名片制作为实例,重点讲解了文本框的应用,包括文本框的插入,文本框格式的设置,在文本框中输入文本及格式设置,在文本框中插入文本框、线条、矩形、椭圆等形状的操作,图形的组合、复制、对齐分布等.

摘要： 文中所提供的公式要用文本框编辑,不可提供图片的形式。重要数学公式应另起行居中排,并按顺序编号。后文不再提及的,可以不编号。编号在全文范围内统一排序,不分章节,公式号用阿拉伯数字置于圆括号内右顶格书写。对于公式中首次出现的量的符号,按照其在式中出现的顺序,用准确、简洁的语句对其进行逐一解释。公式中应尽量避免复合上下角标的使用;尽量少用三层关系的上下标,同时应尽量减少不必要的公式推导。公式中的字符应与文章中表述的字符一一对应。

摘要： 照片要求有良好的清晰度和对比度,大小以9 cm×6 cm为宜,须提供原图。电子照片以JPG格式为宜,像素不低于300 DPI,单张图片应不小于500 kb。图中的符号(包括箭头)请在Word文档中以插入文本框的形式标注。若刊用人像,应征得本人的书面同意,或遮盖其能被辨认出系何人的部分。大体标本照片在图内应有尺度标记。病理照片要求注明染色方法和放大倍数。

摘要： 文中所提供的公式要用文本框编辑,不可提供图片的形式。重要数学公式应另起行居中排,并按顺序编号。后文不再提及的,可以不编号。编号在全文范围内统一排序,不分章节,公式号用阿拉伯数字置于圆括号内右顶格书写。对于公式中首次出现的量的符号,按照其在式中出现的顺序,用准确、简洁的语句对其进行逐一解释。

摘要： 文中所提供的公式要用文本框编辑,不可提供图片的形式。重要数学公式应另起行居中排,并按顺序编号。后文不再提及的,可以不编号。编号在全文范围内统一排序,不分章节,公式号用阿拉伯数字置于圆括号内右顶格书写。对于公式中首次出现的量的符号,按照其在式中出现的顺序,用准确、简洁的语句对其进行逐一解释。公式中应尽量避免复合上下角标的使用;尽量少用三层关系的上下标,同时应尽量减少不必要的公式推导。公式中的字符应与文章中表述的字符一一对应。

摘要： 照片要求有良好的清晰度和对比度,大小以9 cm×6 cm为宜,须提供原图。电子照片以JPG格式为宜,像素不低于300 DPI,单张图片应不小于500 kb。图中的符号(包括箭头)请在Word文档中以插入文本框的形式标注。若刊用人像,应征得本人的书面同意,或遮盖其能被辨认出系何人的部分。大体标本照片在图内应有尺度标记。病理照片要求注明染色方法和放大倍数。图表中如有引自他刊者,应注明出处,并附版权所有者同意使用该图的书面材料。

摘要： 本发明公开了一种页面文本框处理浏览器和页面文本框元素处理方法，该方法包括：在浏览器侧加载获取页面，并对获取页面中的文本框元素进行解析，将该文本框元素转换为DOM对象；从对象处理注册表中查询所述浏览器中是否存在对所述文本框元素进行处理的DOM对象处理器，其中，所述对象处理注册表中登记所述至少一个DOM对象处理器，然后调用所述设置的至少一个文本框元素的DOM对象处理器对所述转换的DOM对象中的至少一个文本框元素进行所述设置的定制处理；将所述定制处理结果显示在获取页面中的文本框元素上。采用本发明能够对文本框元素提供了改进的呈现和处理方式，增加了页面的交互性能。

摘要： 本发明公开了基于全卷积神经网络的候选文本框生成和文本检测方法，包括步骤：生成文本区域候选框，inception‑RPN以自然场景图片和一套标记文本区域的真实边界框作为输入，产生可控数量的单词区域候选框，在VGG16模型的卷积特征响应图上滑动一个inception网络，并在每个滑动位置辅助一套文本特征先验框；并入容易引起歧义的文本类别监督信息，融入多层次的区域下采样信息，进行文本检测；通过反向传播和随机梯度下降，以一种端到端的方式训练inception候选框生成网络和文本检测网络；候选框迭代投票以一种补充的方式获得更高的文本召回率，使用候选框过滤算法，移除过剩的检测框。本发明在ICDAR 2011和2013robust文本检测标准数据库上分别获得0.83和0.85的准确率，优于先前最好的结果。

摘要： 本申请涉及一种文本图像的文本框排序方法、装置、计算机设备和存储介质，可应用于对视频中的文本框进行排序。方法包括：基于目标文本图像中包含的文本框，确定用于表征各文本框之间的位置关系的空间位置特征；针对每一文本框，提取文本框对应的视觉特征和文本特征，并进行特征融合处理，得到每一文本框在图结构中所映射节点的节点特征；基于图结构中各节点的节点特征，对基于空间位置特征所确定的各节点间的初始节点连边特征进行特征更新，得到更新节点连边特征；基于更新节点连边特征所确定的各节点间的节点连接关系，对图结构中每一节点各自表征的文本框进行排序。采用上述方法能够对目标文本图像中的文本框进行准确的排序。

摘要： 本发明公开了一种页面文本框处理浏览器和页面文本框元素处理方法，该方法包括：在浏览器侧加载获取页面，并对获取页面中的文本框元素进行解析，将该文本框元素转换为DOM对象；从对象处理注册表中查询所述浏览器中是否存在对所述文本框元素进行处理的DOM对象处理器，其中，所述对象处理注册表中登记所述至少一个DOM对象处理器，然后调用所述设置的至少一个文本框元素的DOM对象处理器对所述转换的DOM对象中的至少一个文本框元素进行所述设置的定制处理；将所述定制处理结果显示在获取页面中的文本框元素上。采用本发明能够对文本框元素提供了改进的呈现和处理方式，增加了页面的交互性能。

摘要： 本发明提供下拉框和文本框实现增删改查功能的方法，包括如下步骤：在下拉框下拉列表中添加预实现的功能的名称；设定功能的名称的下拉编号；检测下拉列表被选中后所选中的下拉编号是否为所述功能名称的编号；如果是所述功能名称的编号，则跳转到实现所述功能的流程，否则在文本框显示选中的下拉选项的信息。所述的功能为增加、删除、修改或查询。本发明在不增加功能按钮的情况下实现了功能的添加，解决了在狭小界面上无法添加功能按钮的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于行文本框分词算法的文本内容提取识别方法，根据行文本框的位置信息、语义信息、手指坐标信息，使用简单高效的算法实现提取出距离手指最近的词语，该算法简单高效，解决了服务器资源不足的问题。同时本发明使用目标检测、手部检测识别、文本检测、文本识别实现找到手指关键点的坐标，检测出图片中文本框位置信息，识别出图片中目标文本框中文字内容，使用现有模型加上后期训练后，准确度提高，速度变快，可以更好配合手指选词的算法。

摘要： 本发明公开了一种基于行文本框纵向合并的文本内容提取识别方法，利用手指在设备摄像头下指出想要查看的题目，以图片的形式上传到服务器，通过简单算法就可以将和本题相关的所有的文字用一个矩形框框选出来，实现一个行的纵向合并，并且将矩形框中文字呈现出来。本发明根据文本框的位置信息、语义信息以及手指坐标信息，使用简单高效的算法实现多行相关文本框的合并，并将合并后文本框中的内容输出，该算法简单高效，解决了服务器资源不足的问题。同时本发明使用目标检测和手部检测识别实现找到手指关键点的坐标，使用现有模型加上后期训练后，精度提高，速度变快，可以更好配合文本框合并的算法。

摘要： 本申请揭示了一种基于文本框的文字文本展示方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取处于所述第一模式的所述文本框内的原始文字文本；若所述原始文字文本的字符数量大于预设的第二数量阈值，则计算所述原始文字文本与预存文字文本的相似程度值；若所述相似程度值大于预设的相似度阈值，则用所述预存文字文本替换所述原始文字文本，并将所述文本框的模式设置为第二模式；对处于所述第一模式的所述文本框执行复制操作，从而得到处于所述第一模式的备份文本框，其中所述备份文本框内具有所述原始文字文本；展示处于所述第二模式的所述文本框和处于所述第一模式的所述备份文本框。从而节省存储空间、并且避免信息丢失。

摘要： 本发明公开了一种通过文本框展示文本内容的方法，包括：获取文本框的第一相关信息；获取当前需要展示的文本内容的第二相关信息；基于所述第一相关信息和所述第二相关信息，判断通过所述文本框能否完全展示所述文本内容；若能，则通过所述文本框展示所述文本内容；若不能，则对所述文本内容进行调整，并通过所述文本框展示调整后的所述文本内容。本发明实现了在文本框无法完全展示文本内容时，可以由设备自动对文本内容进行调整，从而提高展示效率，降低人力成本的技术效果。同时，本发明还公开了一种通过文本框展示文本内容的装置。

摘要： 本发明公开了基于全卷积神经网络的候选文本框生成和文本检测方法，包括步骤：生成文本区域候选框，inception‑RPN以自然场景图片和一套标记文本区域的真实边界框作为输入，产生可控数量的单词区域候选框，在VGG16模型的卷积特征响应图上滑动一个inception网络，并在每个滑动位置辅助一套文本特征先验框；并入容易引起歧义的文本类别监督信息，融入多层次的区域下采样信息，进行文本检测；通过反向传播和随机梯度下降，以一种端到端的方式训练inception候选框生成网络和文本检测网络；候选框迭代投票以一种补充的方式获得更高的文本召回率，使用候选框过滤算法，移除过剩的检测框。本发明在ICDAR 2011和2013robust文本检测标准数据库上分别获得0.83和0.85的准确率，优于先前最好的结果。