總有壹種力量讓弱者強大，讓悲觀者前進。在災難面前，大家更加團結壹致，共同抵禦新冠肺炎疫情。復旦大學作為上海壹顆耀眼的明珠，巍峨的名校，在教學管理上追求完美的智能化體系。即使是在班級集體核酸統計分析這種簡單且裝備精良的小事上，復旦大學的專業知識精英們也在努力做到更高的效率，從而節省更多的時間和精力，讓師生們可以放心地學習和訓練。
近日，新聞報道《復旦博士生用130行代碼求解核酸統計分析》沖上熱搜榜。社會正能量的傳播，給新冠肺炎疫情的恐慌和抱怨帶來了平靜和期待，連人民日報都關註點贊:知識就是力量！
有誌青年壹直是我們國家的未來和期望。復旦大學造就了求知若渴、勇於實踐的青年學子，堪稱國家棟梁、人民楷模。
隨著上海新冠肺炎疫情更加嚴重，從2022年3月初至今，在上海正常的核酸篩查工作中，復旦大學要求學院輔導員對班裏每個學生的核酸檢測陰性確認情況進行逐壹檢查核對，做到陽性病歷第壹時間上報。
檢查每個學生的核酸報告。如果壹個班有60個學生，大概要半個小時才能壹個個查清楚。至少在檢查的時候，壹定要保證:第壹，壹定要保證自己的姓名和身份證號與自己的真實身份準確無誤，壹定不能用別人的核酸報告蒙混過關；第二，要查看實際現場取樣，如果核酸時間必須在48小時以內，超過時限就無效；第三，報告必須顯示“陰性”結果，如果是陽性，就必須報告。
那麽，有沒有壹些人偽造截圖，PS解決？也許這將會發生。所以高校輔導員最好讓學生公開程序流程，及時查詢。當核酸檢測成為常態，每個人都難免會失去關愛。這樣的人工檢查對雙方來說都是費時費力，師生對此怨聲載道。
正是在這樣的情況下，信息科學與技術學院博士生李小康期待著用自己的專業技能擺脫困境。他很快開發了壹個微信小程序，可以在幾分鐘內快速審核100多人的核酸截圖，進壹步提高了審核的效率和精度。受教育者學有所成，訓練有所用，是壹種福氣！
原來80張圖紙要壹個人審批40分鐘。如今，這種設備只能持續不到20秒。原來800張截圖要幾個人審批，要幾個小時。現在只需要200秒，也就是3分多鐘。智能系統“抗疫”武器是如何興起的？
復旦信息科學與工程學院博士生李小康，專業為生物醫學工程。他平時的科研恰好是生物醫學工程和信息科學的合理融合，期望根據信息技術改變生物醫學工程的現狀。
同時，李小康還在2019級1班擔任學院輔導員，所以這次核酸檢驗工作恰好是他不得不處理的壹項平時人事工作。那麽作為壹名博士生，他期望用自己十幾年積累的技術專長來改善這種繁雜的日常人事工作，這樣壹方面自己的技術專長可以找到立足之地，另壹方面人事工作也會變得更加高效有趣。
“這份工作聽起來很簡單，但實際操作中，很有可能壹個班級群的截圖要花半個小時來審核。如果是總人數多的部門，很可能需要更長的時間，也可能是錯的。看著它。李小康說。李小康覺得這種枯燥、費時、重復的工作很符合計算機語言替代的特點。
“智能系統”的邏輯思維迫使他寫了130行代碼。壹開始，他先用班裏的數據信息核對程序流程，發現準確率高，運算時間短。在上海的高校裏，像李小康這樣的學生大學輔導員數不勝數。高校的管理除了集體開班方面，還要處理大量的學生，工作量更大。
然後，李小康把自己的節目流量營銷推廣到學院，讓學院的學生管理者使用。同樣，效率令人震驚，幾乎沒有錯誤。目前他的程序流程已經在學院應用了2周。核酸檢測截圖的識別，匹配的計算機術語是OCR技術，即OpticalCharacterRecognition，電光圖像識別。
作為壹名生物醫學工程技術專業的博士生，他的研究課題是圖像診斷和人工智能技術，平時會接觸到很多圖像處理方法。所以，在李小康看來，這壹點也不復雜。
李曉康說:“OCR可以識別圖片中的圖片文字，並轉化為文字信息，有利於考試。而且核酸截圖是字體樣式打印的，準確率很高，幾乎可以保證100%的準確率。”
核酸截圖的文字信息包括姓名、證書類型、身份證號、樣本序列號、采樣時間、檢測中心、現場采樣、檢測新項目、檢測結果等。所以他的主要方式是:OCR識別文本+常規選擇。通過正則化，可以檢索字符串數組中的特殊內容。“從識別出的文本中選擇妳想要的信息，確定每張圖片的信息，然後將結果輸出到Excel，方便人為確定。李小康說。
估計以後師生不用再根據手機微信手動采集核酸截圖，而是根據微信小程序即時上傳照片，二級單位負責人可以在後臺管理隨時隨地查詢統計分析結果。李曉康覺得，如果只是盡自己最大的努力去幫助大家，期待所有復旦人齊心協力在齊心中繼承和發揚團結、服務項目、放棄的精神，這場“疫情”壹定會勝利。