Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, comprenant : un processeur d'entrée de traits (10) pour recevoir des pistes (80) de textes manuscrits en ligne, les textes manuscrits correspondant à des chaînes de caractères ; les pistes (80) sont divisées en plusieurs traits (81) ; dans une phase de formation et une phase de prédiction d'un réseau neuronal, le processeur d'entrée de traits (10) prétraite les traits ; dans la phase de formation, ces traits correspondent à une chaîne de caractères qui est une chaîne de caractères connue ; une chaîne de caractères (90) est formée d'au moins un caractère (91) ; la piste d'écriture et la chaîne de caractères correspondante sont formées en tant qu'échantillon de chaîne de caractères ; une base de données de chaînes de caractères (20) connectée au processeur d'entrée des traits pour stocker un grand nombre de pistes (80) ; lors de la phase d'apprentissage, la base de données de chaînes de caractères sert à stocker les pistes et les chaînes de caractères correspondantes qui sont formées en tant qu'échantillons de chaînes de caractères ; un réseau neuronal de reconnaissance de mots (40) comprenant un codeur, un décodeur, une interface d'entrée dans le codeur et une interface de sortie dans le décodeur ; l'interface d'entrée est connectée à la base de données des chaînes de caractères pour recevoir les traits des pistes ; le codeur sert à trouver une matrice de contexte à partir des traits et d'un état initial utilisé par le décodeur ; le décodeur reçoit la matrice de contexte et les états initiaux ; en outre, l'interface de sortie sert à sortir des parties des chaînes de caractères prédites et des confiances de ces parties, en ce sens que, dans la sortie du décodeur, la chaîne de caractères prédite est sortie partie par partie, c'est-à-dire qu'à chaque opération du décodeur, seule une partie de la chaîne de caractères prédite et sa confiance sont sorties, puis cette partie et la confiance sont renvoyées à l'entrée du décodeur pour générer une autre partie de la chaîne de caractères et la confiance de celle-ci ; cette autre partie comprend la première partie de la chaîne de caractères introduite dans les décodeurs ; ces processus sont répétés jusqu'à ce qu'une condition déterminée soit atteinte ; - dans lequel, au cours de la phase d'apprentissage, chaque trait de la piste est entré dans le réseau neuronal de reconnaissance de mots à partir de l'interface d'entrée, et les chaînes de caractères correspondant à la piste sont utilisées comme sortie prédite du réseau neuronal de reconnaissance de mots ; et - dans lequel un lecteur de la carte est placé sur la porte et connecté à l’appareil dans le Cloud ; le lecteur de carte servant à lire le code QR dans le téléphone mobile et transfère le code QR au dispositif dans le Cloud pour décodage ; et - un post-processeur connecté à la base de données des chaînes de caractères et à l'interface de sortie du réseau neuronal de reconnaissance de mots ; les chaînes de caractères de l'unité candidate sont normalisées dans le post-processeur pour être utilisées comme sorties du réseau neuronal de reconnaissance de mots. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel le prétraitement du processeur d'entrée du trait comprend les moyens suivants : - détermination d'un cadre rectangulaire extérieur pour chaque trait, qui est un cadre rectangulaire minimal pour contenir le trait ; base du côté gauche du cadre de chaque trait, une séquence pour les cadres de tous les traits étant déterminée en fonction du côté gauche des cadres des traits ; - lorsque la longueur d'un trait est approximativement égale à la largeur d'un cadre contenant le trait, la largeur du cadre est utilisée comme taille du trait, sinon, la hauteur du cadre est utilisée comme taille du trait ; un rapport défini de ces tailles est utilisé comme estimation de la hauteur de ligne de la ligne formée par la chaîne de caractères ; - chaque trait est formé par une pluralité de points d'échantillonnage ; si la distance entre un point d'échantillonnage et un point d'échantillonnage précédent est inférieure à un temps prédéterminé de la hauteur de la ligne d'estimation, le point d'échantillonnage est supprimé ; si trois points d'échantillonnage continus sont reliés pour être proches d'une ligne droite, un point d'échantillonnage central des trois points d'échantillonnage est supprimé ; en conséquence, le nombre de points d'échantillonnage est considérablement réduit ; et - normalisation des coordonnées ; les coordonnées de chaque point d'échantillonnage sont divisées par la hauteur estimée de la ligne. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, comprenant en outre : une unité de génération d'échantillons de chaînes, connectée à une base de données de corpus et d'échantillons d'écriture et au processeur d'entrée de traits ; la base de données de corpus et d'échantillons d'écriture stocke divers caractères, mots et échantillons de traits relatifs à des langues spécifiques ; l'unité de génération d'échantillons de chaînes sélectionne un grand nombre de chaînes de caractères et les traits correspondants dans la base de données de corpus et d'échantillons d'écriture ; et génère des pistes d'écriture correspondantes de chaînes de caractères de manière à former un grand nombre d'échantillons de chaînes qui sont traités par le processeur d'entrée de traits et ensuite stockés dans la base de données de chaînes pour être utilisés dans l'entraînement des réseaux neuronaux. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel la façon de générer les pistes d'écriture manuscrite par l'unité de génération d'échantillons de chaînes, comprend des façons dont : - la méthode de composition de texte rend les chaînes de caractères et enregistre les positions de chaque chaîne de caractères/mot de la chaîne de caractères ; elle recherche ensuite les traits de la chaîne de caractères/mot dans le corpus et la base de données d'échantillons d'écriture manuscrite pour obtenir la séquence de traits normalisée et l'estimation de la hauteur de ligne, qui sont ensuite introduits dans le processeur d'entrée de traits pour le rééchantillonnage et la normalisation des coordonnées afin d'obtenir l'échantillon de chaîne de caractères correspondant ; - dans laquelle les caractères, mots, lignes, etc. de la chaîne de caractères sont classés, puis les traits des caractères, mots, lignes de la même classification sont soumis à une transformation affine afin d'obtenir une grande variété de pistes différentes, ce qui permet d'obtenir davantage d'échantillons de chaînes de caractères à utiliser pour l'apprentissage du réseau neuronal. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel la manière de générer les pistes d'écriture manuscrite par l'unité de génération d'échantillons de chaînes, comprend des façons dont : - pour les lignes formées par des textes contenant des chaînes de caractères en cours de tokenisation, un modèle de traduction d'une chaîne de caractères vers une piste d'écriture correspondante est formé de manière à générer des échantillons de chaînes correspondants ; et l'unité de génération d'échantillons de chaînes stocke les échantillons de chaînes dans la base de données de chaînes. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel le post-processeur décompose par équivalence canonique et de compatibilité décomposition dite NFKD (Normalization Form KD) d'Unicode, principalement, le même caractère exprimé par différentes formes étant normalisé comme les mêmes codes de programme. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel, le post-processeur effectue les opérations suivantes : l'ordre des caractères exprimés par Unicode est modifié en ordre visuel à partir de l'ordre logique de manière à ce que tous les textes des chaînes aient le même ordre ; à l'état prédit, il peut prédire que le résultat prédit est également normalisé ; et par conséquent, une chaîne de caractères reconnue est exécutée avec la normalisation NKFC d'Unicode et l'ordre des codes d'Unicode est reconverti en ordre logique à partir de l'ordre visuel. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel le codeur comprend un réseau neuronal de circulation dit (CNN) LSTM (mémoire à long et à court terme) à deux couches multiples et un réseau neuronal entièrement connecté (FNN) ; les traits entrés dans le codeur doivent être entrés dans le CNN LSTM à deux couches multiples ; la sortie du CNN est une matrice de contexte, la matrice de contexte est réalisée avec une mise en commun de la moyenne globale, puis est entrée dans le FNN ; la sortie du FNN est un état initial entrant dans le décodeur. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 8, dans lequel chaque course est exprimée par une pluralité de points d'échantillonnage, en ce sens, un premier point d'échantillonnage de chaque course est exprimé par une coordonnée (0, 0), et que chacun des autres points d’échantillonnage est exprimé par un vecteur de déplacement par rapport à un point d'échantillonnage antérieur ; un point d'échantillonnage final de chaque course est terminé par un jeton de fin ; - les entrées du décodeur comprennent un caractère d'entrée, un état de décodage, un vecteur de convergence et la matrice de contexte ; le décodeur effectue une opération récursive, dans la première étape, les données initiales pour le caractère d'entrée sont des données par défaut, la valeur initiale du vecteur de convergence est un vecteur zéro, la valeur initiale de l'état de décodage est la sortie de l'étape initiale du codeur, et la matrice de contexte est émise par le codeur ; les sorties du décodeur sont un nouveau caractère et la confiance de celle-ci, un nouvel état de décodage et un nouveau vecteur de convergence, dans la chaîne de caractères, ce nouveau caractère est à côté du caractère d'entrée du décodeur ; le nouveau caractère est utilisé comme nouveau caractère d'entrée du décodeur ; le nouveau caractère, le nouvel état de décodage et le nouveau vecteur de convergence sont récursifs à l'entrée du décodeur afin de décoder à nouveau ; l'opération de décodage est effectuée à nouveau jusqu'à ce qu'une condition définie soit atteinte ; la dimension du vecteur de convergence est liée au nombre de points d'échantillonnage pour enregistrer lesquels des points d'échantillonnage ayant des caractères de sortie correspondants ; la valeur initiale de chaque dimension du vecteur de convergence est fixée à zéro ; si des caractères ont été trouvés, les valeurs du vecteur de convergence correspondant à ce caractère sont fixées à 1 ; par conséquent, grâce à la matrice de convergence, tous les points d'échantillonnage sont trouvés et plus aucun caractère n'est généré lors de la reconnaissance par le réseau neuronal. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 9, dans lequel iune fonction de perte est définie dans le décodeur pour calibrer l'entropie croisée de la distribution confidentielle et pour ajuster la covalence du vecteur de convergence de sorte qu'à la fin de l'opération, la valeur des composantes du vecteur de convergence soit 1 ; lorsque le trait d'un caractère est décodé, la fonction de perte sert à faire en sorte que la valeur de la composante du vecteur de convergence correspondant au trait soit 1 ; ainsi, dans l'étape de prédiction, par variation des valeurs du vecteur de convergence, le processeur d'entrée du trait correspondant au caractère de sortie est déterminé ; - dans l'étape de prédiction, le décodeur utilise la recherche en faisceau pour construire des lignes candidates une par une ; chaque ligne candidate comprend la chaîne de caractères, la confiance, l'état de décodage, le vecteur de convergence et une pile d'analyse prédictive qui sont enregistrés ; la pile d'analyse prédictive est une pile contenant une série de symboles de grammaire dans la méthode d'analyse prédictive ; les symboles grammaticaux sont liés à la structure grammaticale de la chaîne de caractères à prédire ; et lorsqu'il est nécessaire de fournir certains caractères candidats pour un caractère suivant de la chaîne de caractères, des confiances correspondant à chaque caractère candidat sont également générées ; lorsqu'il est nécessaire de produire des relations entre un trait et un caractère apparenté de la chaîne de caractères, un historique du vecteur de convergence est également généré et enregistré ; - dans lequel, après l'opération récursive, le décodeur effectue les opérations suivantes sur la chaîne de caractères candidate non complète : - (1) faire fonctionner le décodeur pour acquérir des caractères candidats pour un caractère suivant dans la chaîne de caractères et une confiance correspondante pour chaque caractère candidat, et mettre à jour l'état du décodage et le vecteur de convergence ; - (2) lorsque les caractères candidats pour le caractère suivant d'une chaîne de caractères émise par l'interface de sortie sont transmis à une unité d'ajustement de la confiance installée entre l'interface de sortie et un post-processeur ; un calcul de N-grammes est utilisé pour obtenir la probabilité de chaque caractère de la chaîne de caractères afin d'ajuster la confiance d'un caractère suivant à générer par le décodeur ; - (3) pour chaque caractère candidat au caractère suivant, la confiance dans la combinaison du caractère candidat avec la chaîne de caractères générée et la pile d'analyse prédictive sont calculées ; - (a) si le caractère candidat est un symbole de fin et que la pile d'analyse de prédiction est nulle (aucun composant), on considère que la chaîne de caractères actuelle est une chaîne de caractères complète ; et - (b) si le caractère candidat n'est pas un symbole de fin et que la pile d'analyse de prédiction n'est pas défectueuse, on considère que la chaîne de caractères actuelle n'est pas complète ; cette chaîne de caractères générée est alors utilisée dans le processus suivant, c'est-à-dire qu'elle est renvoyée au décodeur pour la suite des opérations ; - au début de l'opération de décodage suivante, le décodeur ne retient que plusieurs lignes candidates ayant un degré de confiance plus élevé ; lorsque les lignes candidates émises par le décodeur ont atteint un nombre déterminé, le décodeur s'arrête ; à ce moment-là, les lignes candidates sont des chaînes de caractères possibles ; les chaînes de caractères et leur degré de confiance sont stockés dans le candidat final, qui est ensuite émis par l'interface de sortie.