下一个学校用什么技术自动阅卷？

总的来说是使用人工智能，具体来说主要包括大数据技术、图像识别技术、手写识别技术、深度学习技术等等。

1，大数据技术

大数据，IT行业术语，是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察和发现能力以及流程优化能力。

2.图像识别技术

图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和物体的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和匹配判断。简单来说，图像识别就是计算机如何像人一样读取图片的内容。

3.手写识别技术

手写识别由于数据采集方式的不同，可以分为离线手写识别和在线手写识别。联机手写识别处理的手写字符是书写者通过物理设备(如数字笔、数字手写板或触摸屏)获得的书写信号，通过定时采样将书写轨迹立即输入计算机。脱机手写字符识别处理的手写字符是由扫描仪或照相机等图像采集设备采集的手写字符的二维图片。

4.深度学习技术

深度学习是基于机器学习的一个新领域。它是一系列新的算法，起源于受人脑结构启发的神经网络算法，随着模型结构深度的增加而发展，伴随着大数据和计算能力的提高。深度学习的概念是由著名科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)等人在2006年和2007年发表在《科学》杂志上的文章中提出并提出的。

深度学习目前应用于图像处理和计算机视觉、自然语言处理和语音识别。自2006年以来，深度学习在学术界和工业界合作中的研究和应用在上述领域取得了突破性进展。以基于ImageNet的经典图像中的物体识别竞赛为例，击败了所有传统算法，达到了前所未有的准确率。