<![CDATA[Artikel ini membahas penggunaan Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) dalam Pengenalan Karakter Optik (OCR) untuk industri pos. Ini memberikan gambaran tentang OCR, aplikasinya dalam industri pos, dan penggunaan jaringan saraf serta dataset dalam OCR. Artikel ini juga membahas arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) dan menyajikan karya penelitian yang ada tentang CNN. Kesimpulannya menyoroti potensi untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam pengenalan karakter tulisan tangan menggunakan CNN. Penelitian ini menyimpulkan bahwa CRNN memiliki akurasi yang lebih tinggi dan mengurangi waktu pelatihan dibandingkan dengan model lain. Ini menyarankan analisis lebih lanjut dan aplikasi CRNN dalam mendeteksi bahaya awal HST dan memecahkan pengenalan pola komponen kunci dalam operasi HST. Artikel ini juga menyediakan daftar referensi untuk bacaan lebih lanjut. Tabel dalam artikel ini memberikan ringkasan karya penelitian yang ada tentang RNN, termasuk kerangka teoritis/konseptual yang digunakan dan kesimpulan yang diambil oleh para penulis. Ini juga mencakup implikasi untuk penelitian masa depan. Penelitian ini mencakup berbagai aplikasi, termasuk pemrosesan bahasa alami, industri medis, prediksi cuaca, deteksi redundansi, pengenalan plat nomor kendaraan, klasifikasi ECG, ramalan lalu lintas, dan diagnosis kesalahan dalam kereta cepat. Kesimpulannya secara umum mendukung efektivitas arsitektur CRNN dalam berbagai tugas, dengan saran untuk perbaikan dan aplikasi di masa depan.]]>
