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中教育星网络智能题库
产品详细介绍  《中教育星网络智能题库》作为学校管理、教学研究考察的重要依据,在资源应用平台发挥着显著的作用,它与其它就用软件一起,通过数据、资源的贯彻和互操作,为整体解决方案的实施提供了丰富、充实的“货我资源。同时《中教育星网络智能题库》在题库的其础上提供了维护管理和智能组卷工具,很媸地满足了教学、考试、研究等多方面的需求。 ◇为教学考察提供充实“货源”和可靠的依据 ◆涵盖小学到高中所有学科题,是供网络化的题库管理和试卷自动生成工具◆计算机自动阅卷减轻教师阅卷压力,准确率高◆学生历次考试成绩汇总,方便年度成绩总结 功能与特点 ◆试题浏览:从多种范围多个角度浏览试题,为教师提供直接了解各种试题指标和题文答文的有效手段;◆智能组卷:根据提出的各项指标,系统自动生成试卷,达到高度智能化;◆专家组卷:指定考试的具体要求和指标,系统即可自动生成满足条件的试卷;◆手工组卷:模拟手工过程,在搜索工具帮助下,选择每一道试题,完成组卷;◆ 试卷处理:系统生成的试卷可人为地增删、调整,生成的试卷可输出用于考试;◆ 题库维护:管理员可增删现有学科题库或进行修改,也可恢复已使用过的试题标记,以保证题库训练的质量;◆题库分析:各学科老师将参全面了解学科题库的总体情况,更好地使用和完善题库;◆权限设置:设定用户权限,包括增删、使用学科题库及增删试题、组卷等;◆题库管理:利用管理工具,可以增加、删除或修改试题内容和题库结构。 
北京中教育星软件技术有限公司 2021-08-23
赛尔网络有限公司
赛尔网络有限公司成立于2000年12月,经教育部批准,负责中国教育和科研计算机网CERNET的运营与管理。秉承“网络服务教育”的宗旨,赛尔网络立足教育、服务社会,充分发挥人才、技术等方面的优势,为用户提供包括网络接入、网络技术、网络信息等全方位高品质的服务。 成立十年来,赛尔网络坚持不懈地进行技术创新,不断提高CERNET网络运行质量与服务水平,扩大网络覆盖范围,打造安全畅通的绿色网络,广泛开展网络集成、建设、运维等全方位的网络技术服务与国际贸易服务,以及教育资讯、在线培训、远程视频面试等多样化的网络信息服务,积极参与下一代互联网研发与试商用建设,成为中国领先的互联网技术与服务提供商。 赛尔网络不断吸纳国际领先管理理念,进行流程优化,提升运营效率,为客户创造更高价值。公司先后通过了ISO9001:2000质量管理体系认证和CMMI3等国际认证,在全国范围内设立29家分公司,建立了全面的质量保障体系与快速响应市场变化的营销体系。公司积极推动与国际一流技术和最新应用的合作,拥有赛尔投资、赛尔毕博、赛尔教育、赛尔新概念、赛尔时代传媒、赛尔汇力安全等多家子公司。 服务求生存,贡献求发展。在教育部的正确领导下,在国家有关部门和社会各界的大力支持下,赛尔网络将加倍努力,推动教育信息化,促进优质教育资源共享,为教育改革与发展和国家信息化建设做出更大的贡献。  
赛尔网络有限公司 2021-12-07
实名制网络学习空间
      实名制网络学习空间,旨在打造与现实教育组织中各级教育机构、学校、班级、师生等主体相对应的网络教育组织体系。空间为多层次用户团队(包括从师生个体协作团队班级团队学校团队学科团队区域团队)提供相应的资源、工具、环境的支持和服务,实现“自上而下”、“自下而上”的双向良性互动。 教师空间:为教师开辟一个集学习、工作、交流于一体的实名制网络学习空间,以基于SNS的人际关系架构和知识体系、教材体系构建服务体系,实现信息的快速传播和精准获取,并汇聚为校、区、市、省各级生成性资源。 学生空间: 学生空间不仅能够全面记录学生成长全过程,还能为学生自主学习提供良好的信息化环境,让学生随想随学、自主学习、个性发展。学生可制定自己的学习计划,相关通知、信息都会自动推送到学习空间,空间资源能自动汇集和推送,学生相互之间,以及与学校空间、班级空间、教师空间可以互联互通,完美实现师生互动、生生互动。 家长空间:平台为针对家长用户提供便捷的,平台将呈现家校交流的相关服务。家长以家长身份、学生帐号登录,平台就会将学生近期的一些学习情况呈现出来,方便家长全面主动了解学生在校学习情况、班级情况以及,班主任、任课教师的情况,并与。家长可通过平台与任课教师进行深入的交流和沟通,关注学生的学习全过程,还可得到一线教育专家的指导和点拨。 协作组空间:教师可以按年级、学科、兴趣爱好、教育行政结构等多维度组建协作组。协作组提供资源管理、话题、问答、问卷、投票等基本应用模块,并支持文章、资源、图片、视频等分类管理,能从个人空间中选取已发布的各类资源拉取到协作组。 班级空间:班级空间是师生间的协作教学、讨论交流的网络环境,是现实班级课堂的补充与延续。班主任可组建班级,聚合管理班级学科教师、学生,课程安排,学习内容,开展学习活动,形成学习反馈,增强学生班级凝聚力和成员归属感。 学校空间:以学校为单位开展教学研活动,可与本校师生组织衔接,便于校内各项业务活动的组织管理。学校管理者可发布校内公告、查看基础管理数据。本校教师可随时参与各类教、学、研活动,本校学生可积极参与各类校园活动及社会实践活动。师生发布的所有内容会自动汇聚到学校空间,积淀本校生成性资源,支持各学校空间独立管理。 学科空间:省、市、区县、校各级机构管理的所有学科均可拥有相应的学科空间,能够自动汇聚范围内相同学科的教研员、学科带头人、教研资源、工作室、协作组、学科文章、学科活动等,加速本学科教师之间的协作交流,展示特色学科资源和成果。学科教研员可发布学科新闻公告等内容、查看基础管理数据等,支持各学科空间独立管理。 区域空间:区域各级机构、各机构学科各类信息的集中汇聚区,同时也是各级政策的集中发布区、研修动态的集中展现区,为开展区域性教育业务提供全面的支持和服务。省、市、区各级空间融合互通,内容、人员至下而上汇聚,政策、任务至上而下传达。通过区域空间及业务应用系统,可促使城镇和农村的学校之间、教师之间实现“手拉手、结对子”, 共同参与各类业务活动、分享优质教育资源,先进帮后进,推动教育公平。
北京中教启星科技股份有限公司 2021-08-23
一种电话通信网络中节点敏感性排序的方法
本发明提供一种电话通信网络中节点敏感性排序的方法
电子科技大学 2021-04-10
一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统
本发明公开了一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统, 属于神经网络计算领域。一种人工神经网络训练方法,突触权重根据 神经突出两端的前馈信号和反馈信号调整,当神经突出两端分别为兴 奋前馈信号和兴奋反馈信号时,该突出权重调整到最大值,当神经突 出两端分别为静息前馈信号和兴奋反馈信号时,该突出权重调整到最 小值;一种反馈型人工神经网络计算系统,节点电路包括计算模块、 前馈模块和反馈模块,节点电路通过忆阻器模拟的神经突出相
华中科技大学 2021-04-14
一种基于软件定义网络的安全防御系统及防御方法
本发明涉及一种计算机安全技术领域,特别涉及一种基于软件定义网络的安全防御系统及防御方法, 包括:网络控制模块、攻击分析模块、进程检测模块以及网络流量检测模块。网络控制模块拦截虚拟机 之间的网络数据包并将获取的流量信息转发至攻击分析模块,攻击分析模块接收来自网络控制模块的虚 拟机间的流量信息,并调用进程检测模块检测进程是否可疑,必要时调用网络流量检测模块对可疑流量 进行更深层的检测。本发明针对当前虚拟机服务器中用于各虚拟机之间流量转发的虚拟交换机
武汉大学 2021-04-14
一种互穿网络水凝胶填充复合分离膜的制备方法
本发明公开了一种互穿网络水凝胶填充复合分离膜的制备方法,包括如下步骤:首先,将聚合物膜在第一单体溶液中浸泡,取出后在紫外光下辐照交联,得到第一网络凝胶复合分离膜;然后,将第一网络凝胶复合分离膜在第二单体溶液中浸泡,取出后通过热引发交联,形成互穿网络水凝胶填充复合分离膜。本发明制备的互穿网络水凝胶填充复合分离膜具有重金属离子吸附功能,在过滤分离的同时,可有效吸附水中的重金属离子。本发明提供的方法简单、高效、易操作、成本低、可工业化生产,对铜、铅、汞、锌、镉、镍等多种重金属离子具有优异的吸附性能,既可用于工业重金属污水处理,也可用于生活饮用水中去除重金属离子。
浙江大学 2021-04-13
一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法
本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤:1) 样本数据采集:实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素(环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度);2)网络训练:首先对 1)采集的数据进行预处理,划分 训练数据和预测数据,然后设置各种参数,创建网络,最后进行数据预测;本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中,对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 
武汉大学 2021-04-13
一种基于图注意力网络的表格指标信息抽取方法
本发明属于行业标准信息数字化技术领域,具体为一种基于图注意力网络的表格指标信息抽取方法。本发明包括:表格预处理;单元格信息编码;邻接列表分析;表格信息关联分析;分类和指标信息计算;表格预处理是对表格进行图网络结构化处理,得到表格信息的图网络结构;然后分别对表格中单元格进行词向量编码和邻接列表分析;邻接列表分析包括在取得单元格的行邻接列表和列邻接列表后,结合词向量编码,得到同行或同列表单元格语义信息;表格信息关联度分析包括表格信息关联度分析和行列信息传递关系分析;分类和指标信息计算,使用线性分类器进行分类得到当前单元格的指标归类结果。本发明效率更高,得到的表格指标信息更正确、更完整。
复旦大学 2021-01-12
一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法
一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法,其特征在于,包括以下步骤:首先,设计输入特征驱动的动态核生成机制,根据样本特性自适应调整卷积核参数,实现多尺度、多方向特征的细粒度提取,充分发挥四元数表示的空间感知优势;其次,构建符合四元数几何特性的整体激活函数,通过超复数空间中的非线性变换保持通道间旋转缩放关系,避免传统分量式激活导致的关联性断裂。本专利提出的动态卷积根据输入样本的特征动态生成卷积核,使得网络能够针对每个输入样本动态调整其卷积核。这种灵活的调整机制不仅增强了模型的表达能力,还使其能够适应不同输入的特征,提取更具细粒度的特征。
复旦大学 2021-01-12
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