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学好英语，又快又简单 好老师+好课程=好成绩 “预习+练习+应用”三步闭环学习法

一、产品简介 万方在线组卷系统是一款专门为中学师生订制开发的选题组卷的工具。目前内置百万试题，覆盖了初、高中六个年级的所有升学考试学科，为保证试题质量，题库内录入的题目全部来源近年来各地的中高考的真题和名校名卷。 主要功能：人工选题、智能选题、试卷预览、设置卷参、试卷下载与存档、试题和试卷的收藏，试卷输出。用户可以对题库中的试题进行学科、学段、考试类型、难度、知识点等进行筛选；也可以对试卷的样式根据不同的应用场景进行调整；对组成的试卷可以存档、删除、修改，并且提供Word格式的文件下载。 万方在线组卷系统与国内多家名校的近千名一线教师正式签约，建立了长期合作关系。由他们精心地为试题提供分级解析，并定期地更新试题资源，以保证与时俱进地把握近年的中、高考的考频动向，成为广大师生练习与测试的在线组卷利器。 2015年万方在线组卷应广大客（用）户的迫切要求，推出了万方在线组卷的镜像版服务。可以独立部署到客户的服务器上，实现了客户自建题库功能，增加了后台管理功能：录题、分题、答题、审题、知识树的创建，账号及权限管理，对于题目入库流程实行规范权限和分级管理。 二、产品使用说明 通过首页的主题导航，您可进入在线组卷系统。首次进入需要您先选择关注的学科。为了能更好地保存您的使用记录，建议您使用个人帐号使用在线组卷系统。组卷系统主要包括三部分：组卷中心、试卷中心和个人中心。 （一）组卷中心 组卷中心选题方式有两种:人工选题和智能选题。 1. 人工选题 可以直接对题库中的题目进行条件筛选和检索。 1) 筛选条件有：知识点、年级、类型、题型、难度、地区、年份等；在检索框内输入关键字可以实现题目全文检索。 2) 确定筛选范围和检索条件后，对于结果页面的试题进行手动添加至试题篮，可以逐一添加，也可以整页添加。 3) 添加后试题的数量和题型会在试题篮中显示，试题篮不但可以查看所选的试题的题型和数量，还可以进行清空重置的操作。 完成选题后，可以进入预览试卷进行样式调整。 2. 智能选题 点击智能选题，进入智能选题页面。 1) 选择知识点，确定题型、难度和数量，注意，添写数字时不能超出题库中检出符合条件的试题数目。 2) 保存后进入确认页面，可以就选定的知识点下的题目数量进行修改和删除，也可以在左侧知识树上继续选择追加下一个知识点，重复设置题目的操作。如果没有需要修改和追加就可以点击右侧下方的确认设置。 3) 点击确认设置后出现智能选题的结果页面，可以手动全部加入试题篮，也可以逐一加入试题篮，选题结束同人工选题一样要进入预览试卷进行样式调整。 3. 试卷预览 在下图A区可以设置卷参，有四种常见样式可选，也可以自定义样式；在如下图B区对卷体进行设置，可以通过鼠标来拖动小题进行小题的重新排序，左侧的设置与右侧的预览界面内容是相互连动的。 1) 进行卷参设置时，会弹出对话框，在相应的位置填写文本注释即可。  2) 对于单个小题，可以进行查询详情、删除、上移、下移和智能换题的操作。 3) 试卷设置完成后可以存档备用，也可以直接下载WORD，同时可以下载答题卡和查看试卷分析。 4) 如果对现有题目还存在不满意的情况还可以选择返回选题，返回选题会直接回到组卷中心的人工选题页面。 （二）试卷中心 进入试卷中心后可在如下图A区进行选择筛选条件，在如下图B区输入关键字进行试卷的名称的检索。  1. 浏览试卷 点击试卷标题和浏览按钮可以进入试卷浏览页面，如下可以对题型进行筛选。在浏览页面可以对试卷中的单个题目进行手动添加到试题篮进行组卷，也可以对感兴趣的题目加入收藏。 2. 添加收藏 点击收藏后，操作按钮变为取消收藏，同弹出提示收藏成功，收藏成功的题目会被记录到个人中心的我的收藏中，更加方便查找。 （三）个人中心 个人中心包括两大部分：一部分是我的试卷，其中记录着我保存的组卷记录和我下载的试卷记录；另一部分就是我的收藏，其中记录着我收藏的试题和系统试卷。 （四）帮助中心 在组卷中心，试卷中心，个人中心，浏览试卷页面，单击右上方问号，可进入帮助中心，观看视频。

在线式去皮机主要针对鸡、鸭、鱼等小型动物屠宰行业，适用于片状物料、单侧带皮的皮肉分离。

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该平台包括多项核心技术和技术优势： （1）基于逻辑隔离机制的算力主机安全保护。实现了一种基于逻辑隔离机制的沙箱算力环境，能够独立于用户的系统进行计算。通过计算环境隔离、数据的存储隔离、网络环境的隔离，保障了算力运行环境独立于用户系统，互不干扰。 （2）多源异构数据的混合学习模型。提出一种基于深度学习的多源异构数据的混合学习模型，该模型通过深度学习进行不同数据源的特征提取，然后再通过深度学习的融合训练得到结果。 （3）高并发任务的调度。采取动态分配任务的机制，根据当前不同地区网络的传输速度，算力的分布情况，训练数据量的大小，根据制定的规则找到最合适的几个服务地点进行任务分配、数据传输以及分布式训练，最大化地利用当前算力资源。 （4）数据隐私保护。通过联邦学习、同态加密训练、区块链数据确权等方式加强对用户数据的保护。实现了一套基于同态加密和多方安全计算的训练系统，能够完全保护用户的数据隐私性。 （5）区块链记录及激励。“计算即挖矿”，系统根据用户提供的计算资源以及资源利用率来进行区块的奖励，算力越大获得的奖励也就越多。通过搭建的区块链可以记录数据的交互信息以及使用权，并可搭建智能合约平台。 该协作学习平台撮合各方业务和资源，包括算力、数据、模型，结合分布式机器学习、安全多方计算技术，提供保护隐私数据、算法模型前提下的协作学习服务，通过底层分布式账本记录，电子合约对接供需方，智能匹配资源对接，建立AI协作生态。具有以下优势：协作低成本、平台化；具备数据隐私保护，打破共享壁垒；后台底层账本对平台使用中产生的模型、数据、算力、广告收入等进行管理，保证数据可信；操作便捷，可提供定制化服务，高效最优匹配。02. 应用前景 该协作学习平台可用于人工智能、互联网广告、金融等领域，为中小型企业、科研机构或个人提供算力共享、数据共享、模型共享与模型开发等服务，具有广阔市场前景。03. 知识产权 已申请发明专利16项，登记软件著作权1项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究区块链、人工智能、网络安全等。团队课题负责人为徐恪教授、博士生导师，清华大学计算机系副主任，国家杰出青年科学基金获得者，北京市卓越青年科学家。获得国家科学技术进步奖二等奖、国家技术发明奖二等奖，2011年获中国计算机学会青年科学家奖，是中国电子学会理事和中国计算机学会理事，曾在ACM SIGCOMM、IEEE/ACM TON、IEEE Communication Magazine等知名国际会议、期刊发表论文100余篇，近五年获得中国发明专利授权四十余项，获得美国发明专利8项。团队成员还包括多位教授、副教授、研究员和博士研究生。05. 合作方式 投融资 / 商务合作。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn

如何及时感知学生的学习状态是中小学教育中的难点。传统课堂教学中，教师需要在讲课的同时观察数十名学生的学习状态，难以做到面面俱到；而在家庭练习中，父母陪同观察孩子既费时又会引起孩子的紧张和反感。针对这一应用需求和痛点，本项目计划研发一款能够自动及时感知中小学生的智能相机。该相机将采用人工智能和大数据的前沿技术，对中小学生的学习行为进行自动采集和分析，智能感知学习状态，并反馈给教师和家长进行参考，据此调整教学内容和形式，从而达到改善教学效果、提高学习成绩

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