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AI防作弊在线考试平台
启明AI防作弊在线考试平台 点滴投入,轻松考试     核心功能   在线考试 360°智能监考:精准识别环境异常、照片/真人替考、虚拟摄像头等; 本地环境监控,屏键锁定、热键屏蔽、远程协助工具屏蔽; 人脸识别,身份认证,活体检测,考中抓拍; 视频监控,手机监控,双机位或三机位监考; 随机抽题,小题乱序,选项乱序,一人一卷。 高中低三挡监考策略; 考中可通话、可求助; 云端巡考,监控大屏鸟瞰实时考场; AI监考,智能预警;作弊排查,违规记录存底可追溯。 功能稳定:集中统考、随到随考,随机组卷,支撑安全稳定的10万+并发考试。 故障防备:考中异常中断,作答实时保存,实现断点续考。 统计分析:统计考试的总人数、参考/缺考/及格人数、考试排名等多维度信息。   制题组卷 题库管理:强大题库管理,支持全试题模型(文字、图片、表格、公式、音频等),单题/批量录入,在线/离线录入,录入、编辑、审核、组卷、检索操作简单,试题与成绩关联,记录试题版本和使用次数等。 智能组卷:手动组卷/自动组卷,单套/批量组卷,可按题量、分数、题型结构、知识结构、难度系数等多重模式组卷,简单组卷、精确组卷、蓝图组卷。 高效输出:试题试卷可预览、可修改、可导出,可一体化输出线下印刷,也可联通线上网考。   网上阅卷 在线管理:阅卷进度、阅卷质量全监管,监管与阅卷线上协同,科学化管理。 高效阅卷:客观题自动判分,主观题在线评阅;键盘给分、鼠标给分、轨迹给分;智能回评、问题卷提交;可看标答;评卷轨迹可追溯,复核可定义题位;自动加分、登分、统计。 统计分析:题目得分、题类得分;平均分、最高最低分、得分率、标准差;其他统计指标。 信息查询:查询考生答卷信息(答题、得分、评分等);查询阅卷进度、分科目阅卷进度、老师阅卷情况等。   产品优势   制题组卷 系统化:对题以资料库的概念进行整合,能精准识别各类试题。 全题型:文件、图片、表格、音频等试题模型都可以得到支持。 多维度:可对试题进行多种属性定义,如难易度、章节等;且能按需生成多套试卷。 高效率:支持批量导入、批量组卷,自动组卷,在线预览,快速导出。 超专业:多种组卷模式,可按试卷结构/题量/章节/知识点/难度进行蓝图组卷,按试卷结构/大小题/分数/题量进行精确组卷,按照试卷总分/题型题数/抽取规则进行简易成卷。   在线考试 最新的线上监考技术:四级监考策略灵活选择。自研监考系统,AI智能监考,主动识别预防作弊。利用人脸识别、行为识别等最新技术,自动捕捉记录考中的违纪情况。 监管更加精准:窗口防作弊控制,多屏实现360°无死角视频监控,一个主机摄像头针对一个人,同时支持手机机位视频监控。 防泄题防作弊:支持考生端远程环境检测,考生端屏键双锁,随机抽卷/小题乱序/选项乱序/逐题作答。 安全验证全程护航:网考环境复杂多变,为保证数据安全,采用基于人工智能,融合人机区分技术,层层过滤风险,全程护航。   网上阅卷 快速高效:客观题自动判分,帮助管理者快速完成大规模考试,主观题智能整理,降低对人工操作的依赖,提高阅卷工作效率。 超强容错:考试过程中发现试题或答案问题,可以及时纠正,不影响后续考生作答。 稳定安全:系统分权限进行用户操作和系统管理;确保阅卷信息不外泄,在互联网环境下采用高等级的安全防护措施。  
武汉启明泰和软件服务有限公司 2022-06-06
高校可信电子文档管理平台
为全面贯彻落实国务院办公厅《国务院关于在线政务服务的若干规定》、《关于简化优化办公服务流程方便基层群众办事创业的通知》、《推进“互联网+政务服务”开展信息惠民试点实施方案》若干规定,并结合《中国教育现代化2035》和《加快推进教育现代化实施方案(2018-2022年)》的要求,全面提升高校事务服务规范化、便利化水平,杜绝一纸证明“跑断腿”,优化高校服务环境,推进服务型高校建设。 时代锐思通过多年的研究和实践,借助数据共享技术、电子签名技术、大数据及物联网技术等前沿信息化手段构建出第三代“数据共享—电子签名—文档可信—文档服务门户/终端自助打印—文档验真”一体化的可信电子文档管理平台,依托一体化的可信电子文档管理平台实现高校服务线上线下深度融合,实现高校各部门、各环节数据资源的高度联通,给高校的全面数字化转型提供有力的支撑,夯实数字校园建设。 高校可信电子文档管理平台由可信电子文档库系统、可信电子文档服务门户、可信电子文档自助打印三大系统构成。高校师生可通过可信电子文档服务门户和可信电子文档自助打印两种途径,来实现24H、全方位高校文档的获取。通过高校可信电子文档管理平台的建设,加速高校打造文档服务线上线下闭环生态。 高校可信电子文档管理平台即将部署5所高校 高校可信电子文档管理平台在四川传媒学院应用
陕西时代锐思网络科技有限公司 2022-08-02
高校可信电子文档服务平台
为进一步提高学校师生办理所需文件的便捷度,让信息多跑路,学生少跑腿,时代锐思推出可信电子文档服务平台。此平台依托PKI身份认证体系,以标准电子签章服务体系为核心,将数字证书与师生校内基础数据整合,为学生提供可信电子成绩单、可信电子证明文件的申请、生成、派发、验证等全在线自助服务,解决全流程线上业务办理“最后一公里”问题,三步申请、一秒送达、一次搞定。 可信电子文档优势 更加的安全 与传统的纸质文档相比,电子文档更加的安全,不会丢失和损坏,更不会被其他人所利用和伪造,而且具有和纸质文档一样的法律效应。在需要的时候随时可以通过pc端、手机移动端对电子文档并进行查验,杜绝文档篡改、造假。  更加的便利 电子文档是一个数字的文档,不需要随身携带,只需要在使用的时候,随时可登录服务平台查询、下载已加盖电子签章的文档。 随时打印 可信电子文档随用随打印(彩色、黑白均可),对打印机和纸张没有限制,对打印次数没有限制。  更加的智能 实现文档电子化之后,每个学生的相关文档(各种成绩单、证明文件)都可以随时在线查询,而且会更加的智能化。 更加具有公信力 可信电子文档的法律效力、基本用途、基本使用规定与纸质文档相同,突破了传统纸质文档的概念;采取电子签章实现文档签名、电子盖章,实现电子文档唯一性、不可抵赖性、防篡改;通过数字媒体形式传送与保存文档内容,可通过网络、移动通信等方式传送给接收方。   可信电子文档应用
陕西时代锐思网络科技有限公司 2022-08-02
校友信息追踪与互动平台
针对高校毕业校友信息管理方面的需求,加强对毕业校友的个人信息、职业信息、荣誉信息的管理力度,确保校友信息更新及时,获取全面准确的数据;同时拓展了学校与校友、校友与校友、校友与在校生之间信息分享、资源互助的渠道。
安徽爱学堂教育科技有限公司 2022-08-04
教创赛专家报告荟萃⑫ |清华大学基础工业训练中心主任杨建新:清华大学创新创业教育体系及iCenter的探索与实践
三位一体、三创融合、开放共享
高等教育博览会 2025-09-28
ClassIn LMS教学管理平台,是以教学为核心的互动教学管理平台
1、将课堂班级转变成学习型社群;不仅有学习活动的互动、交流;也有学习资源、信息的分享,满足课前备课设计,课中互动教学,课后作业巩固等全流程设计; 2、协助教师突破传统教学限制,实现混合式、翻转式、交互式等创新教学策略; 3、提升教师教学质量、激发学生学习兴趣; 4、为学校提供完整解决方案,达成「教、学、管、评、测」一体化的教育信息化建设目标。
北京翼鸥教育科技有限公司 2021-12-08
面向APT检测的攻击链数据建模与分析
主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型, 实现攻击的全链条威胁分析;研究跨平台内核数据实时可信 采集方法,探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充;研究多源异构内核数据的重 构方法;研究保持全局依赖的数据压缩方法,实现实时、高 效、普适的数据压缩;研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架,实现对攻击的全链条高效检测;研究APT网络攻 击的演化模式,实现APT网络攻击的可解释溯源分析。
浙江工业大学 2021-05-06
面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统
本发明提供了一种面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统,该方法包括:在原始数据库中提取离散的轨迹点,对轨迹点进行归类提取后形成若干个独立的轨迹段集合;对每一轨迹段集合中的轨迹点进行重复定位点检测,若判断该重复定位点为历史定位点,则删除;对每一轨迹段集合中的轨迹点进行定位异常点检测,若判断为定位异常点,则删除该轨迹点,得到若干条完整的轨迹;对所述完整的轨迹进行简化压缩,得到压缩轨迹;存储所述压缩轨迹;同时对系统运行状态进行监控,保证系统可以持续、稳定运行。本发明提供的方法通过对提取出的轨迹点进行重复定位点以及定位异常点清除,保证了轨迹数据的正确性和完整性,提高了轨迹数据挖掘的准确度。
中国农业大学 2021-04-11
面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统
本实用新型公开了一种苜蓿播种机用开沟器,主要由开沟装置、开沟器架、导肥装置和导种装置组成。开沟装置主要由侧翼铲、滑刀和扩沟板组成,旨在开出适宜苜蓿种子发芽的高质量种沟;导肥装置由导肥管和散肥器组成,用于将肥料导入种沟侧面;导种装置主要由导种管组成,旨在将苜蓿种子导入由开沟装置形成的种沟内。本实用新型能够满足苜蓿播种开沟的要求,可以开出高质量种沟,利于苜蓿种子出苗及第二年返青。本实用新型适用于大部分地区的苜蓿播种,特别是寒冷、干旱地区。
中国农业大学 2021-04-11
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别,是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低,对比度差,存在颜色漂移和边缘模糊等问题;另外,水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性,使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破,提出两种解决方案,一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法,由普通光学图像生成水下图像,构建水下图像目标检测与识别仿真库,该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性,也即场景与目标均具有较大的变化性;另一方面,由于是由普通光学图像迁移获得,因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息,无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统,解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术,可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下,进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1)基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果;b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果;c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学 2021-04-11
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