高校智能题库资源管理系统 试题试卷永久归档  资源数字化管理     核心功能   试题试卷数字化 试题试卷数字化管理，建立数据库系统，永久保存，规范管理。 单题/批量导入，在线/离线录入，客户端/管理端录入。 支持常用文件格式，导入方式多样（word、excel、json）。 支持全试题模型（文字、图片、表格、公式、音频等）。 录入、编辑、审核、组卷、检索操作简单。 完备的错误警报机制。   试题维护 可预览、可检索、可编辑，支持全题型。内置属性多样且可以自定义，如难度、公开度、区分度、差异系数、标准差。引入版本概念，记录试题变更历程。与最终考试结果关联，迭代更新试题属性值。统计试题使用次数，加权计算试题曝光度。   智能组卷 支持自动组卷/手动组卷，在线组卷/离线组卷，单套/批量组卷。 组卷灵活：简单组卷、精确组卷、蓝图组卷。 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。题库系统与阅卷系统关联，可获取作答得分详情，用于属性分析。提供多维度属性，如难度、区分度、标准差、差异系数、信度等，便于组卷抉择。重复试题自动筛选提示。 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。   审核管理 试题审核：新录试题进入管理端数据库，需要经过规定的审核流程，自主设置相似度阈值，审核提供预计属性值（难度、标准差、差异系数） 考卷审核：客户端同步至管理端，试卷进入待审列表，由管理员对试卷及内容进行审核，还可审核试卷属性（难度分布、知识点分布、标准差与区分度）   查重比对 查重列表：根据设计的阈值，摘选出库中超出阈值的试题；按本题型与其他题型划分陈列。 比对标记：原题与相似试题间的判定重复部分，高亮表示，便于核查。 配置设置：可自定义比对阈值、最多比对数量、查重范围等参数。 属性预估：根据相似试题属性，综合计算本题预估属性值，包括难度、区分度等   产品优势   部署灵活 同时支持在线云端部署与本地离线部署，客户端与管理端分离使用。   安全性高 制卷与命题动作分离，独立运作，相互隔绝。 数据流转安全，依托特定密钥加密的数据文件，不显示明文信息。   题型支撑广泛 支撑目前已知所有试题类型的录入，支持音视频、图片、数学公式的在线编辑。   系统使用简便 为不同角色制订不同的使用界面；为管理人员与命题老师分别优化使用过程。    

成果简介：本系统包括温室栽培优化模型动态仿真、专家系统集成与智能控 制算法设计等三部分内容。系统采用了基于知识的智能解决方案，系统的三 个部分紧紧围绕专家知识与智能，不仅构成统一的整体又能分别独立运行。 系统以大量的实验数据和专家经验为基础，采用智能控制方法、智能推理方 法和多媒体技术，能提供病虫害在线预报，为温室环境控制提供最佳环境条件，并能对温室环境和作物生长过程进行仿真和预测。 项目来源：科技部“十五”重点攻关项目“温室环境智能控制关键技

中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系，包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍，医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上，经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化，我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术，并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础，利用人工智能、中医自然语言理解技术，提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘，以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源，通过对中医专家的医案进行实例化，提取医案中的诊疗规律和临证经验，医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合，知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源；用户可以浏览领域知识树查找相关医案，查看领域本体中的概念描述，并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统，系统主要实现了以下功能：①医案管理：对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理：对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理：对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取：对医案进行实例化映射，建立语义网络，获取中医知识。⑤数据挖掘：对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化：把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

该系统可以完成整车直发、零担干线、零担配送、城配、短驳等运输业务，功能涵盖基础设置、货票合同、签收回单、运输计划，调度派车、运单管理、货物交接、异常处理、回车、行车可视化追踪，以及对账、收付款和费用结算等；可对中小运输企业的“车、货、场、人”进行全面管理，最大程度上提高作业效率和人员绩效。该系统以自主研发的基于动态容重比的智能配载优化算法为技术核心，可代替传统的人工排线和调度，大幅度提升车辆配载效率，平均降低物流成本 10%～15%，可以为中小型运输企业（如专线、零担、城配）提供从“接单-配载调度-运输-回单-回款”的全流程运输解决方案。

成果简介：随着数码相机和存储设备的普及，用户数码相册中的照片极速增加，如何便捷地浏览和管理照片，成为急需解决的问题。本系统提出了一套 简便易用的相册浏览和管理技术，按照情节对不同主题的照片进行层次组织与呈现，生成多细节的照片拼图，能够极大地方便用户浏览和管理相册中的 大量照片。 项目来源：自行开发 技术领域：计算机图形学，计算机应用技术 应用范围：国内外从事数码图像制作、网络相册平台管理的相关企业、研究 机构等。

系统主要应用于机器学习、深度学习和机器视觉等领域， 针对各团队常见的数据管理困难、科研进度难协同等问题， 通过搭建私有云服务器，提供可视化虚拟系统镜像， 并开发科研管理软件，实现团队管理的高效与智能化。

本发明公开了一种健康智能家居系统及其管理方法，该系统通过参数检测设备采集环境参数、人体生理参数、家电工作参数等数据进行分类存储、绘制图表、综合分析，并将部分数据及分析结果分别提交给环保中心、社区医生、家电制造商、供电所，得到反馈，根据分析结果及反馈，按照既定策略对家电进行控制、向用户推送健康建议及节能建议、对家电进行故障预测。本发明可实现对人与家电的健康状况的实时监控、自适应环境及人体状况的家电智能控制、基于节能评价系数的家庭节能管理、基于RFID的无线寻物系统；构建了家庭人员、设备与环保机构、社区

我们将本产品命名为智能交通系统（Smart Transportation System，STS）产品以体系完整呈现，包含车载移动终端，服务端两部分，服务端又可分为控制中心部分和指挥终端，可通过无线网络完成信息双向传输。产品将车辆，服务端，以及乘客构成智能网络。