智能网上阅卷系统 智能网上阅卷，系统优化管理     核心功能   试卷扫描 高速扫描：支持多科目混排，高速双面扫描、OMR扫描识别、扫描统计。 混合扫描：支持多种题卡样式混合扫描，含通用、特殊题卡等，可支持上百门课程阅卷。智能识别：客观题无需评阅，扫描过程中自动识别，扫描结束即生成成绩，准确率高。 问题识别：自动识别问题试卷、缺考信息等。   便捷阅卷 灵活打分：键盘给分、鼠标给分、轨迹给分，智能回评、问题卷提交。 功能齐全：支持成绩复核、打回回评、调卷复分、成绩分析等。进度可控可见。 多模式阅卷：支持一评、二评、多评阅卷模式，多种阅卷模式，按需选择。 操作简单：浏览器打开即可评卷。阅卷界面专业友好。可调取参考答案。可做轨迹标记。 成绩报表：自动加分、登分、统计。阅卷完成即可生成分析报表。可分段统计。 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。 数据接口：支持自定义字段，一键导出Excel、PDF，提供标准接口，方便与外部平台对接。   评卷轨迹追溯 信息追溯：追溯识别结果、追溯客观题评分、追溯主观题阅卷过程。 成绩复核：独特成绩复核设计，满足最高要求考试管理；支持全卷、大题、小题分区间自定义查询复核。 便捷查询：考生试卷直接调阅；查询考生答卷信息（答题、得分、评分等），试卷展示及存储支持将原卷的批阅过程还原存储。   评卷监管 进度监管：查询阅卷进度、分科目阅卷进度、老师阅卷情况等，线上协同，科学管理。 多维度监控：可按科目阅卷、评卷员、评卷任务等多维度任务监控。 质量管理：多评机制、任务监测、试评定标、高级仲裁、过程监管等满足高等级考试要求。过程监考：阅卷时进行差值分析、误差判断，全过程监管。 权限管理：支持多级权限管理，由指定人员对科目及评卷进行管理。   产品优势   1、云技术架构，安全稳定，具备前端先进的图像智能处理能力，具有丰富的大规模成功案例。 2、支持高校本科和研究生的日常考试和招生考试，支持高教相关各学科、各专业考试网上阅卷，应用广泛。 3、支持空白检测、相似卷检测。异常试卷和分数主动识别和提醒。 4、支持中英文作文、文史类主观题的智能评卷与相似卷检测。 5、专业服务团队定向指导，确保考试顺利完成。        

一、所属类别 基础、教学科研类实验设备类；实习实训设备及配套等。 二、相关专利技术 CN202010106007.7    履带车底盘、全地形履带车及全地形行走方法 CN202011613628.0    机器人运动控制方法、装置、控制器及存储介质 CN202111261356.7    双足机器人的运动轨迹规划方法、装置、设备及介质 CN202110232263.5    开关机的控制电路及方法 CN202110232355.3    机器人动作模仿方法、装置、设备及存储介质 CN202011501534.4    一种舵机的补偿控制方法及舵机补偿电路 CN202110574796.1    机器人的偏差信息确定方法、装置、处理设备及介质 CN202011644180.9    机器人抗扰动控制方法、装置、电子设备及存储介质 CN202110311455.5    双足机器人控制方法、装置以及双足机器人 CN202011611800.9    质心轨迹的获取方法、装置、机器人及存储介质 三、基本情况 （一）应用对象 应用于机械类、自动化类、电子信息类、计算机类等相关专业人才培养，适用场景包括实验实训、教学科研及竞赛等，方案以人才培养为目标和课程建设为核心，基于机器人载体，提升人工智能与机器人技术教学科研水平。 （二）核心优势 核心产品为双足人形机器人，该系列机器人获得“小型双足人形机器人步态算法”创新纪录，“高韧性强扭矩复合材料舵机”打破国外技术封锁，核心零部件实现国产化。 其中Aelos小型双足机器人载STM32、Raspberry Pi-4B双运算系统，支持二次深度开发，支持多语言开发环境，满足高校对于编程开发、人工智能应用学习等需求，助力高校在机器人系统结构、步态规划、运动控制、算法开发、场景应用等方面的实践学习。 Aelos小型双足机器人 Roban中型双足机器人基于ROS应用平台，搭载深度摄像头，嵌入V-SLAM视觉算法，可以通过导航技术进行建图，实现自主路径规划和步态规划，涉及运动控制、计算机视觉、图像处理、运动规划等多领域课程，能够较好地满足相关专业实验实训、研究开发、参加竞赛等需求。 Roban中型双足机器人 （三）商业模式 公司与高校在复合型人才培养、专业建设、课程建设、科研合作、师资培训、实训室搭建等方面开展深入合作，相关产品被用于各类学校的实际教学、实践、实训。推广路径通过各类研讨会、展会、大赛和专业渠道商进行拓展。 四、推广情况 （一）应用案例 1.清华大学 与清华大学电子系合作共建《智能机器人设计实践》专业限选课，基于人形机器人载体，学习机器人结构原理，图像识别，路径规划，AI芯片等内容。合作入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 2.哈尔滨工业大学 与哈工大开展人才联合培养全面合作，双方在开发校企联合课程、共建联合实验室、共建校外实习实践基地、共同筹办BOTEC智能机器人技术挑战赛等方面进行合作，并入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 3.南方科技大学 与南科大机器人研究院共建的机器人联合研究中心，在机器人关键核心技术攻关、专业课程建设、人才联合培养等领域开展合作。双方共建的基地被广东省教育厅认定为广东省联合培养研究生示范基地。 （二）应用成效 解决了高校人工智能机器人方向的实验实训、教学科研、参加竞赛等需求，有助于打造高水平、专业化的实践科研条件。年均支撑高校开展教学科研项目不少于1项，科技竞赛不少于2项，协助申报产学合作协同育人项目等。 （三）推广计划 高校新增人工智能等新专业成为热门，传统工科专业也面临课程改革要求，因此，通过开展智能机器人设备的应用与实践，推动相关专业人才的培养与发展，已是大势所趋。推广模式包括课程案例展示、以赛促教、举办研讨会等。

本技术成果公开了一种3-硝基-2H-色烯类化合物及其制备方法和用途。

本发明公开了一种ZnFe2O4纳米颗粒-ZnO纳米纤维复合纳米材料及其制备方法。首先采用共电纺丝方法，沉积得到复合纳米纤维，然后经过适宜的退火工艺制得ZnFe2O4纳米颗粒-ZnO纳米纤维复合纳米材料，ZnFe2O4纳米颗粒均匀稳定的附着在ZnO纳米纤维上。另外，本发明首次将ZnFe2O4纳米颗粒-ZnO纳米纤维复合纳米材料用于葡萄糖色比传感测试，测试方法简单且灵敏度高。ZnFe2O4-ZnO形成II型异质节半导体，交叉的能级结构有利于减小载流子的复合，提高其催化性能、传感性能。另外，将ZnFe2O4纳米颗粒复合到ZnO纳米纤维上解决了颗粒团聚问题，进一步增强了其催化性能与传感性能。