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。  

充分应用人工智能技术，一体化设计构建蓝鸽AI -智慧教室，是未来智慧校园的标准教室。 大量AI识别技术的应用 例如智能化精品课堂录播、课堂板书提取、智能化课堂考勤、教室设备远程控制、教室设备智能故障诊断等。 物联网技术的应用 通过智能化精品课堂录播、实现远程同步课堂，课后点播学习，构建校本化的网上课堂。 一体化设计 将系统的软件、硬件、及信息数据进行一体化设计，产品集成度高、体积小、可靠性高、造价低，同时有利于大数据管理。 一室多用的教学功能 例如多媒体智慧教室、远程教学教室、远程同步课堂、远程会议室、智能化精品课堂录播教室等。

利用AI技术制作英语考试复习资料 系统通过学习历年的考试真题卷，得出考试所涉及各类知识点的考试概率、考试常用题型和考分比重，利用AI技术制作成套的复习试卷，消除了传统复习资料中试题重复、容易知识点重复训练、以及复习知识点范围与考试范围匹配度差等问题。复习资料的精炼度比传统资料提高3倍以上，为考生的复习提高效率30%以上。 同时，该系统还能根据考生的答题情况，动态调整复习资料，对于考生掌握较差的知识点重复出题，大大提高了复习资料的针对性。 配套一体化教学、自学平台 A.实现了以教师计划为中心的教学系统与以学生需求为中心的自学辅导系统的一体化设计。 B.每份复习资料都可以在线上（支持手机、平板）学习和线下（按标准试卷的格式）学习，实现了线上线下、教与学的一体化设计。 C.在特殊时期，所有的教学计划可以在线上完成；在正常时期，主要的教学计划可以在线下完成。这样就实现了特殊时期与正常时期教学计划的连续性和一体化设计。 应用价值

多架构建模软件基于多架构统一建模语言KARMA开发。KARMA语言是一种可读文本式语言，多架构建模指在软件中采用一种建模语言及技术实现多种架构描述及表达的方法。基于KARMA语言，可以实现基于模型系统工程相关语言建模，架构驱动，代码生成，系统行为动态描述，指标分析及验证，数值分析，支持数据显示化（表格，甘特图）、二维固定语法展示及三维固定可视化建模，与工业本体的互转化。 本项目可解决航空、航天、防务、船舶等领域复杂装备研制过程中存在的子系统多、不同部门人员专业语言不通、开发沟通过程困难等问题。用户在基于模型的软件工具环境中，高效的建立各种专业模型，进而实现复杂装备产品开发过程中的自动化开发。 使用本项目不仅可以在系统开发的早期阶段形式化其需求、功能、逻辑、架构等视点，还可以在系统方案初步确认前的概念设计阶段检查系统设计是否满足需求规范，从而极大地降低产品开发的成本与风险。 本项目相较目前市场上现有产品，支持更多建模功能，并可兼容十余种建模语言，具有良好的可扩展性。

本项目主要研究基于 UPDM 的装备体系结构建模特征，研究与开发装备需求分析与体系结构建模工具，支持体系结构建模框架设计和体系结构建模方法，为装备需求分析和体系结构论证提供技术支持。 项目关键技术：流程动态配置、UPDM 框架实现、元模型及数据模板

产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多WMS软件信息和报价。完整一体化流域解决方案 GIS工具 基于网络的数据采集工具 地形数据输入和编辑工具 自动描绘集水区&水文建模 支持大多数行业标准的水文模型入门水文建模向导 水工建模&泛滥平原填图 雨水道建模 2D（分布式）水文学 综合FHWA水力计算软件 将WMS动画导出到Google Earth自动描绘集水区&水文建模 使用数字地形数据自动描绘分水岭和子流域。 自动计算几何盆地数据，比如面积、斜坡、平均海拔和最大流动距离等等。 用少量的输入，计算水文流域数据，如集流时间、曲线数和入渗参数。 行业标准方程用来计算子流域滞后时间和集流时间，这些都包括在WMS中。 添加任意数量的内部出口点并且让WMS自动将流域细分。 操纵流网络来代表人为特征或流域中提议的变化。 覆盖派生盆地边界来匹配您的流域知识。 支持大多数行业标准的水文模型  WMS水文学许可证包括以下行业标准的水文模型接口：  HEC-1   HEC-HMS   TR-20   TR-55   推理计算法  MODRAT   OC (Orange County, California) Rational  OC水道测量  HSPF  国家河流统计  为一个模型和WMS中支持的任何其他模型的转变和比较流域发展结果  读取和比较观察到的水位标高与计算出来的水位标高     水力建模&泛滥平原填图  定义一个流中心线和海岸站  定义横截面位置  自动切割横截面并从海拔和地面材料数据得到Manning粗糙度值  导出横截面到HEC-RAS或者简化的溃坝水力模型中  运行水文模型并回到WMS中读取水位标高  从水利模型中读取水表面标高数据或手动输入已知的水位标高  用数值地形数据和水表面标高数据点来创建洪水泛滥程度和深度图  从任何WMS支持的水文模型到HEC-RAS水文模型中链接峰值水流或完整的水位图     雨水排水建模  绘制一个雨水排水管网络或者从GIS中导入一个网络  从潜在的标高数据来计算水位高度、长度和管道倾斜度  让雨水排水管网络跟水文模型数据链接  导出水文模型数据和雨水排水管网络到EPA-SWMM 或者XP-SWMM  导入现有的EPA-SWMM 或 XP-SWMM文件到WMS中     二维（分布式）水文学  WMS支持的二维模型有：  美国陆军工程兵（USACE）GSSHA模型  HMS版本的准分布式MODClark 方法  洪水预报（在整个2D域的深度和速度）  雷暴雨（局部降雨）洪水分析  地表积水和渗透分析  湿地建模  土地利用变化的影响建模  地下水/地表水作用建模  沉积物和污染物建模     导入您所需的  USGS DEMs: 从USGS下载和使用任何格式的DEM  USGS NED数据——无缝的海拔数据能够被下载和读取到WMS中。  ArcGIS光栅（ASCII格式）—以网格形式从ArcGIS中读取海拔数据或者属性资料数据  ESRI形文件—读取所有的框架和属性到WMS中  DXF和DWG CAD文件—WMS现在支持最新版本的DXF和DWG  TIFF,JPEG图像档案—图像与地球参考信息能够通过WMS读取  ArcGIS 支持的任何数据能够被读取到WMS中（需要ArcGIS许可证，与ArcGIS10.0兼容）  

Al协同创新实验云是Al教学实验实训协同工具，涵盖真实行业项目的教学课程、授课教案、实验教学资源、硬件、平台等，可满足人工智能专业的学生了解行业真实案例中从起始阶段、细化阶段、构建阶段、业务环境、需求分析、技术架构选型等等各方面的项目细节，在线完成分类、建模、分析、可视化、结果输出等任务，并支持私有化部署和云端协同，帮助院校开展人工智能应用研发。

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