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智能網上閱卷系統 智能網上閱卷，系統優化管理     核心功能   試卷掃描 高速掃描：支持多科目混排，高速雙面掃描、OMR掃描識別、掃描統計。 混合掃描：支持多種題卡樣式混合掃描，含通用、特殊題卡等，可支持上百門課程閱卷。智能識別：客觀題無需評閱，掃描過程中自動識別，掃描結束即生成成績，準確率高。 問題識別：自動識別問題試卷、缺考信息等。   便捷閱卷 靈活打分：鍵盤給分、鼠標給分、軌跡給分，智能回評、問題卷提交。 功能齊全：支持成績復核、打回回評、調卷復分、成績分析等。進度可控可見。 多模式閱卷：支持一評、二評、多評閱卷模式，多種閱卷模式，按需選擇。 操作簡單：瀏覽器打開即可評卷。閱卷界面專業友好。可調取參考答案。可做軌跡標記。 成績報表：自動加分、登分、統計。閱卷完成即可生成分析報表。可分段統計。 統計分析：題目得分、題類得分；平均分、最高最低分、得分率、標準差；其他統計指標。 數據接口：支持自定義字段，一鍵導出Excel、PDF，提供標準接口，方便與外部平臺對接。   評卷軌跡追溯 信息追溯：追溯識別結果、追溯客觀題評分、追溯主觀題閱卷過程。 成績復核：獨特成績復核設計，滿足最高要求考試管理；支持全卷、大題、小題分區間自定義查詢復核。 便捷查詢：考生試卷直接調閱；查詢考生答卷信息（答題、得分、評分等），試卷展示及存儲支持將原卷的批閱過程還原存儲。   評卷監管 進度監管：查詢閱卷進度、分科目閱卷進度、老師閱卷情況等，線上協同，科學管理。 多維度監控：可按科目閱卷、評卷員、評卷任務等多維度任務監控。 質量管理：多評機制、任務監測、試評定標、高級仲裁、過程監管等滿足高等級考試要求。過程監考：閱卷時進行差值分析、誤差判斷，全過程監管。 權限管理：支持多級權限管理，由指定人員對科目及評卷進行管理。   產品優勢   1、云技術架構，安全穩定，具備前端先進的圖像智能處理能力，具有豐富的大規模成功案例。 2、支持高校本科和研究生的日常考試和招生考試，支持高教相關各學科、各專業考試網上閱卷，應用廣泛。 3、支持空白檢測、相似卷檢測。異常試卷和分數主動識別和提醒。 4、支持中英文作文、文史類主觀題的智能評卷與相似卷檢測。 5、專業服務團隊定向指導，確保考試順利完成。        

本發明公開了一種基于開槽結構的四分之一模基片集成波導濾波器，包括四分之一模基片集成波導弧形腔，四分之一模基片集成波導弧形腔通過基片集成波導圓形腔沿任意兩條相互垂直的磁壁分割得到，四分之一模基片集成波導弧形腔包括介質基片，介質基片的上表面設有上金屬層，介質基片的下表面設有下金屬層，介質基片中沿四分之一模基片集成波導弧形腔的周向均勻分布有貫穿上金屬層和下金屬層的金屬通孔。本發明相對于傳統的基片集成波導圓形腔有效實現了小型化。并且，相對于傳統的多層結構，本發明結構簡單，加工方便。此外，相對于傳統的微帶結構，本發明的濾波器品質因數高，損耗小。

本發明提供的具有高單縱模成品率的脊波導分布反饋(DFB)半 導體激光器，是由自下而上依次排列的 N 型電極(1)、襯底(2)、下包層 (3)、下分別限制層(4)、應變多量子阱有源層(5)、上分別限制層(6)、緩 沖層(7)、光柵層(8)、上包層(9)、第一脊條(10)、第二脊條(11)、第一 脊條上的 P 型電極(12)、第二脊條上的 P 型電極(13)組成。本發明通過 在單個半導體激光器管芯上制作端面反射率相位相差π/2 的兩個

一、所屬類別 基礎、教學科研類實驗設備類；實習實訓設備及配套等。 二、相關專利技術 CN202010106007.7    履帶車底盤、全地形履帶車及全地形行走方法 CN202011613628.0    機器人運動控制方法、裝置、控制器及存儲介質 CN202111261356.7    雙足機器人的運動軌跡規劃方法、裝置、設備及介質 CN202110232263.5    開關機的控制電路及方法 CN202110232355.3    機器人動作模仿方法、裝置、設備及存儲介質 CN202011501534.4    一種舵機的補償控制方法及舵機補償電路 CN202110574796.1    機器人的偏差信息確定方法、裝置、處理設備及介質 CN202011644180.9    機器人抗擾動控制方法、裝置、電子設備及存儲介質 CN202110311455.5    雙足機器人控制方法、裝置以及雙足機器人 CN202011611800.9    質心軌跡的獲取方法、裝置、機器人及存儲介質 三、基本情況 （一）應用對象 應用于機械類、自動化類、電子信息類、計算機類等相關專業人才培養，適用場景包括實驗實訓、教學科研及競賽等，方案以人才培養為目標和課程建設為核心，基于機器人載體，提升人工智能與機器人技術教學科研水平。 （二）核心優勢 核心產品為雙足人形機器人，該系列機器人獲得“小型雙足人形機器人步態算法”創新紀錄，“高韌性強扭矩復合材料舵機”打破國外技術封鎖，核心零部件實現國產化。 其中Aelos小型雙足機器人載STM32、Raspberry Pi-4B雙運算系統，支持二次深度開發，支持多語言開發環境，滿足高校對于編程開發、人工智能應用學習等需求，助力高校在機器人系統結構、步態規劃、運動控制、算法開發、場景應用等方面的實踐學習。 Aelos小型雙足機器人 Roban中型雙足機器人基于ROS應用平臺，搭載深度攝像頭，嵌入V-SLAM視覺算法，可以通過導航技術進行建圖，實現自主路徑規劃和步態規劃，涉及運動控制、計算機視覺、圖像處理、運動規劃等多領域課程，能夠較好地滿足相關專業實驗實訓、研究開發、參加競賽等需求。 Roban中型雙足機器人 （三）商業模式 公司與高校在復合型人才培養、專業建設、課程建設、科研合作、師資培訓、實訓室搭建等方面開展深入合作，相關產品被用于各類學校的實際教學、實踐、實訓。推廣路徑通過各類研討會、展會、大賽和專業渠道商進行拓展。 四、推廣情況 （一）應用案例 1.清華大學 與清華大學電子系合作共建《智能機器人設計實踐》專業限選課，基于人形機器人載體，學習機器人結構原理，圖像識別，路徑規劃，AI芯片等內容。合作入選中國高等教育學會“校企合作雙百計劃”典型案例。 2.哈爾濱工業大學 與哈工大開展人才聯合培養全面合作，雙方在開發校企聯合課程、共建聯合實驗室、共建校外實習實踐基地、共同籌辦BOTEC智能機器人技術挑戰賽等方面進行合作，并入選中國高等教育學會“校企合作雙百計劃”典型案例。 3.南方科技大學 與南科大機器人研究院共建的機器人聯合研究中心，在機器人關鍵核心技術攻關、專業課程建設、人才聯合培養等領域開展合作。雙方共建的基地被廣東省教育廳認定為廣東省聯合培養研究生示范基地。 （二）應用成效 解決了高校人工智能機器人方向的實驗實訓、教學科研、參加競賽等需求，有助于打造高水平、專業化的實踐科研條件。年均支撐高校開展教學科研項目不少于1項，科技競賽不少于2項，協助申報產學合作協同育人項目等。 （三）推廣計劃 高校新增人工智能等新專業成為熱門，傳統工科專業也面臨課程改革要求，因此，通過開展智能機器人設備的應用與實踐，推動相關專業人才的培養與發展，已是大勢所趨。推廣模式包括課程案例展示、以賽促教、舉辦研討會等。

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