题目要求

摘要： 一、审题1.审题要求:认真审题,弄清题目要求写什么,抓住重点。2.审题的注意事项(1)文体即明确是写记叙性短文,还是写应用文,而不同文体的格式要求又是什么;(2)人称是弄清楚用第一人称还是用第二人称来进行叙述描写;(3)时态则是确定行文是用单纯的现在时态,过去时态还是用多种时态的组合。

摘要： 一、选择题(本大题共有8小题,每小题3分,共24分.在每小题所给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的,请将正确选项的字母代号填涂在答题卡相应位置上)1.2022的倒数为()A.2022B.12022 C.—2022D.-120222.下列关于防范“新冠肺炎”的标志中既是轴对称图形,又是中心对称图形的是()ABCD3.下列等式成立的是()

摘要： 传统的电网调度业务考核方式采取的是人工出卷的方法,出卷水平参差不齐还容易造成漏题泄题的现象。因此,提出基于深度学习的电网调度业务试卷自动生成系统。设计试卷自动生成系统核心处理器,提升试卷生成的数据处理速度,设计试卷自动生成系统题目分类器,按照题目要求进行分类。对深度学习算法进行优化,加强试题选择的精准性。设计组卷系统的数据库,最终实现试卷自动生成系统的设计。通过系统测试,证明该系统的加密速度快,安全性较高。随着电网的不断发展,电网主网层面面向设备监控的业务逐步增多,程序化操作稳步推进。

摘要： 数学不仅仅有算式,还有由点、线、面构成的图形。现在请你拿出画笔,按题目要求勾画出五彩缤纷的数学世界。画图形边缘图1被分成了多个不同的图形,每个图形的中心都有一颗星星,而且这些图形都是中心对称的--旋转180°后图形保持不变。这些图形分别是什么样的?请用彩笔将图形边缘画出来。

摘要： 一、选择题(下列每小题列出的四个选项中,只有一项最符合题目要求)1.从小岗破冰到深圳试水,从浦东开发到滨海建设,从海南弄潮到雄安启航……40多年来,改革开放的脚步坚定向前,极大改变了中国的面貌冲华民族的面貌冲国人民的面貌、中国共产党的面貌。

摘要： -、选择题(下列每小题列出的四个选项中,只有一项最符合题目要求)1.某法典规定:“奴隶可以买卖,可用来抵债;如果奴隶胆敢对主人说'你不是我的主人’,他的耳朵就要被割掉;如果理发师不经奴隶主本人许可,就把不属于他的奴隶头上的奴隶标记剃掉,理发师的手就要被砍掉。”

摘要： 作文是检验学生语言表达能力的主要途径,同时也是高中语文课程教学的重要组成部分。从近年来的考试情况可以看出,作文在高考试卷中的分值占比呈现出逐渐加大的趋势。高中阶段,写作训练是以议论文为主要体裁,这就要求教师在日常的教学过程中要帮助学生积累好写作素材,理清写作思路,同时也要引导学生根据题目要求选择合适的素材并加以灵活运用,创作出优秀的习作。

摘要： 天马行空图中的正方形木板上有3×3个小钉子,请你以小钉子为顶点,用彩线连出一个四边形,你能连出多少种不同的四边形?请你画出来。来自重庆市两江新区金山小学校(云翠校区)一年级的同学们在何弦老师的指导下,创作出了好多种不同的创意连法。其实,按题目要求一共能连出16种不同的四边形。

摘要： 一、选择题(本大题共16小题,每小题3分,共48分。在每小题列出的四个选项中,只有一项符合题目要求。)13世纪,马可波罗从中国将第一批香脂(一种草药提取物)带到欧洲,香脂从此在欧洲广为传播。1752年,药剂师以香脂为原料,在里加发明了由24种全天然植物成分酿制而成的黑药酒,备受当地人欢迎,其通常是在冬天饮用。近年来,黑药酒在国际市场上声名鹊起,我国成为黑药酒最大的潜在市场:图1示意里加的位置,据此完成1~2题。

摘要： 有关同分异构体的书写,常常难以写对、写全,若能按照题目要求,考虑特殊性与对称性的同时,在先写出一种最简单(最常规或最典型)的同分异构体的基础上,使用四个新招数“换、扑、拉、插”,便可快速准确地写出其他同分异构体。

摘要： 本公开提供一种题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置，题目拆分模型训练方法包括：获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。利用本公开所提供的题目拆分模型训练方法训练完成的题目拆分模型拆分题目，可以提高题目拆分的准确性。

摘要： 本发明适用计算机技术领域，提供了一种题目搜索方法、题目搜索装置及学习设备，所述方法包括：接收用户输入的题目；在预设的数据库中检索所述题目的解题步骤，得到与所述用户输入的题目匹配的解题步骤；根据用户设置输出与所述用户输入的题目匹配的解题步骤，从而降低了搜题系统的软、硬件资源消耗，提高了搜题的响应速率，另外采用输出解题步骤而非答案，可以对用户学习起到启发式辅导的作用，提高了用户的学习效率。

摘要： 本发明提出一种题目推荐方法和题目推荐装置，该题目推荐方法包括接收检索题目；获取所述检索题目的题目属性信息，并根据所述题目属性信息获取初步检索结果；获取用户的用户描述信息，并根据所述用户描述信息对所述初步检索结果进行排序，得到排序后的结果；从所述排序后的结果后选择预设个数的结果，确定为推荐题目。该题目推荐方法能够提供推荐题目与检索题目的相关性，提高推荐效果。

摘要： 本公开涉及一种题目辅助方法、题目辅助装置和题目辅助系统，该题目辅助方法包括：获取用户对题目的第一解题过程，其中，第一解题过程包括一个或多个第一解题步骤；从与题目相应的所有解题过程中选择与第一解题过程最接近的第二解题过程，其中，第二解题过程包括一个或多个第二解题步骤；分别比较一个或多个第一解题步骤中的每个第一解题步骤与一个或多个第二解题步骤中的相应的第二解题步骤；以及根据第一解题步骤与相应的第二解题步骤的比较结果，产生对题目的批改结果。

摘要： 本发明的实施例提出了一种题目知识点关联方法、题目知识点关联系统和存储介质。题目知识点关联方法包括：获取题目样本群和题目样本群对应的知识点样本群；利用题目特征参数、知识点特征参数和被样本标注的知识点样本群进行机器学习模型的训练，以得到知识点关联模型；将任一待处理的题目信息的题目特征参数和与题目信息对应的知识点信息的知识点特征参数输入知识点关联模型，以输出与题目关联的知识点数据。通过将题目特征参数与知识点特征参数组合后确定与题目关联的知识点数据，不仅考虑了题目信息的特征参数，还考虑了题目特征参数和知识点特征参数之间的关系，能够提高题目知识点的关联精度。

摘要： 本发明提供的题目录入方法包括以下步骤：S1，获取初始图片；S2，获取第一图片中的题目位置信息，得到题目图片；S3，获得题目字符信息；S4，判断题库中是否有匹配题目字符信息的题目；S5，对题目文本进行结构化文本解析以获得题型描述特征，对所述题目图片进行识别以获得排版格式特征与试题特征，所述题型描述特征、所述排版格式特征与所述试题特征为所述题目结构化数据；S6，发送题目结构化数据至智能终端以使其录入题目结构化数据。老师或学生均可在发现优质题目时通过对其拍摄以获得初始图片，上传初始图片至服务器以进行题目录入，无需通过打字而逐步输入题型、题干等内容，便于随时进行录题。

摘要： 本发明属于在线教育技术领域，提供一种题目生产方法、题目管理系统及电子设备，所述方法包括：配置各个题目类型的题型模板，所述题型模板包括各题目类型的数据存储样式和前端展现样式；接收用户录入的题目及题目类型，并根据所述题目类型对应的题型模板的数据存储样式存储该题目，根据所述题目类型对应的题型模板的前端展现样式对该题目进行展示。本发明通过配置题型模板将相同题目类型题目的数据结构统一起来，能有效避免对相同题目类型进行重复定义的情况，提高了题目数据的可读性和扩展性，提高开发效率。

摘要： 本公开提供一种题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置，题目拆分模型训练方法包括：获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。利用本公开所提供的题目拆分模型训练方法训练完成的题目拆分模型拆分题目，可以提高题目拆分的准确性。

摘要： 本发明提供了一种题目读取方法、装置、题目录入装置和计算机存储介质，其中，题目读取方法包括：识别题目的图像的结构和内容；根据识别结构和内容的过程对应的经验模型，生成题目分析经验库；以题目分析经验库作为经验执行识别；根据识别出的题目生成结构化数据。通过本发明的技术方案，利用人工智能(机器学习)技术进行题目分析，通过建立的经验库指导题目识别过程，进行识别的过程中还能够不断积累新的经验对经验库进行训练，能够显著提高题目分析(识别)速度，减少题目识别/录入所需要的时间，提升题目录入过程的效率与准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于短文本的OJ题目分类器构建方法及题目模拟方法，该构建方法先获取OJ竞赛的现场提交数据，再从各OJ资源平台中获取竞赛题目对应的海量题解报告，对题解报告进行分词和空间向量提取后，将获得的空间向量集划分为训练集和测试集，通过训练集对预设的弱学习算法的参数进行训练优化，并根据训练后得到的最优参数和预设的弱学习算法，构建OJ题目分类器，最后利用测试集检验OJ题目分类器的分类效果。采用本发明技术方案不依赖知识库和专家库的情况下实现了ACM算法分类，不用时刻维护和重复进行多次实验以更新输出结果。