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不止会下棋，人工智能还能高考阅卷
孰不知，人工智能不仅会下棋，还能高考阅卷。 据日本文部科学省估算，在对问答题进行评分时，假设考生有53万人，但阅卷者只有800人的话，就算将培训中的阅卷者也包括在内，阅完所有试卷则需要20到60天。 这便意味着，从考试到公布分数这段时间，不仅阅卷者工作量庞大，等待分数结果的人们心理的负担会更大。而且，对这对于高中教学和考场安排都会造成一定的影响。因此，缩短阅卷时间是必须的。 目前，中国运用在考试阅卷中的技术，大多以机读卡（一种简单的光学字符识别（OCR）的技术）为主。但是，这只能减少选择题的阅卷工作量。 像以上提到的问答题，还有作文等，要在规定时间内完成人工阅卷，评分的准确性和稳定性都难以做到完全保障。
1.1K50发布于 2018-05-28 软考启用AI辅助阅卷，考试该如何写出让AI模型和阅卷专家都青睐的满分论文？
根据工业和信息化部教育与考试中心在2025年8月采购的“国家职业资格考试及公开招聘考试阅卷技术服务”项目中，明确包含了AI辅助阅卷功能（支持填空题、问答题、论文题等题型的AI评阅功能）。 这意味着，一篇软考论文将同时面对“阅卷专家”的审查与“AI阅卷”的扫描分析。阅卷专家基于丰富的专业经验，对论文的实践真实性、论述深度与评分细则进行综合评判。 真正的关键，在于读懂这场“人机协同”阅卷背后的新规则！ 因此，我大胆推断，AI阅卷在阅卷整个过程中可能扮演两个角色：一是作为“初筛器”，快速提取作答论文的结构要素、关键词和量化数据，为阅卷专家生成初步分析报告；二是作为“校准器”，在多评机制下，辅助识别不同阅卷专家评分间的异常偏差 a）紧扣考题：比如题目是“论云原生架构的设计与实践”，那么“容器化（Docker/K8s）”、“服务网格（Istio）”、“声明式API”、“不可变基础设施”等就是必须出现并展开的核心关键词，这些都是加分点
21700编辑于 2026-07-08- 来自专栏机器学习与统计学
利用Python开发智能阅卷系统（附源代码）
本文为“机器学习交流群”群友华兵同学投稿 随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶 传统的人工阅卷，工作繁琐，效率低下，进度难以控制且容易出现试卷遗漏未改、登分失误等现象。 ? 现代的“机器阅卷”，工作便捷、效率高、易操作，只需要一个相机（手机），拍照即可获取成绩，可以导入Excel表格便于存档管理。 ? ) in enumerate(cnts): # 遍历每一个结果 # 使用mask来判断结果 mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8"
2.9K30发布于 2019-12-10 - 来自专栏北京马哥教育
皇上请阅卷！【2016运维高考-考卷汇总】
一年一度高考时，马帮小伙伴也没闲着，做了一套“运维高考题”，那么现在就由你，没错，就是你————最敬爱的大众评审来一起阅卷啦！ We want you！！！ 8、linux下如何将GBK编码格式的test_gbk.txt文件转换成UTF-8编码格式，转化后的文件名为 test_utf8.txt 9、说说你用过哪些监控软件，并简述其原理及适用场景 10、写出查看
1K90发布于 2018-05-07 - 来自专栏程序IT圈
利用Python开发智能阅卷系统（附源代码）
随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶。 传统的人工阅卷，工作繁琐，效率低下，进度难以控制且容易出现试卷遗漏未改、登分失误等现象。 ? 现代的“机器阅卷”，工作便捷、效率高、易操作，只需要一个相机（手机），拍照即可获取成绩，可以导入Excel表格便于存档管理。 ? c) in enumerate(cnts): # 遍历每一个结果 # 使用mask来判断结果 mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8"
1.7K10发布于 2021-01-19 - 来自专栏新智元
高考&中考也AI，机器人阅卷技术曝光
人工智能技术为解决这一问题提供了一种可能性——让智能化的机器来阅卷。 机器阅卷可以保证过程的客观性和一致性，从某种程度上来说是保证高考公平公正的一个方法。 要想机器阅卷技术真正普及并为阅卷工作带来便利，无法回避的一个难关就是：批阅学生用母语写的作文。 机器阅卷技术的未来 未来，随着人工智能技术的发展，除了开放式作文、甚至政史地问答题等试题的批阅中，机器都可以自动阅卷。机器可以自动学习教师的阅卷方法。 如果全自动机器阅卷变成现实，“阅卷”这件需要教师们投入大量人力物力才能完成的事将变得轻松，教师们将会有更多的时间和精力被解放出来，投入到对教学方法、教学手段等创造性工作的研究中，相信学生们也会因此获得更好 目前，在国内机器智能阅卷技术发展中，科大讯飞已经在安庆、合肥等地成功试点应用。
4.2K60发布于 2018-03-26 基于 Vue 与.NET 的高并发在线考试系统技术架构与实践应用
一、全流程学习管理体系，构建沉浸式线上教学体验系统以课程为核心载体，打通线上教学各关键环节，实现学习、授课、练习的无缝衔接，兼顾学习体验与过程管控，适配多终端、多场景的学习需求。 在线学习模块：支持 MP4、M3U8 等主流视频格式点播，全面兼容 PC、安卓、苹果等终端设备，为学员提供清晰流畅的观看体验。 二、智能考试与多维度防作弊，打造严肃可信的考核环境针对模拟练习、结课考核、专项测评等不同考核场景，系统设计了灵活的组卷策略与多重防作弊机制，搭配智能阅卷功能，既保障考试的公平公正，又大幅提升考核工作效率 智能阅卷体系：自动 + 人工结合，提升阅卷效率与准确性实现客观题系统自动批阅，主观题支持人工在线阅卷，阅卷完成后成绩自动汇总统计。考试后AI批阅试卷，简答题自动评分。 管理员可批量导出考试成绩，针对修正答案后的试卷支持成绩重新计算，大幅减少教务与考务工作的人工成本，提升阅卷与成绩管理的效率。
44010编辑于 2026-02-28- 来自专栏云计算行业
CODING DevOps 8月系列线上直播课开始报名啦！
叮咚～【腾讯云大学】提醒你，你有一份课程快递待取中哦～ 8月直播课 |第一期 8月11日—8月13日 每晚19：00——20：00 腾讯云大学重磅推出 《CODING DevOps代码质量实战系列直播课 》 点击下方“阅读原文”成功预约课程 并转发“海报”到200人以上的相关行业群内 扫描文末小程序二维码即可参与抽奖活动 8月13号晚 20:00开奖 限定精美礼品等着你！ 代码规范 - Fork：修改 composer 包 - 持续集成：PHP 单元测试 - 持续交付：Laravel Docker - 自动部署：K8s 8月13日 （周四） DevOps 第二期 8月18日—8月20日 【腾讯云大学】精彩课程分享继续 《CODING DevOps微服务项目实战系列直播课》 点击下方“阅读原文”成功预约课程 并转发“海报”到200人以上的相关行业群内 扫描文末小程序二维码即可参与抽奖活动 8月13号晚 20:00开奖 限定精美礼品等着你！
58510编辑于 2023-05-29 - 来自专栏Lan小站
用Python快速阅卷选择、填空题等客观题目
使用说明： 将所有需要阅卷的答案按照以下格式放到一个target.txt文档中： 姓名+空格+答案1+答案2 多个学生请换行隔开 如： 学生1 A B B B C B B B BD C D C D B D B C C B B D AC C D C A B C B A B C C C B B B C C C D D B D A B D A C B D C 结果： # -*- coding: utf-8 ------------------------------------------------- """ with open('ans/answer.txt', 'r', encoding='utf8' ) as f: answer = f.read().split(' ') with open('ans/target.txt', 'r', encoding='utf8') as f:
87510编辑于 2022-07-14 - 来自专栏即时通信IM
解决方案丨覆盖考试流程，布局智能监考，腾讯实时音视频推出线上考试解决方案
受疫情影响，线下考试愈发难以组织和开展，考试场地管控更为严格，安排考生出行及健康检测造成额外支出；考生参加考试流程繁琐，监考及考后阅卷耗费大量人力及时间成本等，对组织者来说都是极大的考验。 对此，线上考试场景应运而生。录题组卷、考生考试、管理员监考、考后阅卷等场景均转移到线上进行，打破了时间与空间的限制。 线上考试存在一些难以解决的问题，比如操作流程是否便捷、是否支持复杂的考试和答题类型、阅卷和成绩统计分析是否标准化等等。 最重要的是，如此复杂的考试环境中如何有效的设置防作弊和监考手段，来保障线上考试的公平公正呢？ 在这样的背景下，腾讯云通信团队从用户体验感和场景出发，推出了线上考试SaaS解决方案——腾讯云考试星。 （线上考试流程示例） 腾讯云考试星是TRTC在线上考试场景的一次全新的尝试，对于传统线上考试存在的难点，我们做了一系列针对性的解决方案，尤其是智能监考功能，将线上考试的专业性和严谨度提升到了前所未有的新高度
2.6K30发布于 2021-03-29 WorkBuddy保姆级教程（廿六）｜教研组长的日常——从命题到阅卷分析
一条完整的工作流 把这三个任务串起来，一整天的工作流就是： 8:00 告诉WorkBuddy出卷 → 8:30 拿到初稿 8:30 导入成绩数据 → 8:35 拿到错题分析 8:35 让它写工作总结 →
42110编辑于 2026-07-13阅卷老师给腾讯元宝的高考作文打了个分
如果你是阅卷老师，会给腾讯元宝的作文打多少分？
81810编辑于 2024-06-07- 来自专栏架构师之路
线上操作与线上问题排查实战
技术同学需要经常登录线上的服务器进行操作，58到家架构部/运维部/58速运技术部，联合进行了一次线上操作与线上问题排查实战演练，同学们反馈有收获，特将实战演练的问题和答案公布出来，希望对大家也有帮助。 1.2.3.4' suyun.2017-06-26.log.bz2 | wc -l less suyun.2017-06-26.log.bz2 | grep '10.37.9.11' | wc -l 说明：线上日志文件一般以 /opt/backup/shenjian.tar.gz \ -exclude /opt/web/suyun_web/logs \ /opt/web/suyun_web 说明：这个命令线上应用较为频繁
1.3K40发布于 2018-03-02 - 来自专栏编程进阶实战
一款基于 .NET8 + Vue 开源、免费、跨平台的企业级在线考试系统
前言 今天大姚给大家分享一款基于 .NET8 + Vue 开源、免费（AGPL-3.0开源协议）、跨平台的企业级在线考试系统：XBLMS。 项目介绍 XBLMS是一款基于 .NET8 + Vue 开源、免费（AGPL-3.0开源协议）、跨平台的企业级在线考试系统，系统支持多种数据库系统，包括人大金仓、达梦、OceanBase、MySql、SqlServer 功能介绍 管理端功能丰富，包括发布考试、阅卷、考试管理、答题竞赛、问卷调查等。 发布考试 支持正式考试、模拟自测 等模式。 支持随机出题、手动选题、开考随机 等出题方式。 支持手动阅卷、自动阅卷 等判分方式。 支持证书绑定，考试通过即可获得证书。 阅卷 管理员可以分配多个答卷给不同的阅卷老师进行阅卷，阅卷老师通过该功能进行判分。
91510编辑于 2025-01-18 - 来自专栏Python自动化测试
线上巡检机制
这种情况下，可以使用线上巡检机制。 线上巡检机制可以把它理解为实时的进行轮训监控，如果一旦服务出现问题，触发报警的机制通知相关的人员进行紧急的处理。 针对线上巡检的机制可以沿着两个维度来思考，一个是单纯的验证服务的可用性，也就是服务返回200的状态码认为服务是可用的，另外一种是结合业务场景来进行，因为服务返回200的状态码不代表服务提供的业务场景是可用的 /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #author:无涯 import requests def test_service_available():
1.5K10编辑于 2022-03-29 - 来自专栏后端码事
线上问题排查
8、old区实例查询： jmap -histo pid | sort -n -r -k 2 | head -10 ?
96010发布于 2020-09-10 - 来自专栏公众号【小样编程】
K8S线上集群排查，实测排查Node节点NotReady异常状态
是关于在之前项目中，k8s 线上集群中 Node 节点状态变成 NotReady 状态，导致整个 Node 节点中容器停止服务后的问题排查。 文章中所描述的是本人在项目中线上环境实际解决的，那除了如何解决该问题，更重要的是如何去排查这个问题的起因。 关于 Node 节点不可用的 NotReady 状态，当时也是花了挺久的时间去排查的。 我们先查看下在 K8S 中默认检测的时间是多少。 提高 Node 节点的物理资源 优化 K8S 网络环境 六，K8S 常用命令 最后分享一些常用的 K8S 命令 1，查询全部 pod（命名空间） kubectl get pods -n 2，查询全部 也是和 K8S 强相关的内容，后续也还会继续和大家分享关于 K8S 相关的知识。 如果您也是 K8S 的使用者，或者想接触学习 K8S，欢迎关注个人公众号！
6.8K61发布于 2021-02-22 - 来自专栏码农沉思录
学会这8个线上故障处理方案，再也不怕生产问题了！
下面是笔者根据自己15年互联网研发经历总结的多个线上故障真实案例。相信可以帮你从容应对面试官的提问！ 好，现在我们开始介绍这次线上故障： 在没有任何发布的情况下，POP服务（接入第三方商家的服务）突然开始疯狂Full GC，观察堆内存监控没内存泄漏，回滚到前一版本，问题仍然存在，尴尬了！！！ 09:30:00 3 2020-01-01 08:33:00 2 2020-01-01 07:30:00 1 定时任务每一小时跑一次，每次把所有一小时前两小时内的未支付订单取消掉，比如上午11点会取消8点到
1.9K30发布于 2020-06-10 - 来自专栏code人生
Debug线上服务
日志在线上服务中，通过日志进行调试是一种常见的方法。 以下是一些常用的方法，可以让我们通过日志来进行线上服务的调试：设置详细的日志级别：在开发和测试环境中，我们可能会使用较低的日志级别，例如 debug 或 trace，以记录详细的调试信息。 实时日志查看：在线上环境中实现实时日志查看功能，以便能够及时地查看日志输出。使用工具如 ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）进行实时日志分析。 通过以上策略，我们可以更有效地使用日志来进行线上服务的调试和监控。请注意，在生产环境中，要小心处理敏感信息，确保日志中不包含敏感数据。 在线上服务中访问 pprof 数据：在浏览器中访问 http://your-service-address:6060/debug/pprof/ 来查看 pprof 提供的数据。
1K10编辑于 2024-01-03 - 来自专栏线上展厅
线上展厅技术
数字展厅又叫做数字化展厅、多媒体进行数字化展厅等，是指以多媒体和数字化信息技术可以作为一个展示数据技术，使用以及最新的影视动画专业技术，结合自己独到的图形数字和多媒体教学技术，以各类新颖的展陈形式能够吸引参观者，实现人机交互学习方式的展厅形式。
1.2K20编辑于 2022-09-16
腾讯云开发者
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