高考分数线

摘要： 每年高考分数线一公布,接下来就是填报志愿和选择专业的重要时刻。玩了半个月的同学们又得收收心,回到书桌前为自己的人生做选择。可如今大学里专业种类繁多,名称也是花里胡哨,有些甚至怎么看都像是闹着玩似的。你信吗,大学也会设立教人博彩的全日制本科专业!还真有,而且是全球400强、亚洲50强的澳门大学。澳门大学工商管理学院下设"款客服务及博彩管理专业",毕业后学生可取得学士学位。别惊讶,类似的专业并不罕见,比如北京师范大学就曾设立过"彩票专业"。

摘要： 随着高考成绩的颁布和山西省高考分数线的划定,2018年的高考战役已经结束,2019年高考备战的号角已经吹响,为了更好的进行下一步的教学现将在2018高考的情况做一梳理,对高考中突出的现象做一反思。

摘要： 许多省市的高考分数线已经公布，就在高考考生们忙着填报志愿、等待录取的时候，不少家长已经开始张罗起了“升学答谢宴”。亲友们早已心中有数、每年这个时候都会给即将升学的孩子准备好红包，可有的答谢宴却不是为了收钱。

摘要： 《中国学校体育》；“教体结合”是在什么情况下提出的？您是如何理解其内涵的？杨铁黎：20世纪90年代末，高水平运动队、业余体校的队员等由于文化课成绩不能达到高考分数线，导致不能上大学；或由于运动成绩难以进一步提高未进入国家队，或未进入其他更高一层次的队伍中；或者进入国家队但退役之后由于个人生存的基本知识与技能储备不足，导致在社会上难以立足，甚至出现生活困难，如艾冬梅等。

摘要： 我国一直实行各省、市、自治区分别进行评卷和划定高考录取分数线的政策，通过转学或迁移户口等办法到高考分数线相对较低、录取率较高的地区应考，这被称为“高考移民”。其实，在我国古代，也不乏这样的“高考移民”，甚至很多我们耳熟能详的名人才子也是其中一员。

摘要： 活动背景：高考分数线出来后，华夏社区党委对专科、本科录取线以上的贫困户子女建档立卡，通过线上线下联动，开展精准资助，确保“一个都不能少”，切实保障每一名家庭经济困难学生安心就学、顺利完成学业。

摘要： 为了早到公司买一份早餐安静的吃,我上了8点45的那班地铁,不出意外,我就差肋骨没断了,腾不出双手双脚做任何事,手机摇摇欲坠,就快被摔出去,而就在前一周的早晨,我在地铁里听到人兴奋的讨论PE/VC投资,移动互联网,每个人都兴奋得像热锅上的大蚂蚁。前一年我在奥美上班,早晨创意部一个人也没有,我通常睡到十一点才起来,事实上,前一晚我一般都是凌晨后回家,生物钟整个颠倒,

摘要： 各省的高考分数线陆续公布了,家长们又开始了新一轮的焦虑孩子上什么学校、选什么专业好呢？分数高些的,上个好学校没问题,可不一定能进了好专业;分数一般的,学校没的选,专业倒是可以紧着自己挑。好学校自有好学校的标准,部属、共建、公立、民营,三六九等名堂多得很。

摘要： 相比过去,现在的生活真是富裕了。不再为一家老小的吃穿发愁,还有能力为孩子的教育投资:为他们不输在人生起跑线上,花钱择校;为他们不输在高考分数线上,花钱上奥数、英语班;为他们获得特长,花钱学习钢琴、美术。如今孩子们的生活学习条件,远远好于我们的童年时代,他们应该很幸福很快乐啊。可是,那美好动听的、最能表达孩子快乐的儿歌声,却似乎渐行渐远,难以听到了。这些年,电视台经常举办青年歌手大奖赛,可谁见过举办儿童歌曲比赛的?偶尔见到的比赛,是小孩子表演着古装京剧、豫剧,

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习算法的高考分数预估及志愿选择方法，包括：根据往年各高校各专业各生源地的分数线和线差，通过LSTM神经网络算法预测当前年度各高校各专业各生源地的线差；根据预测出的当前年度各高校各专业各生源地的线差，确定考生生源地当前年度各级别高校分数线；根据考生生源地，对其当前年度成绩值进行判断，并采用DNN神经网络算法计算得出相关的高校专业结果；根据匹配出的高校专业结果，得到初步报考方案；将初步报考方案与高校政策类信息结合分析，得到最终报考方案。本发明还提供了一种基于深度学习算法的高考分数预估及志愿选择系统。本发明的有益效果：去除人为主观性影响，使得专业选择更具备科学性，更为准确。

摘要： 本发明的实施方式提供了一种分数线及等级信息的预测方法及装置、电子设备和存储介质。该分数线的预测方法包括：从至少一个比赛区域中确定目标比赛区域；基于每一比赛区域中至少一个用户的标识信息，得到每一用户的第一代码数据；基于至少一个比赛区域中每一用户的第一代码数据，确定目标比赛区域中至少一个等级中每一等级的影响因子；利用预设的第一映射关系，基于每一等级的影响因子，确定对应等级的比例因子；基于每一等级的比例因子，得到对应等级的预测分数线。本发明的方法实现了高准确度的预测每一等级的分数线，同时为后续预测用户是否获奖提供依据，从而可以更好的满足用户的需求。

摘要： 本申请实施例提供了一种录取分数线预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法首先获取待预测院校的历史录取数据，对所述历史录取数据进行预划分，并对预划分后的历史录取数据进行预处理。接着，根据预划分后的历史录取数据，计算录取难度系数，并基于所述录取难度系数及预处理后的历史录取数据，建立最终预测模型。最后，根据所述最终预测模型，对所述待预测院校当年的录取分数线及各专业分数线进行预测。如此，提高了预测录取分数线的泛化性和准确性。

摘要： 本发明公开了一种关于高校录取分数线的预测方法，所述预测方法，其步骤为：(a)：收集前三年各高校在待预测省份录取分数线数据资料，收集待预测省份高考成绩资料；(b)：将步骤(a)中数据进行初步整理，按学校名称、省份、录取批次和最低录取分数线的顺序在电子表格录入；(c)：利用正态分布模型对数据进行拟合，在拟合后的数据模型中选择目标院校的区间范围，读取最低录取分数线，即可完成预测。该预测方法科学合理，预测精度高，具有一定的实际和推广价值。

摘要： 本发明公开了一种高校录取分数线预测方法、设备以及计算机可读存储介质，该方法包括步骤：当侦测到获取高考数据的获取指令时，根据所述获取指令获取高校历史录取数据、高考成绩表和高校录取计划表；根据所述高校历史录取数据和所述高考成绩表中的历史高考成绩表计算得到考生去向表；将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中进行模拟投档，以预测各高校的录取分数线。本发明提高了高校录取分数线预测算法的灵活性，降低了所预测的录取分数线误差，使所预测的录取分数线具备更高的可信度。

摘要： 本发明公开了基于LSTM算法的高校录取投档分数线预测方法，包括如下步骤：S1、获取全国各高校的录取数据，并进行存储；S2、根据获取的信息以预定的顺序进行数据统计；S3，根据统计结果对数据进行计算，获得每所高校下一年录取分数线排位，并进行存储；S4、获取用户输入的考生数据，包括省区、科类、专业和高考分数；S5、计算出高校的录取难度系数；S6、获得录取难度系数小于且最接近1的前10所高校信息；S7、向用户显示所述步骤S6中的相应的高校信息，本发明结构科学合理，使用安全方便，利用现今神经网络领域成熟的LSTM算法，预测当年对应高校录取时所需要的排位和分数，提高志愿填报的效率和科学性。

摘要： 本发明涉及一种基于正态分布概率模型的高校投档分数线预测方法及系统，包括：1.获取用户选择的高校信息；2.根据获取的信息以预定的顺序进行数据统计；3.根据统计结果对数据进行计算，获得函数的所有点坐标；4.根据点坐标数据绘制图表；5.向用户显示所绘制的图表；6.判断是否结束预测，是则结束预测，否则转到步骤1。所述系统包括具有数据库的服务器，输入模块、数据统计模块、计算模块、绘图模块、展示模块和判断模块。本发明跳出传统模式，以“院校→分数→考生”的全新方法，将全国所有院校的投档线预测结果根据考生需求展示在考生面前，使考生能全面参考，并结合自身实际需求做出高考志愿填报的决策。

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习算法的高考分数预测方法及系统，其中方法包括步骤：以问卷调查形式获取考生的基础数据；对所述基础数据进行预处理，得到特征值，所述预处理包括数据清洗处理和缺失项补齐处理；采用随机森林算法对特征值进行筛选；采用Adaboost算法建立预测模型；获取用户输入的咨询信息；将所述咨询信息输入至所述预测模型，生成分数区间预测结果。本发明考虑了学生对每一学科的兴趣、抗压能力、性格特点、在平时大考紧张的环境下的表现等多种影响因素，结合考生的各种考试成绩来预测考生成绩，达到了较为全面参考考生个人能力的目的，同时大大提高了预测效率，并且使得预测结果更加科学、准确。

摘要： 本申请揭示了一种基于区块链的高考分数查询方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：高考分数查询联盟链的各管理节点分别接收到第一高校申请加入所述高考分数查询联盟链的加入请求，各所述管理节点分别判断所述加入请求的真实性；若所述加入请求的真实性通过全部所述管理节点的验证，则允许所述第一高校接入所述高考分数查询联盟链，并分发给所述第一高校对应的第一私钥；获取所述第一高校输入的分数查询指令和第二私钥；判断所述第二私钥是否解密成功；若所述第二私钥解密成功，则根据所述分数查询指令到各高考分数的所述管理服务器查找对应的分数信息。本申请可以防止没有在国家教育部门注册的高校查询到考生的高考成绩。

摘要： 一种基于BP神经网络的高考分数线预测方法，涉及高考分数线的预测。包括以下步骤：1)获取全国1052所高校在2013年到2019年招生的最低投档线以及对其有影响的12个因子的数据值；2)将这些影响因子的数据值进行编码后作为特征值，并将这些特征值进行标准化，将标准化后的这些数据分类以作为即将待用的训练和测试数据；3)建立BP神经网络，其中包括一个输入层、五个中间层和一个输出层；4)对步骤3)建立的BP神经网络进行训练；5)输入测试样本对训练后的BP神经网络进行网络测试，根据所述预测值获取实际需要的高校的投档线。解决高考分数线的预测问题，可为考生高考志愿的填报提供很好的辅助，适用于新旧高考。