考生作文

摘要： 在给中考作文评分时,教师要按照评分标准来衡量考生作文成绩的高低。在这种情况下,作文只有达到评分标准的要求才能取得相应的好成绩。尽管中考作文的阅卷流程、作文评分标准的制定、阅卷教师的评分方式各地可能会不尽相同,但一般大同小异。因此,学生要写好一篇应试作文,就需要全面了解中考作文的评分标准。

摘要： 在审题不再设置太多障碍、任务驱动明显的高考作文里,考生作文分数的高低,已不仅仅是取决于素材的新颖与否、结构的严谨与否、语言的华丽与否,它们拼的往往是运用语言的能力、提出独到深刻的见解、展现深邃独特的思想等方面。

摘要： 学生进入高中后,随着年龄的增长和阅历的增多,学生的人生观、价值观开始逐步形成,对事物发展有自己的认识和判断,这种认识外形于文,就是论述文。因此,学生到了高中阶段,是不自觉地开始了论述文的写作,教师一定要引导好学生如何写论述文。从高考角度看,高考作文着重考查学生的思辨能力,用论述文体来表述自己的观点看法也是最为恰当的。历年高考考生作文所选文体,论述文都占70%以上。

摘要： 清代书画家,文学家郑板桥曾说:“作诗非难,命题为难。题高则诗高,题矮则诗矮,不可不慎也。”文学家秦牧也曾说“好的题目,总是概括性很强,饶有深意,引人深思,能激发人们的阅读兴趣。”同样在如今的高考作文写作中,题目也起着非同小可的作用,阅卷老师往往因为某考生作文中的一个新颖别致又耐人寻味的题目而大加赞赏,从而印象分大增,好的题目往往达到事半功倍的效果。

摘要： 一些考生作文时抓耳挠腮不知如何布局谋篇,重要原因就是心中没有作文样式,或者说没有“套路”。如果我们平日在这方面有所准备,那么在考场上就可以根据题目和自己手头掌握的材料,选择最佳结构模式,从而写出精彩文章。“考试大纲”将作文文体分为论述类、文学类、实用类三种。

摘要： 高效课堂的一个重要理念就是根据学生学习的实际情况,有针对性的在较短时间尽可能快速地提升教学成绩.作文素有高考“半壁江山”之称,而制约考生作文成绩的主要因素在发展等级.因此,在高中作文教学中,加强对学生写作发展等级的指导,应是提高学生作文成绩一种行之有效的方法.高考作文评分标准对发展等级有四个方面的要求：深刻、丰富、有文采、有新意.因此,教师也可以据此对学生作文的发展等级进行指导.

摘要： 近年来参加几次中考阅卷，发觉多数考生作文的选材如出一辙，老调重谈：写家庭的，要么学骑车，要么第一次做饭；写学校的，不是写生病，老师去给我补课；就是考不好，老师找我谈心；写社会的，依旧搀老人过马路，或是坐车让座……“冰冻三尺，非一日之寒”。

摘要： 近几年，全国新课标卷的高考作文基本都是新材料任务驱动型作文。在多年的教学实践以及高考评卷实践中，我发现考生作文出现的问题主要有标题呆板、立意不准、论据匮乏、论证跑偏。下面我就这四个突出问题，给广大考生提出相应对策。

摘要： 本发明提供了一种基于虹膜识别的考生身份识别装置，其包括：采集模块，用于采集考生的虹膜图像；识别处理模块，用于从采集的虹膜图像中提取虹膜特征信息，识别虹膜特征信息与存储的正确虹膜特征信息是否匹配；存储模块，用于存储考生的正确虹膜特征信息以及与该正确虹膜特征信息匹配的身份信息；输出模块，用于当识别处理模块识别出虹膜特征信息与正确虹膜特征信息匹配时，输出身份信息。本发明还提供了一种基于虹膜识别的考生身份识别方法。本发明的基于虹膜识别的考生身份识别装置及考生身份识别方法，能够使考生的身份验证准确率更高，防伪性能更强，且能够有效防止出现考生替考、伪造个人信息的现象，保障了公平、公正的考试秩序。

摘要： 本发明提出的一种基于深度学习的考生异常行为检测方法，属于图像分析技术领域。方法包括：对考场监控视频进行视频帧采样，对采样的视频帧标注考生和监考老师的边界框，并利用标注的数据训练目标检测模型；根据异常行为发生位置对考场监控视频进行视频帧采样，对采样的视频帧标注考生的边界框和动作类别，利用标注的数据训练动作识别模型，并进行动作识别模型优化；使用目标检测模型对输入的数据进行目标检测，选择检测得分大于0.9的边界框进入动作识别阶段，通过动作识别模型对得到的边界框内的考生实例进行分类。本发明能够同时检测考生的位置信息和动作信息，有效提高了在考场环境下的异常行为检测的准确率。

摘要： 本发明公开了一种考生违规行为检测方法，包括步骤一、提取视频帧序列图像中考生上半身的姿体关节点，处理形成关节点序列图像；二、计算关节点序列图像中上一帧与当前帧对应关节点的位移差，初步筛选出含有疑似大动作的连续关节点序列图像；三、将含有疑似大动作对应的原始视频帧序列图像和连续关节点序列图像通过双通道Resnet3D卷积深度学习神经网络，分类出考生的违规行为；四、生成考生的违规行为动画及对应的时间戳。本发明方法步骤简单，设计合理，实现方便，能够有效应用在考生违规行为检测中，检测速度快，检测精度高，极大地减轻了相关人员的工作量，使得考试更加公平与公正，效果显著，便于推广。

摘要： 本发明公开了一种基于电子班牌确认校外考生信息的方法及系统，班牌后端预先获取校外考生信息集合，并生成对应的考试信息集合，接收班牌前端采集单元上传的当前考生身份信息，在所述考生信息集合中查询对应于当前考生身份信息的考生信息，若查询到考生信息，则继续查询对应的考试信息，并通过对接当地健康码系统获取该考生的健康码信息；将该考试的考试信息和健康码信息推送给班牌前端响应输出单元，达到了学校组织校外考试时，无接触对考生身份信息以及考试信息的核实，节省了监考老师的工作量，尤其是在疫情期间，增加了健康码查询功能，无接触的查验考生身份，增加了监考老师的安全。

摘要： 本发明提供了一种全流程自定义的研究生考生数据采集共享系统及方法，所述系统至少包括：配置模块，被配置为：配置考生信息、考生分类标准、各类别考生的缴费标准以及信息项；数据发布模块，被配置为：发起招生各环节的数据采集任务、维护任务填报时间段及填报须知；任务执行模块，被配置为：根据配置模块的配置数据和数据发布模块的填报要求，进行数据填报和费用缴纳任务控制；数据共享模块，被配置为：被动接收或主动抓取招生各环节考生填报的数据，根据考生的证件号码和姓名自动更新考生档案库数据；本发明能够实现全流程配置，可适用各种政策调整以及不同高校的个性化需求。

摘要： 本发明涉及存储器器件的参考生成的按行跟踪。本公开涉及一种结构，该结构包括多个磁随机存取存储器(MRAM)位基元，位基元包括第一电路和第二电路，第二电路被连接到与第一电路相同的字线，使得第二电路被配置为并联串联连接以生成用于感测的参考电阻值。

摘要： 本发明公开了一种基于电子班牌给校外考生发送参考信息的方法及系统，采用班牌后端预先获取考场地理位置信息集合，预先获取校外考生信息集合，并生成对应的考试信息集合，将所述校外考生考试信息以及考场地理位置信息融合形成校外考生参考信息，通过对接第三方短信平台发送短信给所述校外考生终端，以网页形式呈现该校外考生参考信息。达到了学校组织校外考试时，考生可以提前知道考试学校位置以及所在考场位置的效果。解决了学校组织校外考试时，考生查找学校位置不准确，到达学校后不容易找到考场的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于视频理解模型的考生回头异常行为检测方法，包括：训练出检测考生的目标检测模型，检测出考场录像中的考生包围盒；获取包围盒时序上连续k个采样帧并预处理；计算出连续采样帧之间的k‑1帧光流；将光流进行预处理；基于数据集训练出视频理解分类模型，将光流输入到该视频理解模型中；经过模型分类得到可能的回头作弊考生；通过光流阈值过滤误检；通过基于IOU的算法过滤出对监考老师的误检，得到最终结果。本发明利用机器学习，深度学习计算机视觉算法实现计算机自动检测考场中出现回头行为异常的考生，实现自动化、高效化的高考考场录像审核，且可以在一台主机上同时运行多路程序。

摘要： 本发明题为“根据多个参考生成心电图”。本发明提供了一种方法。该方法通过由耦合到存储器的处理器执行的解释引擎来实现。该方法包括接收来自导管的参考电极的双极性心内参考信号，以及执行该双极性心内参考信号的预处理。该方法还包括根据由这些电极中的参考电极进行的接触的阈值来解释该双极性心内参考信号。

摘要： 本发明提供了一种基于注意力图卷积网络的考生动作识别方法，包括：考生姿态数据提取，检测考场监控视频中的考生关节以及肢体的位置，获取考生关节点信息，进而提取姿态数据，获取视频帧数；网络输入数据处理，对提取的姿态数据进行筛选、整理和格式修改，获取网络输入数据；构建注意力图卷积网络，将注意力机制融入到图卷积网络中，获取注意力图卷积网络；识别考生动作，将网络输入数据输入到注意力图卷积网络中，识别考生动作。适用于复杂背景信息、可检测多类动作并且计算量相对较小，可以对考场视频中考生的行为、做出准确预测，筛选出有作弊嫌疑的考生，帮助视频回放人员减轻工作量，提高工作效率。