自拟题目

摘要： 真题回放2021年新疆生产建设兵团卷晚餐是家庭温暖而美好的聚会时刻,一粥一饭都凝聚着亲人的爱与奉献,家常滋味蕴含着人生百味,平凡之中深藏着动人的故事……请围绕“我家的晚餐”这个话题,自拟题目,写一篇文章,诗歌除外,文体不限。

摘要： 通过数据科学基础课程中结课作业题目由学生自拟与教师给定的对比实验设计,分析其对学生成绩、投入度、作品多样性等方面的影响。通过对学生结课作业的多方面分析,验证说明在成绩较好的学生群体中实施学生自拟题目,对学生的成绩、作业多样性、积极性和主动性等有正向影响,最后探讨学生自拟题目实验进一步实施的可行性。

摘要： 为进一步发挥《金融经济》学术导向作用,为服务实体经济提供更高质量的智力支持,本刊决定开展2022年度课题招标。具体事项公告如下:一、选题范围本刊拟定58项课题选题,申报方可据此结合自身研究优势和学术积累,选取相应视角开展研究,也可在选题范围内自拟题目。

摘要： 一、参考主题(一)统一战线基本理论、范畴与话语体系研究(二)新时代统一战线工作创新发展研究(三)社会主义协商民主研究(四)全过程人民民主研究(五)统一战线与全面建设社会主义现代化国家研究(六)统一战线与马克思主义中国化研究(七)制度效能与治理优势研究(八)中国式政治文明新形态研究(九)中共二十大专题研究二、相关说明以上选题方向仅供参考,欢迎广大作者据此结合自身研究专长和所关注问题自拟题目撰稿。对参考主题范围内稿件,我刊将优先选用,优稿优酬。来稿敬请关注以下基本要求。

摘要： 为认真贯彻落实党中央、国务院印发的《长江三角洲一体化发展规划纲要》,切实提升统计监测服务水平,拟于2022年四季度召开第一届长三角统计论坛。现面向社会各界征集论文,欢迎统计系统、高等院校、科研院所等踊跃投稿参加此次论坛。一、参考选题本次长三角统计论坛的主题是区域统计监测,设以下参考选题,应征论文可从不同视角自拟题目撰写论文。

摘要： 【考题再现】阅读以下材料,任选一题作文。2022年北京冬残奥会火炬手丁玉坤给我们留下了深刻印象。她目光镇定、从容自信,认为残疾其实并不可怕,可怕的是对自己失去信心。作为一名残疾人,只要热爱生活,勇敢追梦,一样可以活出精彩的人生。残奥会不只是一场赛事,更是一次对生命的诠释,奥运精神鼓舞更多残疾人超越自我。上面的材料引发了你怎样的联想和思考?(1)请任选角度,自定立意,自拟题目,写一篇议论文。

摘要： 真题呈现。一个句子,使用不同的标点符号或者语气助词,往往表达不同的意思和情感。它们可能会引发你不同的感受,让你回想起不同的经历。比如:①你来了。②你来吗?③你来啦!请在上面三个句子中任选一句作为文章开头,独立成段,并结合自己的生活经历,自拟题目,写一篇文章。

摘要： 世上许多重要的转折是在意想不到时发生的,这是否意味着人对事物发展进程无能为力?请写一篇文章,谈谈你对这个问题的认识和思考。要求:⑴自拟题目;⑵不少于800字。作文题由“材料”和“要求”两部分组成。“材料”高度凝练,前一句话是多重条件限制的判断句,充满暗示性。所谓“重要的转折”是指世事大变局、人生大转机,暗示现实,不避时事。“世上”暗含时空:当下与过往、咫尺与天涯。

摘要： 【真题再现】根据以下材料,选取角度,自拟题目,写一篇不少于800字的文章;除诗歌外,文体自选。同声相应,同气相求。人们总是关注自己喜爱的人和事,久而久之,就会被同类信息所环绕、所塑造。智能互联网时代,这种环绕更加紧密,这种塑造更加可感。你未来的样子,也许就开始于当下一次随心所欲的浏览,一串惺惺相惜的点赞,一回情不自禁的分享,一场突如其来的感动。

摘要： 根据以下材料,自选角度,自拟题目,写一篇不少于800字的文章;除诗歌外,文体自选。“蝉噪林逾静,鸟鸣山更幽。”万事万物,一动一静,动静适宜,新陈代谢,循环往复。芸芸众生,“趣舍万殊,静躁不同”,动如脱兔,静如座钟。动,是躁动,是行动,是创造;静,是宁静,是静止,是平衡。静能生慧,慧能促行,行能达成。动静相生,自然充满生机;动静结合,社会充满和谐;静水流深,人生充满智慧。

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。