趣题

摘要： 下面的竖式中不同的汉字代表不同的数,相同的汉字代表相同的数。小朋友,你知道这些汉字分别代表什么数才能使竖式成立吗?赶快动脑筋算一算吧!

摘要： “数学大擂台”到底怎么“玩”呢?马丁哥哥会定期在微信公众平台“课堂内外小学版”(扫描右边的二维码即可关注)向同学们征集数学难题、趣题,你的题目一旦被采用,你就将成为本期擂主,没被选中的同学就成为攻擂者,与守擂者PK。数学大擂台,等你来挑战!守擂题目:有一条路,已修的部分和未修的部分的比是1∶2,如果再修10米,已修的部分和未修的部分的比又变成了2∶3。请问这条路全长多少米?

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摘要： 下面的圆圈中分别写了“5”“1”“国”“际”“劳”“动”“节”。请你将汉字分别换成2,3,4,6,7,使每个三角形中的三个数相加的和都相等。小朋友,你会吗?

摘要： 下面图1的算式中,“庆”“十”“一”各代表什么数,才能使等式成立?小朋友,你知道吗?(“庆”>“十”>“一”)。

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摘要： 亚里士多德画图古希腊的亚里士多德机智过人,声名远扬.有个人不服气,拿着图1来考他,让他填出空白处的几个图形.亚里士多德一眼便发现了其中的规律,顺利地填好了几个空白.令那人心服口服.亲爱的朋友,你能填出来吗?

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摘要： 本发明公开一种选择题生成模型训练方法、选择题生成方法、设备及介质。该方法包括：获取目标应用领域对应的训练文档、标准题目信息和标准干扰选项；根据标准题目信息对训练文档进行关键段落提取，获取与标准题目信息相对应的关键段落；获取FinBert‑UniLM模型，配置FinBert‑UniLM模型对应的模型参数；将关键段落和标准题目信息输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取目标应用领域对应的题目生成模型；将关键段落、标准题目信息和标准干扰选项输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取与题目生成模型相对应的干扰项生成模型。该方法可保障选择题生成模型生成的选择题具有语言组织方式多样性、干扰选项与题干的顺畅性、选项长度满足业务需求以及知识点覆盖的全面性。

摘要： 本发明适用于图像识别技术领域，提供了一种拍照搜题方法、搜题装置及终端设备，拍照搜题方法包括：获取拍摄装置的拍摄界面相对于被摄物体的倾斜角度；当倾斜角度小于阈值时，对被摄物体进行对焦，并在对焦成功后，开始动态拍摄；在接收到预定指令后，停止动态拍摄，并获取动态拍摄中的间隔预设帧数的图像；计算间隔预设帧数的图像的清晰度，并对比清晰度，选择清晰度最大的图像；识别清晰度最大的图像中的内容，并将识别的内容上传至服务器进行试题匹配；接收并显示服务器反馈的与本次匹配到的试题对应的解题结果。通过本发明可以解决拍题时出现拍照抖动，导致拍摄图像不清晰，影响搜题的效率和准确率的问题。

摘要： 本申请提供了一种搜题方法、搜题装置、智能终端及计算机可读存储介质。其中，所述搜题方法，包括：获取包含待搜索题目的图片；通过选定框对所述图片中的每一行文本内容进行框选；基于各个选定框中起始字符的字符类型以及预设的对应关系信息，确定各个选定框的标签类型；将所述图片中面积最大的选定框确定为当前选定框；判断当前选定框的标签类型是否为题干类型；若当前选定框的标签类型为题干类型，且当前选定框的下方邻近位置存在第一选定框集合，则基于当前选定框与第一选定框集合中各选定框的文本内容生成目标题目；将目标题目发送至云端服务器，并接收云端服务器返回的搜题结果。本申请可自动对题目进行框选，提高了用户体验以及搜题效率。

摘要： 本发明涉及一种复合阿胶爆趣珠、复合阿胶爆趣珠燕窝饮品及制备方法，属于食品技术领域。本发明所述复合阿胶爆趣珠包括内容液、固化液和成膜液；所述内容液包括0.1～20份的复合阿胶爆趣珠的内容物原料、0.5～3份的复合亲水性胶体和80～99份的水；所述复合亲水性胶体包括海藻酸钠、黄原胶、卡拉胶、结冷胶、魔芋粉和圆苞车前子壳粉中的一种或两种以上；所述固化液包括钙离子盐；所述成膜液包括胶原蛋白、大豆蛋白、聚葡萄糖和壳聚糖。本发明所述复合阿胶爆趣珠稳定性好，能够避免阿胶在杀菌和货架期期间从爆趣珠中渗出的现象，同时保留阿胶自身的风味物质；同时也避免了固体阿胶难于炮制的繁琐，滋补更方便，味道更清爽。

摘要： 本发明涉及一种复合阿胶爆趣珠、复合阿胶爆趣珠燕窝饮品及制备方法，属于食品技术领域。本发明所述复合阿胶爆趣珠包括内容液、固化液和成膜液；所述内容液包括0.1～20份的复合阿胶爆趣珠的内容物原料、0.5～3份的复合亲水性胶体和80～99份的水；所述复合亲水性胶体包括海藻酸钠、黄原胶、卡拉胶、结冷胶、魔芋粉和圆苞车前子壳粉中的一种或两种以上；所述固化液包括钙离子盐；所述成膜液包括胶原蛋白、大豆蛋白、聚葡萄糖和壳聚糖。本发明所述复合阿胶爆趣珠稳定性好，能够避免阿胶在杀菌和货架期期间从爆趣珠中渗出的现象，同时保留阿胶自身的风味物质；同时也避免了固体阿胶难于炮制的繁琐，滋补更方便，味道更清爽。

摘要： 本发明公开了一种主观题自动判题方法，包括以下过程：a.构建词汇库数据模型A和近义词库数据模型B；b.提取主观题标题和标准答案，生成标准答案关键词二维数组tp；c.提取学生作题的答案，生成学生答案词汇组二维数组sp；d.轮询学生答案语句，将答案词汇组二维数组sp与标准答案关键词二维数组tp比较得出每句答案的匹配程度，计算得到总关键词得分系数roe；e.将标准答案每句关键词组去掉其中与学生答案重复的元素，得到学生答案中未匹配到的关键词组wp；f.轮询wp的各个词汇，计算得到总近义词得分系数qs；g.综合总关键词得分系数roe和总近义词得分系数，得到最终分数。本发明方法扩大了匹配域，使判题算法更加精确，有效的简化了教师工作，提高教学效率。

摘要： 本发明公开了一种正则表达式在计算机教学中主观题自动改题的应用方法，包括如下步骤：S1：学生通过答题模块输入主观试题的主观答题内容并提交，此时主观答题内容被提交到题库；S2：规则模块设置正则表达式的批改规则，并获取该正则表达式的批改规则，同时学生提交的主观答题内容到题库后，通过筛选提取模块获取学生主观答题内容；S3：根据主观试题和正则表达式的批改规则的绑定情况，对学生主观答题内容进行批改，随后批改输出结果，老师获得学生答题情况。本发明从传统的教师一个一个的对学生答题进行批改查询到自动查阅，在教学过程中减轻老师压力，提高改题效率，老师和学生对错题有更加直观的评估，以提高学生学习的效率和效果。

摘要： 本发明公开一种选择题生成模型训练方法、选择题生成方法、设备及介质。该方法包括：获取目标应用领域对应的训练文档、标准题目信息和标准干扰选项；根据标准题目信息对训练文档进行关键段落提取，获取与标准题目信息相对应的关键段落；获取FinBert‑UniLM模型，配置FinBert‑UniLM模型对应的模型参数；将关键段落和标准题目信息输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取目标应用领域对应的题目生成模型；将关键段落、标准题目信息和标准干扰选项输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取与题目生成模型相对应的干扰项生成模型。该方法可保障选择题生成模型生成的选择题具有语言组织方式多样性、干扰选项与题干的顺畅性、选项长度满足业务需求以及知识点覆盖的全面性。

摘要： 本发明提出了一种主观题阅卷方法和一种主观题阅卷装置，其中，主观题阅卷方法包括：从阅卷答案中获取主观题答案的答案关键词；根据预设标准答案，计算所述答案关键词与所述预设标准答案中的预设关键词的相似度；根据所述相似度和所述预设标准答案的分值，计算所述阅卷答案的得分。通过本发明的技术方案，可以通过自动、有效的方法根据答案中的关键词与预设标准答案中的预设关键词的相似程度确定答案的得分，避免使用人工进行主观题阅卷，减少了阅卷的人工成本和时间成本，提升了主观题阅卷的效率。

摘要： 本发明涉及一种开放式征题系统和征题方法。征题系统包括用于录入要素信息的征题信息录入模块、用于处理数据的中央处理器、用于将数据进行多级细分的多级处理模块、用于储存现有试题的试题储存模块、用于人工录入试题的自定义试题录入模块、用于验证人工录入试题是否匹配的要素信息匹配模块、用于加密处理的加密导出模块；征题信息录入模块与中央处理器连接；中央处理器分别与多级处理模块和自定义试题录入模块连接；试题储存模块与多级处理模块；要素信息匹配模块与自定义试题录入模块连接；加密导出模块分别与试题储存模块和要素信息匹配模块连接。本发明提供了一种可以提高考试机构征题、命题合理性的开放式征题系统。