[发明专利]一种用于大数据园区赋能平台学习管理装置在审
申请号: | 202111665712.1 | 申请日: | 2021-12-31 |
公开(公告)号: | CN114298874A | 公开(公告)日: | 2022-04-08 |
发明(设计)人: | 周涛;冯琰一;刘斌 | 申请(专利权)人: | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 |
主分类号: | G06Q50/20 | 分类号: | G06Q50/20 |
代理公司: | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人: | 谷波 |
地址: | 401329 重庆市*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 数据 园区赋能 平台 学习 管理 装置 | ||
1.一种用于大数据园区赋能平台学习管理装置,包括按板(1),其特征在于:所述按板(1)的底侧壁处贯穿连接有卡簧(2),所述卡簧(2)的底端贯穿连接有支撑杆(3),所述支撑杆(3)的底端贯穿连接有支撑板(4),所述支撑板(4)的侧壁处贯穿连接有隔绝机构(5),所述隔绝机构(5)的内部包括拉板(511)、垂轴(512)、软垫(513)和棉体(514),所述垂轴(512)的侧壁处贯穿连接于拉板(511)的底端,所述拉板(511)远离垂轴(512)的顶端贯穿连接有软垫(513),所述软垫(513)的内部贯穿连接有棉体(514),所述支撑板(4)的侧壁处贯穿连接有斜接片(6),所述支撑板(4)的底端贯穿连接有转板机构(7),所述转板机构(7)的内部包括滚筒(711)、线轴(712)和滑板(713),所述线轴(712)的侧壁处贯穿连接于滚筒(711)的内侧壁处,所述线轴(712)的外侧壁处贯穿并滑动连接有滑板(713),所述滑板(713)的侧壁底端贯穿连接有穿插机构(8),所述穿插机构(8)的内部包括连接板(811)、插杆(812)和活动锥(813),所述插杆(812)的侧壁处贯穿连接于连接板(811)的内侧壁处,所述活动锥(813)的侧壁处贯穿连接于连接板(811)、插杆(812)的侧壁处。
2.根据权利要求1所述的一种用于大数据园区赋能平台学习管理装置,其特征在于:所述支撑杆(3)是设置有多根且滑动连接在一起的。
3.根据权利要求1所述的一种用于大数据园区赋能平台学习管理装置,其特征在于:所述卡簧(2)的底端贯穿连接于支撑杆(3)的顶侧并位于隔绝机构(5)的上方。
4.根据权利要求1所述的一种用于大数据园区赋能平台学习管理装置,其特征在于:所述支撑杆(3)远离支撑板(4)的部位滑动连接于隔绝机构(5)的侧壁处。
5.根据权利要求1所述的一种用于大数据园区赋能平台学习管理装置,其特征在于:所述拉板(511)的内侧壁处活动连接于软垫(513)的外侧壁处。
6.根据权利要求1所述的一种用于大数据园区赋能平台学习管理装置,其特征在于:所述斜接片(6)的顶端位于隔绝机构(5)的底端。
7.根据权利要求1所述的一种用于大数据园区赋能平台学习管理装置,其特征在于:所述滑板(713)的侧壁处活动连接于隔绝机构(5)、斜接片(6)的侧壁处。
8.根据权利要求1所述的一种用于大数据园区赋能平台学习管理装置,其特征在于:所述活动锥(813)远离插杆(812)的一端滑动连接于滑板(713)的侧壁处,所述连接板(811)的上下端侧壁处贯穿连接于滑板(713)的侧壁处。
9.一种用于大数据园区赋能平台学习管理系统,应用于权利要求1至8任一项所述的一种用于大数据园区赋能平台学习管理装置,其特征在于:包括监督初始构建模块、推荐预测模块、视觉计算模块、自然语言处理模块和知识图谱五个大模块,其中:
监督初始构建模块中包括监督平台、训练样本、输出、构件预测模型、AI赋能平台模型;
监督平台:设置有系统的开关启动和登录平台;
训练样本、输出:解决训练过程认为处于过多的限制,实现低代码、零代码,每个训练样本都有一个标签标明其真值输出;
构件预测模型-AI赋能平台模型:包括视觉计算模块和自然语言处理模块,其中视觉计算模块和自然语言处理模块均设置有存储器和传感器的接收路径,其中视觉计算模块设置有录像外摄像头连接机内,自然语言处理模块设置有语言接收器,均需连接电源开关;
当录像外摄像头和语言接收器的电源开关处于正常开启状态,录像外摄像头拍摄的内容会通过传感器传递后先进行存储,再将其传输至系统中进行推荐预测,语言接收器也会接收到信息通过传感器传递后先进行存储,再将其传递到系统中,当电源断开时,录像外摄像头和语言接收器内部设置的备用电源会自动启用,先将接收到的信息进行存储,等到电源自动启动后再进行传输;
推荐预测:系统标签输出的信息根据信息识别后可推荐至视觉还是语言识别模块;
视觉计算模块中包括视觉计算、信号采集、识别信号预测、轨迹输出;
视觉计算:利用摄像记录的图像用系统视觉计算产生多维数据模型;
信号采集:采集来自视觉计算预设方向上的图像,对采集的图像进行第一预处理;
识别信号预测:通过监测系统视觉信号采集俩模拟图片上的数据产生新的文字数据信息;
轨迹输出:根据视觉系统自动生成的AI运动轨迹数据信息后输出;
自然语言处理模块中包括自然语言处理、语音识别转文字、识别匹配;
自然语言处理:将接收到的外界自然语言进行系统自动翻译,提取重要的数据信息;
语音识别转文字:将上述的自然语言经过处理后转变成文字后进行输出;
识别匹配:将目标语言的字符转换成文字,获取语言识别的结果;
知识图谱模块中包括是否识别匹配、知识图谱、人工识别;
是否识别匹配:当视觉和语言传递过来的信息匹配不成功时,就会传递至否定的按钮区域中;
知识图谱,人工识别:人工接收到系统不能处理的特殊信息时,会接通人工服务进行识别。
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