[发明专利]一种基于卷积神经网络的错题检测及靶向推荐系统和方法在审
| 申请号： | 202010641500.9 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN111783697A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 周书田 | 申请（专利权）人： | 周书田 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) 51228 | 代理人： | 尹新路 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种能够实现错题自动检测统计并且“靶向推荐”的错题集生成系统，它包含：1、带学生个人信息二维码的习题册；2、批阅过程中画红色圈的错题号；3、可以实时拍照扫描的高拍仪；4拥有GPU的作业信息处理服务器；5、基于卷积神经网络YOLO V4检测模型的深度学习算法；6、面向教师的班级错题统计信息文档；7、面向学生的个人错题集文档，解决在不改变传统试卷纸质书写的使用模式下，帮助学生在学习过程中产生的数据进行有效统计存储、反馈，实现真正的“靶向教育”。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 检测 靶向 推荐 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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