深度学习模型与算法
选用适合视频行为识别进行数据流分析的卷积神经网络，深度学习主流算法。深度学习库须支持已有的 GPU 服务器、平板电脑，并支持 Windows 操作系统移植，即同一个模型可以在各类终端、服务中运行并使用 GPU 或TPU 加速而无需重新编码。
针对视频行为识别进行数据流分析的任务，选用卷积神经网络（CNN）作为深度学习主流算法是非常合适的，因为CNN特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像（2D网格）和视频（3D网格），在图像识别、物体检测和视频分析等领域有着广泛的应用。
深度学习框架
具备同时运行多个大规模深度学习模型，支持模型生命周期管理，算法实验，并可高效地利用 GPU 资源，提供高阶神经网络 API，封装神经网络的训练、评估、预测、导出等操作。
核心功能
1、同时运行多个模型
2、模型生命周期管理
3、算法实验
4、高效利用GPU资源
模型优化工具
提供模型优化工具对模型的尺度，响应时间和计算开销进行优化，减少模型参数的使用量、对模型精度进行量化和改进模型的拓扑结构，适用于将模型部署到终端设备，或在有硬件局限时运行模型;提供可视化工具展示数据流图、绘制分析图、显示附加数据等
AI 辅助评卷识别模块
AI辅助评卷识别模块旨在通过先进的算法和技术，实现实验操作过程的自动化评分。该模块能够融合多视图信息，对每个评分点进行准确评分，同时处理实验操作中人、设备和背景的干扰，确保评分逻辑符合评分规则要求。
根据实验评分规则和评分点，实现多视图信息融合的实验操作过程评价算法，具备对每个评分点的准确评分，能够处理实验操作中人、设备和背景的干扰，评分逻辑符合评分规则要求，能够建模关联动作行为实现跨时间片评分、追溯与校验
评分点的准确评分
评分系统应能够准确识别实验操作中的各个评分点，这些评分点通常基于实验步骤、操作技巧、实验结果等多个方面。系统需对每个评分点进行细致的分析和评估，并给出相应的分数。这要求评分系统具备高度的专业性和准确性，以确保评分的公正性和可靠性。
评分点的准确评分，能够处理实验操作中人、设备和背景的干扰，评分逻辑符合评分规则要求，能够建模关联动作行为实现跨时间片评分、追溯与校验，
负载均衡器
负载均衡器是一种网络设备或软件解决方案，其主要功能是将网络流量或工作负载均匀地分配到多个服务器或处理节点上，以提高系统的整体处理能力、响应速度和稳定性。它能够根据服务器处理能力自动调整算法处理数据池，并联合评价分析，保证单位时间评分数量与准确性的需求
负载均衡器通过智能分配流量和任务、动态调整资源、多节点协同以及实时监控与调整等功能，可以实现高效的负载均衡和联合评价分析，从而在保证单位时间评分数量的同时，提高评分的准确性。这些功能使得负载均衡器成为提高系统性能和稳定性的重要工具。
智能体Agent的规划与决策模块
智能体Agent的规划与决策模块与基础感知模块进行高效的信息交互，共同实现智能体的智能行为。通过整合与分析信息、制定行动计划、决策与优化等过程，规划与决策模块能够引导基础感知模块进行正确的模型调用与推理。同时，模块还具备对基础感知模块生成结果的容错能力，能够处理不准确或模糊的数据，确保智能体的整体性能和适应能力。
算法系统
算法系统通过恢复容错和重启机制以及冗余设计、负载均衡、定期维护和监控与报警等措施，共同确保系统的稳定性和可靠性。这些机制和技术手段能够降低系统故障的风险，提高系统的处理能力和响应速度，为业务提供持续、稳定的服务。
AI 评分规则
按照实验操作考试评分细则维护各题目的AI评分规则(关键实操步骤评分点);考试分析报告:对照评分细则，生成考生实验操作考试的得分项、扣分项、场景识别文字、截图链接的报告，保留流媒体服务器关联考生的视频点播链接，用于人工检查判断。
这些措施共同确保了评分的准确性和公正性，为实验操作考试的顺利进行提供了有力保障。
人工复核规则
可由经授权的评分教师登陆系统进行人工复核AI的评分结果，并能导出人工修改成绩的日志
人工复核规则是确保AI评分系统准确性和公正性的重要保障。通过经授权的评分教师进行人工复核，并记录修改成绩的日志，可以进一步提高评分的准确性和可追溯性。同时，评分教师在复核过程中应严格遵守评分细则和评分标准，确保评分的公正性和一致性。
