华宸AI智评等级提升(D到C、D到B,C到B,C到A)

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背景与分析:

象漂亮团队沟通客户方需求后设计方案如下:

过程(主体展示为主,全部售后就不一一展示了):

校内AI评级D

华宸AI评级C

修改后校内评级B!!!

修改后华宸评级B!!!

校内评级平台和华宸评级平台

华宸AI智评网址如下

辅导评级论文、定制服务获取:


背景与分析:

华宸AI提升评级这个东西算25年刚刚出来的,有一些院校会使用这个华宸AI帮助学生去评审论文,比如需要达到华宸的B等级、C等级的一些要求

我们接到过一个辅导需求,客户需要我方帮助去提升评级,时间还蛮紧的!

好在是经过几天的紧急商讨与几版修改意见,终于是过了这个华宸与学校内部的评级

成功的结果图就是原来华宸评级为C,我们辅导客户改成了B!完成了这个新兴事物的东西

象漂亮团队沟通客户方需求后设计方案如下:

250507论文AI评级D到B
方案A:

1-技术意见
这边只对智评等级负责,对导师意见这种是不负责的,
因为之前有出现过导师意见和ai报告里面的意见出现矛盾,这很难去平衡

2-查重能一次性搞定最好,客户希望查重能百分之25以内,
如果实际评级降重的过程中能达到百分之25以下最好了,
但是如果很麻烦,可以考虑后面报增补费用

3-如果评级第一次不过,需要支持到评级变为B

4-时间上5月7日晚或者5月8日晚10点前提供

过程(主体展示为主,全部售后就不一一展示了):

校内AI评级D

华宸AI评级C

修改后校内评级B!!!

修改后华宸评级B!!!

校内评级平台和华宸评级平台

华宸AI智评网址如下

智能评阅 - 华宸智评平台-客户端https://review.huaczy.com/smartReview?t=1746590495946

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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