大模型评测【行业应用篇】教育行业|「初中学科考试」大模型应用实测03.28

评测结果,如图所示:

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【评测结论】:百度得分第一,豆包第二,deepseek第四,腾讯系混元系列模型占据第3和第5名,其中deepseek是前五中唯一的开源模型。

各科目完整评测题集及结果详见:https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark

【模型数量】:110个大模型(国内外,开源、闭源的大模型)

【评测维度】:「初中学科-试题答题」类目的9个学科的择题题集评测

  1. 初中英语

  2. 初中生物

  3. 初中语文

  4. 初中数学

  5. 初中物理

  6. 初中化学

  7. 初中地理

  8. 初中政治

  9. 初中历史

【错题集】:请前往以下链接查阅👇

各科目完整评测题集及结果详见:https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark

大模型评测EasyLLM,目前已就DeepSeek和各个大模型的不同能力维度进行了综合评测(详情可回顾以下链接👇),接下来还会针对大模型当律师、医生、老师等各个岗位角色进行测评,看看谁是各个垂直领域的最强打工人!宝子们看好哪个大模型可以在哪些岗位胜任最强牛马?或者想评测大模型的哪方面能力?评论区留言,有求必测,一一公布结果!有评测样本、有图有真相!

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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