演讲题目

摘要： 运营的主要维度包括:搭组织建团队、拆战略定目标、盯数据提效率。我是工程机械维修联盟创始发起人、机手之家信息科技有限公司的冯刚。非常感谢主办方维修与再制造分会的邀请,能够有机会在此,再次和主机厂与代理商朋友,分享工程机械后市场的相关话题。我的演讲题目是:浅析工程机械后市场高效运营的模式。最近几年,后市场应该是很多主机厂和主机厂代理商非常关注、非常关心的话题,但是我认为还不够,至少在人、财、物的投入上和新机销售相比,还远远不够,或许这也是后市场一直做不起来的原因之一。

摘要： 青年会叫我在未离南方赴北方之前在这里谈谈,我很高兴,题目是为什么读书。现在读书运动大会开始,青年会拣定了三个演讲题目。我看第二题目怎样读书很有兴味,第三题目读什么书更有兴味,第一题目无法讲,为什么读书,连小孩子都知道,讲起来很难为情,而且也讲不好。所以我今天讲这个题目,不免要侵犯其余两个题目的范围,不过我仍旧要为其余两位演讲的人留一些余地。现在我就把这个题目来试一下看。

摘要： 尊敬的老师、亲爱的同学们:大家好!很荣幸能站在这里与大家分享我对抱负与使命的思考。我今天的演讲题目是《少年心事当拏云,振兴家国勇担当》。时代的责任赋予青年,时代的光荣属于青年。新时代青年生逢其时、重任在肩,施展才干的舞台无比广阔,实现梦想的前景无比光明。激发事业心,厚植责任感,在亿万人民为实现中国梦而进行的伟大奋斗中实现人生价值,广大青年必将续写新的华彩篇章。

摘要： 有机会在红船旁宣讲出你的青春感言哦~江南水乡,红色南湖。嘉兴,是中国革命红船的起航之地,承载着共产党人的伟大梦想和不变初心;嘉兴,是我们党的根脉所在。值此中国共产党成立100周年之际,我们郑重举办这场全国性红船精神宣讲大赛。让我们回到梦想起航的地方,用铿锵有力的声音,讴歌心中那座永远的红色丰碑!参赛主题以"百年红船正青春"为主题,不断用习近平新时代中国特色社会主义思想武装头脑,结合自身实践,畅谈对于红船精神、党的理论政策等心得感悟,自拟演讲题目,力求深入浅出,具体生动。

摘要： 轨道交通是个支撑城市交通发展、拉动经济增长的庞大运输系统,如何运用新兴技术保障运输系统的运转,如何通过装备机术创新实现轨道交通的创新、节能、高效、安全发展是我们轨道交通行业的焦点话题。建设经济、绿色城市轨道交通广州地铁集团有限公司副总工程师靳守杰的演讲题目是“市域快线供电系统智慧化与新技术探讨”。

摘要： 学校举行演讲比赛,演讲题目是《争做新时代好少年》,我鼓起勇气报了名。为了这次演讲比赛,我做足了准备,反复修改演讲稿,反复对着镜子练习,反复请教老师,我认为自己应该还不错。比赛前我可谓是信心十足。

摘要： 卡腾波恩就读于哈佛大学时,曾参加过一场演讲比赛。他选定了一则短故事背到滚瓜炫熟,还对着镜子预讲了许多次。演讲这天,他信心百倍地登场:“我演讲的题目是《先生们,国王》。”出乎意料的是,刚说出演讲题目他就卡壳了。台下出现骚动,他的脑子里一片空白,只能强迫自己调整心态,用自己的话来把故事讲完。

摘要： 我今天的演讲题目是《云边端协同发展生态融合》,我希望从当前面临哪些问题,如何解决这些问题,这两个角度展开今天的演讲。大数据市场仍然处于高速增长期,数据成为社会的重要资产已经得到了整个行业的共识。我们怎样从数据中挖掘价值,成为每个应用系统必须解决的问题。

摘要： 此次比赛共设三个环节。第一环节为命题演讲,在这一环节中,选手们围绕“生活是一种选择”“梦想可以实现”“经验是最好的老师”三个主题展开演讲。李佳泽同学的演讲题目为“梦想可以实现”。李佳泽认为梦想是要努力才能实现的。他说:“我们每个人都应该心中有梦。梦想是美好的,虽然有时候很难实现,但只要我们坚定信念,奋力拼搏。

摘要： 最近在美国斯坦福大学举办的首届世界大湾区论坛上，我做了一个演讲，演讲题目是《创建高品质的粤港澳人湾区品牌》。粤港澳大湾区作为资金、技术和智力高度密集的世界级大区，足世界四大湾区（另外三大湾区分别是旧金山湾区、纽约湾区和东京湾区）之一。我在演讲中从品牌战略的角度对其品牌定义、品牌认知、品牌理念、品牌管理、品牌传播和品牌资产等提出了建议。

摘要： 本公开提供一种题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置，题目拆分模型训练方法包括：获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。利用本公开所提供的题目拆分模型训练方法训练完成的题目拆分模型拆分题目，可以提高题目拆分的准确性。

摘要： 本发明适用计算机技术领域，提供了一种题目搜索方法、题目搜索装置及学习设备，所述方法包括：接收用户输入的题目；在预设的数据库中检索所述题目的解题步骤，得到与所述用户输入的题目匹配的解题步骤；根据用户设置输出与所述用户输入的题目匹配的解题步骤，从而降低了搜题系统的软、硬件资源消耗，提高了搜题的响应速率，另外采用输出解题步骤而非答案，可以对用户学习起到启发式辅导的作用，提高了用户的学习效率。

摘要： 本公开涉及一种题目辅助方法、题目辅助装置和题目辅助系统，该题目辅助方法包括：获取用户对题目的第一解题过程，其中，第一解题过程包括一个或多个第一解题步骤；从与题目相应的所有解题过程中选择与第一解题过程最接近的第二解题过程，其中，第二解题过程包括一个或多个第二解题步骤；分别比较一个或多个第一解题步骤中的每个第一解题步骤与一个或多个第二解题步骤中的相应的第二解题步骤；以及根据第一解题步骤与相应的第二解题步骤的比较结果，产生对题目的批改结果。

摘要： 本发明涉及演讲管理系统、演讲管理装置以及演讲管理方法，其目的在于让展览会等活动的组织者有效管理演讲日程。为此，本发明的演讲管理系统在展示多个展品的展览会中管理关于各个所述展品的演讲日程，接受展览会的多名参观者对各个展品的投票，具有取得表示参观者中投了票的投票者是否在展览会会场中的信息的取得部、根据取得的投票分析各个展品的投票结果投票结果分析部、根据投票结果分析部的分析结果来确定增加演讲日程的展品的确定部、以及根据确定部确定的展品来建议该展品的参展者举行演讲的建议部。

摘要： 本发明的实施例提出了一种题目知识点关联方法、题目知识点关联系统和存储介质。题目知识点关联方法包括：获取题目样本群和题目样本群对应的知识点样本群；利用题目特征参数、知识点特征参数和被样本标注的知识点样本群进行机器学习模型的训练，以得到知识点关联模型；将任一待处理的题目信息的题目特征参数和与题目信息对应的知识点信息的知识点特征参数输入知识点关联模型，以输出与题目关联的知识点数据。通过将题目特征参数与知识点特征参数组合后确定与题目关联的知识点数据，不仅考虑了题目信息的特征参数，还考虑了题目特征参数和知识点特征参数之间的关系，能够提高题目知识点的关联精度。

摘要： 本发明提供的题目录入方法包括以下步骤：S1，获取初始图片；S2，获取第一图片中的题目位置信息，得到题目图片；S3，获得题目字符信息；S4，判断题库中是否有匹配题目字符信息的题目；S5，对题目文本进行结构化文本解析以获得题型描述特征，对所述题目图片进行识别以获得排版格式特征与试题特征，所述题型描述特征、所述排版格式特征与所述试题特征为所述题目结构化数据；S6，发送题目结构化数据至智能终端以使其录入题目结构化数据。老师或学生均可在发现优质题目时通过对其拍摄以获得初始图片，上传初始图片至服务器以进行题目录入，无需通过打字而逐步输入题型、题干等内容，便于随时进行录题。

摘要： 本发明属于在线教育技术领域，提供一种题目生产方法、题目管理系统及电子设备，所述方法包括：配置各个题目类型的题型模板，所述题型模板包括各题目类型的数据存储样式和前端展现样式；接收用户录入的题目及题目类型，并根据所述题目类型对应的题型模板的数据存储样式存储该题目，根据所述题目类型对应的题型模板的前端展现样式对该题目进行展示。本发明通过配置题型模板将相同题目类型题目的数据结构统一起来，能有效避免对相同题目类型进行重复定义的情况，提高了题目数据的可读性和扩展性，提高开发效率。

摘要： 本公开提供一种题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置，题目拆分模型训练方法包括：获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。利用本公开所提供的题目拆分模型训练方法训练完成的题目拆分模型拆分题目，可以提高题目拆分的准确性。

摘要： 本发明提供了一种题目读取方法、装置、题目录入装置和计算机存储介质，其中，题目读取方法包括：识别题目的图像的结构和内容；根据识别结构和内容的过程对应的经验模型，生成题目分析经验库；以题目分析经验库作为经验执行识别；根据识别出的题目生成结构化数据。通过本发明的技术方案，利用人工智能(机器学习)技术进行题目分析，通过建立的经验库指导题目识别过程，进行识别的过程中还能够不断积累新的经验对经验库进行训练，能够显著提高题目分析(识别)速度，减少题目识别/录入所需要的时间，提升题目录入过程的效率与准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于短文本的OJ题目分类器构建方法及题目模拟方法，该构建方法先获取OJ竞赛的现场提交数据，再从各OJ资源平台中获取竞赛题目对应的海量题解报告，对题解报告进行分词和空间向量提取后，将获得的空间向量集划分为训练集和测试集，通过训练集对预设的弱学习算法的参数进行训练优化，并根据训练后得到的最优参数和预设的弱学习算法，构建OJ题目分类器，最后利用测试集检验OJ题目分类器的分类效果。采用本发明技术方案不依赖知识库和专家库的情况下实现了ACM算法分类，不用时刻维护和重复进行多次实验以更新输出结果。