阿里云服务器智能试卷处理技术解析
技术架构与核心组件
阿里云智能试卷处理系统基于以下技术组件构建：
- OCR引擎：采用RecognizeEduPaperCut接口实现试卷图像的结构化识别
- 大语言模型：Qwen 2.5系列模型负责自然语言处理与代码生成
- 计算资源：英特尔G8i实例提供AMX指令加速AI推理任务
试卷切题实现流程
试卷数字化处理包含三个主要步骤：
- 通过API上传扫描试卷图像文件
- 系统自动执行图像增强和畸变矫正
- 基于深度学习算法识别题目边界并输出结构化数据
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| CutType | 题目切割精度等级 |
| OutputCoord | 返回坐标定位信息 |
代码生成模块解析
Qwen-Coder模块实现以下核心功能：
- 支持Java/Python等语言的试题生成模板
- 根据知识点描述自动生成算法实现代码
- 提供代码质量检测与格式优化建议
应用场景与案例
典型应用场景包括：
- 教育机构题库数字化迁移项目
- 在线考试系统的自动组卷功能
- 编程类课程的实践题自动生成
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