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龙图腾网获悉北京科豆加速器科技有限公司申请的专利一种人工智能领域人才培训与测评系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119130760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411588493.5，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种人工智能领域人才培训与测评系统是由渠东升;董毅设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能领域人才培训与测评系统在说明书摘要公布了：本发明涉及培训技术领域，具体涉及一种人工智能领域人才培训与测评系统，包括：模型构建模块，其用于构建目标对象培训推荐模型和测评模型；计算模块，计算出适于目标对象的最优培训策略；测试模块，其用于对目标对象利用测评模型进行测试；确定模块，其用于基于测评模型对目标对象的测试结果确定人才信息。本发明通过构建目标对象培训推荐模型，生成个性化的最优培训策略，减少不必要的资源浪费；测评模型能够客观、准确地评估目标对象的学习成果和能力水平，提高了评估的准确性和公正性；人才信息库将测评结果转化为详细的人才信息，有助于组织或企业更清晰地了解内部人才的结构和分布，为人才选拔、培养和激励提供有力支持。

本发明授权一种人工智能领域人才培训与测评系统在权利要求书中公布了：1.一种人工智能领域人才培训与测评系统，其特征在于，包括： 模型构建模块，其用于构建目标对象培训推荐模型和测评模型； 信息采集模块，其用于采集目标对象的信息并输入到所述培训推荐模型，所述目标对象的信息包括专业信息和课程信息，所述培训推荐模型为： ； 其中，为输入的目标对象的信息；TFP,C表示人才特征提取函数；P为专业信息；C为课程信息；RC表示培训内容推荐函数；KG表示人工智能领域的知识图谱； 计算模块，其用于根据所述培训推荐模型，计算出适于目标对象的最优培训策略，具体包括： 根据专业信息特征提取函数和课程信息特征提取函数计算人才特征提取函数的值； 根据计算得到的人才特征提取函数的值和知识图谱确定培训内容的推荐列表作为最优培训策略； 所述人才特征提取函数为： ； 其中，表示为专业信息特征提取函数，表示为课程信息特征提取函数； 所述专业信息特征提取函数为： ； 其中，m表示专业特征维度；pj表示人才在第j维度的专业特征；uj表示所有人才在第j维度的专业特征均值；表示所有人才在第j维度的专业特征方差； 所述课程信息特征提取函数为： ； 其中，l表示课程数量；ck表示人才在第k门课程的掌握程度；wk表示第k门课程的权重； 所述最优培训策略的函数为： ； 其中，S表示知识图谱中的培训内容集合，rs表示培训内容s的相关度权重；TF表示人才特征提取函数；KG表示人工智能领域的知识图谱； 测试模块，其用于对所述目标对象利用所述测评模型进行测试，具体包括： 利用以下公式进行测试： ； 其中，D表示测评模型的测试结果，γ1表示成绩测评子模型权重系数，D1表示成绩测评子模型的测试结果，γ2表示学习品质测评子模型权重系数，D2表示学习品质测评子模型的测试结果，γ3表示个性测评子模型权重系数，D3表示个性测评子模型的测试结果； 所述成绩测评子模型利用以下公式计算： ； 其中，D1表示成绩测评子模型的测试结果，y表示第y次考试，Y表示考试总次数，表示第i个同期培训人员第y次考试成绩，N表示同期培训人员总数，表示第i个同期培训人员第y‑1次考试成绩； 所述学习品质测评子模型利用以下公式计算： ； 其中，D2表示学习品质测评子模型的测试结果，表示作业完成及时性最大值，表示作业完成及时性最小值，表示作业完成及时性均值，表示与老师互动时间均值，a表示与老师互动次数； 所述个性测评子模型包括根据支配性、影响性、稳定性和服从性进行个性测评，所述个性测评子模型利用以下公式计算： ； 其中：D3表示个性测评子模型的测试结果，z1表示支配性，范围[0, 100]，表示目标对象的可支配性；z2表示影响性，范围[0, 100]，表示目标对象的影响他人的能力；z3表示稳定性，范围[0, 100]，表示目标对象的长期稳定工作的趋势；z4表示服从性，范围[0, 100]，表示目标对象的服从安排的趋势； 确定模块，其用于基于所述测评模型对目标对象的测试结果确定人才信息并存储于人才信息库，其中，所述人才信息至少包括人才梯度信息。

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