### 智学谷数智化教学平台 **1. 软件面向的行业和业务场景（25%）** 智学谷数智化教学平台专注于教育行业，主要服务于中小学及培训机构。平台旨在通过数智化技术提升教学效果和管理效率，适用于以下业务场景： - **课堂教学管理**：优化教师的课程安排、作业布置和考试管理，简化日常教学任务。 - **个性化学习支持**：为学生提供量身定制的学习资源和建议，提升学习效果。 - **教育数据分析**：帮助教育管理者通过数据分析优化教学策略，提高整体教育质量。 **2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能（50%）** 智学谷平台主要分为以下功能模块： - **智能教学管理**： - **课程管理**：教师可以创建和管理课程，包括直播、录播和互动课程的发布与管理，方便灵活地组织教学活动。 - **作业管理**：支持作业布置、提交和自动批改，记录学生作业的完成情况和成绩，减轻教师的批改工作量。 - **考试管理**：提供在线考试功能，支持智能阅卷和成绩分析，生成详细的考试报告，帮助教师了解学生的学习状况。 - **个性化学习支持**： - **智能作业批改**：利用AI技术自动批改作业，提供详细的错误分析和改进建议，帮助学生提高作业质量。 - **学习路径推荐**：根据学生的学习进度和表现，推荐个性化的学习资源和路径，帮助学生有针对性地进行学习。 - **实时反馈**：学生可以实时查看学习进度和反馈，教师和家长也可以获取学生的学习报告，进行针对性指导。 - **数据分析与反馈**： - **教学数据分析**：通过分析教学过程中的数据，提供可视化的分析报告，帮助教育管理者优化教学方法和课程设置。 - **学生表现分析**：生成详细的学生学习报告，包括成绩趋势、学习行为分析等，辅助教师和家长了解学生的学习情况。 **3. 项目的技术选型和架构特点（25%）** - **技术选型**： - **前端技术**：使用Vue.js和Element UI构建响应式、用户友好的界面，提高用户体验。 - **后端技术**：基于Spring Boot开发后端服务，支持高性能和可扩展的业务逻辑处理。 - **AI技术**：集成科大讯飞的AI技术，实现智能作业批改和个性化学习推荐，提升教育支持的智能化水平。 - **数据分析工具**：使用数据可视化工具生成详细的分析报告，辅助教学决策。 - **架构特点**： - **微服务架构**：平台采用微服务架构，功能模块独立部署和管理，提高系统的灵活性和可维护性。 - **高可用性**：通过分布式部署和容错设计，确保平台的高可用性和稳定性。 - **扩展性**：支持功能模块的横向扩展和资源的动态调整，能够根据业务需求灵活调整系统规模。 智学谷平台通过先进的技术选型和架构设计，提供了一套全面的数智化教学解决方案，显著提升了教育管理效率和学生学习体验。

### 基于龙芯的大数据自动化部署平台 **1. 软件面向的行业和业务场景（25%）** 基于龙芯的大数据自动化部署平台主要服务于大数据处理和分析行业，特别适用于需要处理海量数据的企业和科研机构。平台适用于以下业务场景： - **大数据应用部署**：为企业和科研机构提供高效的大数据集群部署解决方案，支持Hadoop、Spark、Kafka等大数据技术栈。 - **数据分析与处理**：帮助数据分析团队快速搭建大数据处理环境，加速数据处理和分析的工作流程。 - **自动化运维**：自动化管理和维护大数据集群，减少人工干预，提高系统稳定性和运行效率。 **2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能（50%）** 该平台的核心功能模块包括： - **自动化部署模块**： - **集群部署**：通过Ansible和Terraform实现大数据集群（如Hadoop、Spark、Kafka）的自动化部署，支持集群的快速配置和扩展。 - **资源管理**：集成Kubernetes进行容器编排，动态分配计算资源，优化资源利用率。 - **监控与报警模块**： - **实时监控**：使用Prometheus和Grafana监控集群的健康状态，包括节点的资源使用情况、任务执行状态等。 - **报警系统**：设置报警规则，自动检测异常情况并发送通知，确保系统的高可用性和及时响应问题。 - **性能优化模块**： - **系统调优**：通过分析系统性能数据，优化集群参数配置，提高数据处理性能和效率。 - **代码优化**：对应用程序进行性能分析，优化代码，减少处理延迟和资源消耗。 - **运维管理模块**： - **自动化维护**：提供定期的系统维护任务，如备份、清理和更新，减少人工操作，提高系统稳定性。 - **故障恢复**：提供故障检测和自动恢复功能，快速恢复系统的正常运行状态。 **3. 项目的技术选型和架构特点（25%）** - **技术选型**： - **自动化工具**：使用Ansible和Terraform实现自动化部署和配置管理，确保集群的快速和稳定配置。 - **容器化平台**：集成Kubernetes进行容器编排和管理，支持集群的动态扩展和资源优化。 - **监控工具**：采用Prometheus进行数据采集和监控，使用Grafana进行数据可视化，实时监控集群状态。 - **架构特点**： - **分布式架构**：平台基于分布式系统架构，支持大规模数据处理和高并发任务执行。 - **模块化设计**：将平台功能划分为多个模块，如自动化部署、监控与报警、性能优化等，便于管理和维护。 - **高可用性**：通过集群监控和自动故障恢复机制，确保平台的高可用性和系统稳定性。 - **扩展性**：平台支持水平扩展，能够根据业务需求增加更多的计算和存储资源，灵活适应不同规模的数据处理任务。 该平台通过先进的技术选型和架构设计，提供了高效、稳定的大数据集群管理解决方案，显著提升了数据处理的自动化和智能化水平。