[黑马校对]有哪些类似《天才 *** 》里的作弊手段和故事？

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于黑马校对的问题，于是小编就整理了4个相关介绍黑马校对的解答，让我们一起看看吧。

有哪些类似《天才 *** 》里的作弊手段和故事？

看到《天才 *** 》中，女主角用音乐片段的钢琴弹奏来替代A、B、C、D，所长之一反应就是：这套路似曾相识啊！

高三的时候，后桌2位神人相约在高考物理学考试中校对选择题答案。

如何避开严格的监考呢？扔纸条固然不妥，高考也无法去洗手间交换答案。于是，两位弟兄就像《天才 *** 》中的主人公一样，想到了用手势“对话”。

不过，他们用的是——摩斯电码！

高考前几天，学校已经不上课了，大家都在复习，而这两位兄弟一直在演练用手指哒哒哒敲击答案。

所长记得当年的物理选择，是5道单项选择，5道不定项选择。后5道难度较大，而且采用了“少写选项扣分，多写选项全错”的原则。

也就是说，一道正确答案是AB的选择题，如果写了A，就只扣一半分，如果写了ABC，就全错。

这两位兄弟就卡在这后5道题上了。多次演练中，负责看答案的1号同学和负责敲答案的2号同学总有那么几题无法达成共识。

于是两个人决定，就讨论前5题！

最后高考的时候，物理格外简单，尤其是前面的选择题，在所长的理科班里，正答率估计在80%以上，校对失去了意义。

这两位兄弟其实做得题之一遍就是对的，考试时2个人也不知道有没有看清对方的手势，稀里糊涂就觉得自己作弊成功了。

顺便说，其实这两位的物理成绩非常好，是班里的学霸型人物。但是男生嘛，不搞那么点幺蛾子耍一耍真是闲得慌。

尤其是“高考”这么严肃的事情，这样一来，又 *** 又好玩。

我想，这大概也是电影会大受欢迎的原因之一吧，比起狗血的恋爱、分手，作弊这种与老师斗智斗勇的事，才是大家的青春啊。

尚微校，它会是智慧校园SaaS模式的一匹黑马吗？

尚微校，它会是智慧校园SaaS模式的一匹黑马吗？

近几年受人口增长的影响，高校招生数量一再增加，高校内外环境瞬息万变。目前，高校管理正向信息化建设迈进，学生管理信息化建设中，需严格规定集中核算、分层管理，同时借助学生管理信息化建设的优势，弥补高校数据无法共享的缺憾，构建满足高校发展的信息化财务管理网站。最后，高校自身精神文化发展，身处于“互联网 +” 的鼎盛时代，高校精神文化建设需要依靠财务信息化建设，不断向共享化和智能化过渡。

其次，学生管理信息化建设助力提升高校管理水平。高校学生管理信息化系统建设，在很大程度上可以妥善、科学管理高校资金，使全部资金更优化使用，提升高校学生管理的水平。此外，调查分析当前阶段学生管理的过程中，发现管理人员投入了较多的时间和心血在基础学生信息校对、确认输出上，这导致管理工作与管理效率呈现双低现象。

现下，高校信息化建设过程中遇到的难题。高校之所以迟迟无法充分实现信息化管理建设，主要归结于人才匮乏，缺乏高素质复合型信息化管理人才是阻碍高校信息化管理建设的核心问题。高校信息化管理系统的建设及运行，除了需要具有精湛专业知识的人员外，信息技术上还要具备复合型人才。信息化趋势不断加快，对管理人员的计算机能力提出了更高的要求。实际考察中发现，高校管理人员没有完全掌握计算机能力，对信息更新接受能力弱且不敏感，而管理人员的知识结构不均衡，是无法把现代信息技术引入管理界的真实原因。

尚微校的诞生恰好可以解决高校信息化型人才欠缺的问题，采用SAAS模式，灵活组合，随用随上，快速实施，每个操作板块简单易懂，按照简易操作方式进行研发，在线使用，由提供服务的软件公式维护迭代更新。数据存放在阿里云，实时安全可靠校园信息，随时随地，永久在线。内置二次开发平台，提供快速的二次开发服务，满足学校个性需求。

为了能让高校快速启用智慧校园项目，学校可以根据实际需要先实施部分模块，然后根据发展，逐步导入新的模块。这样可以让学校较少投入的基础上，快速上线智慧校园。尚微校致力于快速普及智慧校园的目标。

有什么推荐的文字校对软件？

主要内容推荐如下：

一般来说，最专业的当然属黑马校对，老牌子，值得信赖。

除此之外，“方正金山中文校对”、“三欧”、“文捷”、“人工智能校对通”以及台湾的“啄木鸟”等系统也是不错的。

当然，更好用的还是人工校对，关键内容需要人工一遍又一遍的审核。

以上是我的回答，希望能对你有帮助

随着人工智能的发展，编辑这个行业会不会最终被人工智能取代？

先说结论：不太可能。重复性的工作会被机器取代，创造性的工作谁也取代不了。

对于重复性的工作，越是有规律的工作，依赖于大数据的人工智能算法，可以达到很高的准确率，超越普通的人是可以做到的。如果有足够多的领域数据，达到该领域专家水平也是有可能的。

而对与需要创造性的工作，机器永远取代不了。人工智能算法本身是从数据中挖掘出规律来，按照规律预测。而创造性、创新性，交给人工智能不可能实现。

编辑通常与文字打交道，对应的是人工智能领域的NLP（自然语言处理）领域。以机器写稿为例，目前的算法，对于短文本的生成相对容易，比如一些诗歌等。但和真正的人比起来，你会发现生成的这些唐诗，会相对生硬。即使不生硬，也基本上是陈词滥调。对于新闻领域，机器写稿更多的是抽取式生成，算法的优势是时效性强。对于一般长文本的生成，对算法要求更高。目前的学术领域：从之前的LSTM，到Attention(注意力机制),再到Transformer，BERT等，即使加上强化学习，基本上生成不了可读性非常高的长文，更别说写一本书。很多生成的长文，猛看一眼，感觉一本正经；再细看，发现时胡说八道。对于长文生成，可读性、逻辑性上机器都很难达到，即使将来达到，从新颖性角度而言，也比不过作家。不过这些技术，可以用来辅助人工写稿，这些胡说八道，可能会给我们带来一定灵感。

总之：人工智能的兴起，对人的要求相对提高：如果只是搬砖等重复性工作，有被替代的风险；但对于创新、创造性的编辑工作，机器绝对取代不了。

绝对不会。公文写作和、应用文类写作和具体对策性的文本可能由机器来通过数据分析，以固定的合适输出，然后在细化领域或者具体场景中发挥作用。但是绝大多数需逻辑，情感，推测类编辑文，是必须通过人来完成。因为机器不可能达到以人为“文”，以“闻”为文的地步。

到此，以上就是小编对于黑马校对的问题就介绍到这了，希望介绍关于黑马校对的4点解答对大家有用。