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本申请涉及一种基于多源数据融合的科研人员动态考核方法及系统，该方法包括：接收管理用户输入的配置参数，基于配置参数构建层级解耦的可配置元模型，获取目标对象实例数据，基于属性标签匹配考核业务、字段及指标，输出个性化业务绑定列表。根据该列表和目标值生成规则生成含目标值的考核任务。采集实际值数据，整合处理得到实际值数据集。基于实际值数据集和目标值执行评分规则计算得分与等级，输出计算结果数据集，并生成结构化考核结果报告。本申请通过图状数据结构将业务逻辑与系统代码解耦，实现了科研人员考核的个性化与自动化，提升了数据处理效率、准确性及系统架构的可扩展性。

本申请涉及一种AI驱动的在线教育平台流式生成与实时通信方法及系统，该方法包括：获取用户输入的生成请求参数，基于参数构建标准化请求对象，向服务端发起请求建立服务器推送事件连接。通过连接接收流式推送的数据块，生成渐进式内容并实时更新界面，推送结束时触发内容完成事件。动态建立双向实时通信连接。通过该连接接收用户问题，向服务端发送请求，接收流式响应，对JSON数据块累积修复生成对话内容对象。解析对象中的知识点标签，查询预构建知识点映射表，关联学习资源生成资源列表。当监听到内容完成或对话结束事件时，聚合渐进式内容、对话对象和资源列表，输出最终资源包并关闭连接通道。本申请提升了教学资源的生成效率与智能化水平。