원래 이름 기록: 重庆人文科技学院

本发明提供了一种具有丢包的合作‑竞争网络离散异构多智能体系统的分组一致性研究方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤一、确定异构多智能体系统的动力学模型；步骤二、设计关于丢包的分组一致性控制协议；步骤三、根据步骤二中的控制协议，得到所述动力学模型的闭环形式；步骤四、假设异构多智能体系统的拓扑结构为一个包含生成树的二分图，设置成立条件；步骤五、证明成立条件成立，说明所述动力学模型的闭环形式能够实现渐进分组一致性。

本发明公开了一种在线培训课程个性化推荐方法及系统，涉及在线教育技术领域；该方法包括：获取用户的多模态学习交互数据，并构建包含课程、知识组件以及所述课程与知识组件之间关系的课程知识图谱；采用异构图注意力网络处理所述课程知识图谱，以追踪用户的动态知识状态；基于所述多模态学习交互数据，通过预训练的认知负荷分类模型估计用户的认知负荷水平；以及基于所述动态知识状态和所述认知负荷水平，在一个深度强化学习框架内通过最大化一个结合了知识增益奖励和认知负荷平衡奖励的累积奖励函数，生成个性化学习路径。

本发明涉及网络安全竞赛技术领域，公开了一种基于时间戳与动态信任值的网赛防答案传递方法及系统，包括动态flag生成模块、信任值计算模块、多阶段flag校验模块、操作日志分析模块及作弊预警模块；所述动态flag生成模块用于在下发题目给参赛队员时，根据下发时间戳、参赛队员用户名及基础答案生成该队员专属的动态flag，且每个参赛队员的动态flag互不相同；所述信任值计算模块用于采集参赛队员的实时操作行为数据，计算异常操作频率和敏感操作占比，基于所述异常操作频率和敏感操作占比得到参赛队员的信任值。本发明能够实现防止答案传递、确保解题流程连贯、增强flag抗破解能力及精准识别作弊行为，保障竞赛公平公正。