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传统主要依赖低频配合式静态筛查的测评手段存在弊端,学生健康身心守护系统增加全天候动态无感监测手段,避免对学生的干扰,基于大模型的人工智能机器视觉技术可以动态分析学生的轨迹、情绪,基于大数据技术从滞后性被动报警增加多模态主动数据分析预警,从单维度数据呈现转向全维度数据指数化评价与可视化。动态持续采集个人校内表情和轨迹信息,分析个体情绪波动情况和轨迹异常情况。通过个体与群体轨迹信息采集比对,持续...
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