南京师范大学杨琬琪获国家专利权
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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种面向个性化服务的智能在线评测系统设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119988220B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510075741.4，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种面向个性化服务的智能在线评测系统设计方法是由杨琬琪;韦锦宇;彭章荣设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向个性化服务的智能在线评测系统设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向个性化服务的智能在线评测系统设计方法，包括以下步骤：1使用不同的DSL设计方法创建的领域特定语言；2设计基于Docker和Linux命令的沙箱；3利用深度学习模型进行特征提取与模型搭建、使用CircleLoss作为损失函数，训练深度学习模型进行算法标签的多标签分类问题；4构建在线评测模块，将网页端、服务器和评测端进行融合；本发明同时兼顾了安全性和智能性。
本发明授权一种面向个性化服务的智能在线评测系统设计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向个性化服务的智能在线评测系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 1使用不同的DSL设计方法创建的领域特定语言； 2设计基于Docker和Linux命令的沙箱； 3利用深度学习模型进行特征提取与模型搭建、使用CircleLoss作为损失函数，训练深度学习模型进行算法标签的多标签分类问题；步骤3包括以下步骤： 31利用Codeforces网站获取开源网站数据集； 32针对多标签分类问题，使用BERT进行题目描述特征提取，使用深层CNN网络进行代码特征提取； 33使用CircleLoss作为模型的损失函数；具体如下：单标签的CircleLoss ； 其中,代表标签类别数目，代表目标类别，代表第i个类别的得分；上式是max函数的一种近似，其本质是令其他类的分数尽可能地小于目标类；若推广为：每个目标类的得分都要尽可能大于非目标类，即得到以下损失： ； 其中代表目标类别的集合，代表非目标类别的集合； 在预测时加入空类0，并输出所有大于空类的标签作为答案，则损失函数应改为： ； 其中代表空类0的得分； 4构建在线评测模块，将网页端、服务器和评测端进行融合。
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