摘要：本申请公开了一种数字化学习内容设计方法、设备、存储介质及程序产品，属于数字化培训学习领域。所述方法包括：获取学习内容和所述学习内容的应用属性；创建所述学习内容对应的任务应用，并将所述学习内容的应用属性转换为所述任务应用的可配置功能项；将创建的任务应用保存至任务应用资源库；创建目标业务，并从所述任务应用资源库选择目标任务应用，以将所述目标任务应用关联至所述目标业务，其中，所述目标任务应用包括至少一个任务应用；响应于内容设计者的配置操作，对所述目标业务关联的目标任务应用的可配置功能项进行配置，以使所述目标业务关联的目标任务应用在被内容使用者执行时按照配置的功能执行。

摘要：本申请公开了一种视频融合方法、装置、及电子设备，属于数字化培训学习领域。所述方法包括：获取屏幕视频帧和摄像头视频帧，其中，所述屏幕视频帧中包括学习内容画面，所述摄像头视频帧中包括讲师画面；从所述摄像头视频帧中提取人物图像；将所述人物图像与所述屏幕视频帧融合，得到目标视频帧，其中，所述人物图像位于所述目标视频帧的前景图层，所述屏幕视频帧位于所述目标视频帧的背景图层；对所述目标视频帧进行编码处理，得到目标视频流并输出所述目标视频流。

摘要：本申请公开了一种学习内容定位方法、装置、及电子设备，属于数字化培训学习领域。所述方法包括：在学习界面中的学习内容显示区显示目标学习内容，其中，所述目标学习内容包括至少一个子学习内容，所述子学习内容包括以下任一项：文档类学习内容、音频类学习内容、视频类学习内容；在所述学习界面中的笔记显示区显示与所述目标学习内容对应的至少一个目标笔记；其中，所述目标笔记中包括定点标记，所述定点标记与所述目标学习内容中的目标学习位置相关联；响应于用户对所述定点标记的第一输入，将所述目标学习内容切换至所述目标学习位置。

摘要：本申请公开了一种岗位画像生成方法、装置、及电子设备，属于数字化人才发展领域。所述方法包括：获取用户输入的第一信息，所述第一信息包括目标岗位的基础信息；根据所述第一信息，基于预设模型输出所述目标岗位的初始岗位画像；向所述目标岗位对应的目标校准用户发起岗位画像校准任务，并获取经所述岗位画像校准任务得到的校准数据；根据所述校准数据对所述初始岗位画像进行调整，得到目标岗位画像。

摘要：本申请公开了一种学习内容显示方法、装置、及电子设备，属于数字化培训学习领域。所述方法包括：通过业务侧页面中的沉浸式组件，从任务方接入与目标业务对应的所有任务应用；在业务侧页面的任务信息区域显示所有任务应用的目标信息；响应于用户针对目标任务应用的目标输入，在所述业务侧页面的学习区域显示所述目标任务应用的学习内容。

摘要：本申请涉及培训技术领域，具体公开一种基于培训系统的指令处理方法、培训系统以及存储介质。包括：接收用户的输入指令；根据输入指令识别用户的意图，并生成与识别出的意图相对应的目标指令；基于分类器对目标指令进行识别和拆分；从拆分结果中提取各指令参数以及对应的执行接口；调用各执行接口执行目标指令。本申请能够针对不完整的或意图不明确的输入指令，快速准确地对用户的意图进行预判识别，并生成与识别出的意图相对应的目标指令，有效提高了培训系统的智能化程度以及自适应能力。同时能够有效提高对目标指令的处理效率，即使该培训系统在处理复杂指令时也能够保持较高的响应速度，提升了培训系统的整体使用流畅度和用户体验感。

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，特别公开了一种基于大模型的模拟演练方法、系统及计算机设备，包括获取演练配置信息；重复执行模拟演练步骤，根据演练配置信息，基于大模型对演练者输入的对话信息输出相应的回复信息，直至完成与演练者的模拟对话；模拟演练步骤包括获取当前轮次演练者输入的单次对话信息；根据演练对话约束信息，通过大模型分析单次对话信息确定当前任务阶段；根据当前任务阶段和演练对话约束信息生成阶段性陪练者角色约束信息；根据历史对话记录、阶段性陪练者角色约束信息和演练配置信息，基于大模型输出单次回复信息。通过在基于大模型角色扮演的模拟演练中引入强的控制机制和约束机制，以保证大模型按照预设信息开展模拟演练。

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，特别公开了一种基于人工智能的讲师职能定级方法、系统及存储介质，包括采集讲师的培训信息；对所述培训信息进行分析，将所述培训信息转换为可量化指标数据；对所述可量化指标数据进行标准化处理，形成讲师特征向量集；将所述讲师特征向量集输入预先训练的人工智能评估模型，输出所述讲师对应的职能级别预测结果。利用基于人工智能的讲师职能定级方法对讲师进行智能定级，能够提供更加科学、高效、公平的评价体系，不仅有利于提升讲师的教学质量，还能促进讲师的专业成长，优化企业教育资源配置。