计算机视觉算法设计专项职业能力考核规范

网页制作专项职业能力考核规范一、定义运用网页制作工具和必需的素材，在机房进行网页制作的能力。

二、适用对象运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。

三、能力标准与考核内容能力名称：网页制作职业领城：2-02-10-03 计算机软件工程技术人员工作任务（一）操作规范1. 运用Visual相关知识考核比重创建网站本地项目Studio Code 等 1.Visual Studio Code 项目操5%软件新建web 项作基本知识目（二）建立合理的网页结构1. 根据网站内容合理规划网站栏目2. 能VisualStudio Code 等软件建立与栏目相对应的目录结构1.逻辑分类相关知识2.VisualStudio Code 等软件建立与栏目相对应的目录相关知识。

例如，css 文件夹专门存放 css 样式文件夹，images 文件夹专门5%存放页面需要的图片，media文件夹专门存放 avi 等多媒体样式文件等等。

首页index.html 放在根目录下。

目录层次不要太深，一般不超过 3（三）建立合理 1.根据网站内容合的网站文理规划网站文件件夹、文夹、文件的命名件的命名（四）层，不要使用中文目录，尽量使用意义明确的目录名称。

1.文件夹的命名规则2.图片命名规则3.html 文件命名规则5% 4. CSS/JS 命名 5.html 中标签类名和 ID 名命名规则创建网站整体规划（五）素材采1.创建网站整体规 1.html 规划 2.CSS 规划 3.图划片规划1.用手机、百度等 1.会使用手机等多媒体设备2.采集素材 2.对素用百度搜索相关素材 3.掌握10%10%集、编辑材进行大小、色彩PS 等软件基本操作4.有基本及优化（六）创建网页首页并用CSS 美化（七）调整的美学常识，欣赏美的能力1.Visual Studio Code等软件1.创建网站首页2. 创建网站首页结构 2.网站首应用CSS 美化网页之头部&banner 版块的制页作3.创建CSS 并应用的相关知识30%网站其他网页制作网站其他页面的制作根据具体需求来进行网站其他页面的制作1. 将重置样式代码专门放在文件名为 reset.css 的文件中30%（八）网站优化网站优化 2. 将网站首页 index.html 和5%其它页面公共的头部和页脚的样式代码抽取出来放到文四、考核要求（一）申报条件达到法定劳动年龄、具有相应技能的劳动者均可申报。

中华人民共和国职业技能大赛人工智能工程技术文件人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今科技领域的热门话题，已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。

为了提高我国人工智能领域的技术水平和创新能力，中华人民共和国职业技能大赛特设立了人工智能工程技术项目，旨在培养和选拔优秀的人工智能工程师。

人工智能工程技术项目是一项综合性的竞赛，要求参赛选手具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。

参赛选手需要通过一系列的技术考核，包括人工智能算法设计、数据处理与分析、机器学习与深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的技术能力。

此外，参赛选手还需要具备团队合作和项目管理的能力，能够在规定时间内完成一个完整的人工智能工程项目。

在人工智能工程技术项目中，参赛选手需要根据题目要求，设计并实现一个具有实际应用价值的人工智能系统。

这个系统可以是一个智能机器人、一个智能语音助手、一个智能推荐系统等等。

参赛选手需要从问题定义、数据收集、算法设计、模型训练到系统部署等各个环节进行全面的技术实践。

同时，参赛选手还需要撰写一份详细的技术文档，对整个项目进行系统性的总结和归纳。

在技术文档中，参赛选手需要详细描述项目的背景和目标，明确问题的定义和解决方案的设计思路。

参赛选手需要介绍所采用的算法和模型，并对其进行详细的原理解析和实验结果分析。

此外，参赛选手还需要对数据的处理和特征工程进行说明，以及对模型的训练和优化过程进行详细的描述。

最后，参赛选手需要对整个项目进行总结和展望，提出进一步改进和优化的建议。

撰写技术文档是人工智能工程师必备的能力之一。

一个优秀的技术文档不仅能够清晰地传达项目的思路和成果，还能够帮助他人理解和复现工程项目。

在人工智能工程技术项目中，撰写技术文档也是评判参赛选手综合能力的重要指标之一。

中华人民共和国职业技能大赛人工智能工程技术文件的设立，为我国人工智能领域的发展提供了一个重要的平台。

通过参与这一竞赛，不仅可以提高人工智能工程师的技术水平和创新能力，还可以促进人工智能技术的应用和推广。

程序设计员实操考核：机器视觉开发实战评测1. 引言机器视觉是人工智能领域的重要分支，它利用计算机视觉和模式识别技术，使计算机能够感知和理解图像或视频数据。

在当今的技术发展中，机器视觉在众多领域得到广泛应用，例如人脸识别、物体检测、无人驾驶等等。

因此，对于程序设计员而言，熟悉机器视觉的开发实战是非常重要的。

本文将介绍程序设计员实操考核中的机器视觉开发实战评测内容，包括评测要求、开发环境、评分标准等。

2. 评测要求机器视觉开发实战评测旨在考察程序设计员在机器视觉领域的实际开发能力。

评测内容通常涉及图像处理、模型训练和应用开发等方面。

具体要求如下：2.1 图像处理评测将提供一组图像数据，要求参评者针对这组图像进行必要的处理和修复，以提高图像质量或去除噪声等。

参评者需要使用所熟悉的图像处理工具或编程语言，对图像进行处理，并将处理结果输出。

2.2 模型训练评测要求参评者根据提供的数据集，训练一个目标检测或分类模型。

参评者需要选择合适的机器学习框架或深度学习库，进行数据预处理、模型构建和训练，并对训练得到的模型进行验证和评估。

2.3 应用开发评测要求参评者根据提供的场景需求，设计和实现一个机器视觉应用。

参评者需要结合所学的机器视觉技术，编写应用代码，实现针对特定问题或场景的图像处理和分析功能。

应用可以是一个基于图像识别的智能推荐系统、基于人脸识别的门禁系统等。

3. 开发环境为了保证评测的公平性，评测要求参评者在统一的开发环境中进行开发。

一般而言，开发环境包括以下方面：3.1 开发工具参评者可以自由选择喜欢的集成开发环境（IDE）或文本编辑器。

常用的开发工具有Visual Studio Code、PyCharm、Eclipse等。

3.2 编程语言评测要求参评者使用Python、C++或者其他常用的编程语言进行开发。

Python在机器视觉领域拥有广泛的应用和成熟的生态系统，是推荐的首选语言。

3.3 库和框架评测要求参评者使用开源的机器学习框架或深度学习库进行开发。

人工智能数据标注专项职业能力考核规范（新版）一、定义人工智能数据标注，应具备熟练掌握各种数据标注方法、用数据标注工具按照目标数据标注的要求，进行包括图像、语音、文本等在内的各种信息的标注的能力。

二、适应对象运用或准备应用本项能力求职、就业的人员。

三、能力标准和考核内容（一）理论知识考核内容（二）操作技能考核内容四、考核要求（一）申报条件达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。

（二）考核方式、考核办法及考核时间（1）考核办法①考核内容包含理论知识考核和操作技能考核，理论知识考核和操作技能考核均实行百分制，两项成绩均达到60分及以上者为合格。

②理论知识考试采用闭卷考核方式；操作技能考核采用现场实际操作方式。

（2）考核时间理论知识考试60分钟，操作技能考核90分钟。

（3）评分标准在两项成绩均合格的基础上，最终得分 = 理论知识考核得分×20% + 操作技能考核得分×80%。

（三）考评人员与考生配比（1）理论知识考试：每个考试室配备不少于2名监考员，监考员与考生配比为1:30。

（2）操作技能考核：每个试室配备不少于1名考务人员及1个考评组，每个考评组不少于3名考评人员，考务人员和考生配比为1:30，考评组人员和考生配比为1:20。

（四）考核场地及设备1.场地（1）每个考生有独立的工位，各工位之间操作间距不小于0.6m。

（2）工位数量满足同时至少50人考试需求。

（3）有良好的通风设施，场内必须干燥。

（4）有用电安全防护与设施。

（5）配备必要的灭火器材和消防设施，无易燃易爆物品。

2.设备五、参考用书(一)《数据标注工程》，作者：刘鹏、张燕，出版社：清华大学出版社，书号：ISBN9787302493273，出版时间：2019年6月。

计算机视觉岗位能力要求1.熟悉数学和统计学：计算机视觉涉及大量的数学和统计学知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计推断等。

计算机视觉工程师需要具备在解决复杂视觉问题时使用这些数学工具的能力。

2. 编程能力：在计算机视觉岗位中，编程技能是必不可少的。

熟悉C ++、Python和MATLAB等编程语言是理想的。

能够使用编程语言编写高效的算法和程序，对计算机视觉任务进行数据处理和分析，是计算机视觉工程师的关键能力。

3.图像处理知识：计算机视觉工程师需要具备图像处理的基本知识。

了解图像的数字化表示、图像增强、滤波、边缘检测、特征提取和图像分割等技术是必备的。

4. 深度学习和机器学习：随着深度学习和机器学习的兴起，它们已成为计算机视觉的重要工具。

计算机视觉岗位需要掌握深度学习和机器学习的基本原理，并熟悉常见的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。

此外，了解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等模型也是必要的。

5.计算机视觉算法：计算机视觉工程师需要熟悉常用的计算机视觉算法，如对象检测、图像识别、人脸识别和人体姿态估计等。

能够理解并应用这些算法，解决实际的视觉问题，是计算机视觉工程师的核心能力。

6.数据集准备和标注：在计算机视觉任务中，合适的数据集是至关重要的。

计算机视觉工程师需要具备数据集准备和标注的能力，包括对图像和视频进行采样、处理和清理，对数据进行标注和注释等。

7.系统设计和优化：计算机视觉任务通常需要大量的计算和存储资源。

计算机视觉工程师需要具备系统设计和优化的能力，能够设计高效的算法和程序，并对计算和存储进行优化，以提高计算机视觉系统的性能和效率。

8.沟通和团队合作：计算机视觉工程师通常需要与团队中的其他成员，如机器学习专家、软件工程师和项目经理等进行紧密合作。

沟通和团队合作能力是成功完成计算机视觉项目的关键。

总之，计算机视觉岗位要求具备数学和统计学、编程能力、图像处理知识、深度学习和机器学习、计算机视觉算法、数据集准备和标注、系统设计和优化，以及沟通和团队合作等能力。

程序设计员实操考核：计算机视觉与模式识别应用1. 引言计算机视觉和模式识别是如今计算机科学领域中的热门研究方向，它们的应用范围涵盖了各个领域，包括医学图像处理、无人驾驶、人脸识别等。

本文将探讨程序设计员在计算机视觉与模式识别应用方面的实操考核内容。

2. 考核内容2.1 图像处理与特征提取图像处理是计算机视觉和模式识别的基础，它包括对图像进行预处理、增强、滤波等操作，以提取出有效的特征信息。

程序设计员需要熟悉常用的图像处理算法和工具库，例如OpenCV等。

在考核中，可以要求设计员完成以下任务：•图像去噪：使用滤波算法对图像进行去噪处理，提高图像质量。

•图像分割：将图像分割成若干个具有相似特征的区域，为后续的特征提取和分析做准备。

•特征提取：从图像中提取出具有代表性的特征，例如边缘、纹理、颜色等。

2.2 目标检测与识别目标检测和识别是计算机视觉和模式识别应用的核心内容之一。

它们通过对图像或视频中的目标进行检测和识别，实现智能化的应用。

程序设计员需要掌握目标检测和识别的基本原理和算法，例如Haar特征、卷积神经网络等。

在考核中，可以要求设计员完成以下任务：•目标检测：从图像中检测出目标的位置和边界框，例如人脸检测、车辆检测等。

•目标识别：对检测到的目标进行分类和识别，例如人脸识别、车牌识别等。

2.3 图像分类与分析图像分类和分析是计算机视觉和模式识别在实际应用中的重要环节。

它们通过对图像进行学习和分析，实现对图像内容的理解和解释。

程序设计员需要掌握图像分类和分析的基本原理和算法，例如支持向量机、深度学习等。

在考核中，可以要求设计员完成以下任务：•图像分类：将图像分为不同的类别，例如猫和狗、苹果和橘子等。

•图像标注：对图像中的关键内容进行标注和描述，例如人脸关键点标注、物体边界框标注等。

3. 考核要求程序设计员在计算机视觉与模式识别应用方面的实操考核，应满足以下要求：•理解基本的图像处理、目标检测与识别、图像分类与分析的原理和算法。

计算机应用专业技能考核标准本文介绍《计算机应用专业技能考核标准》的背景和目的。

该标准旨在为计算机应用专业培养和评估人才提供参考框架，确保他们具备必要的技能和知识，以应对快速发展的计算机应用领域的需求。

计算机应用专业技能考核标准的制定基于国内外计算机应用领域的最新发展和需求，并充分考虑了相关行业的要求。

它涵盖了计算机基础知识、软件开发与设计、数据库管理、网络技术、信息安全等多个方面的技能要求。

本标准的目的是为教育机构提供教学大纲和培训课程设计的依据，为学生和从业人员提供能力评估和职业发展指导。

同时，该标准也可用于企事业单位进行人才招聘、岗位定级和技能培训的依据，提高人才的匹配度和工作效率。

通过遵循《计算机应用专业技能考核标准》，人们可以更好地了解计算机应用领域的技术要求，提高自身的专业素质，并为个人的职业发展打下坚实的基础。

本文档旨在概述《计算机应用专业技能考核标准》的内容范围和评估考核的重点。

该考核标准旨在评估计算机应用专业人员的技能水平，确保其具备必要的专业能力和知识。

该考核标准涵盖了计算机应用专业的多个方面，包括但不限于软件开发、网络管理、数据分析、信息安全等。

通过对这些方面的评估，可以全面了解计算机应用专业人员在各个领域的技能水平和专业素养。

评估考核的重点主要是根据实际工作需求和行业标准来确定的。

通过对各种相关技能的评估，可以确定专业人员的能力是否符合工作要求，进而为其提供相关的职业发展建议和培训需求。

综上所述，《计算机应用专业技能考核标准》旨在为计算机应用专业人员提供一个全面的评估框架，以确保其具备必要的专业素养和技能。

根据评估结果，可以提供相应的职业发展指导和培训指南，帮助专业人员不断提升自己的技术水平和专业素养。

软件开发技能要求掌握一种或多种编程语言，如C++、Java、Python等能够独立完成软件开发项目，包括需求分析、设计、编码和测试具备良好的算法和数据结构基础，能够设计和优化高效的算法熟悉常见的开发工具和环境，如___、版本控制系统等网络技术要求熟悉网络协议和标准，如TCP/IP协议、HTTP协议等能够配置和管理网络设备，如路由器、交换机等具备网络安全意识，能够识别和防范常见的网络攻击熟悉常用的网络编程技术，如Socket编程、Web开发等数据库技术要求熟悉关系型数据库和SQL语言，如MySQL、___等能够设计和优化数据库结构，编写高效的查询和存储过程具备数据库管理和维护的能力，如备份恢复、性能监控等熟悉NoSQL数据库和大数据处理技术的基本原理操作系统和系统管理技能要求熟悉常见操作系统的原理和架构，如Windows、Linux等能够进行系统安装、配置和维护，如软件安装、用户管理等具备故障排除和系统优化的能力，能够解决常见的系统问题熟悉虚拟化和化技术，如___、Docker等软件测试技能要求熟悉软件测试的基本原理和方法，如黑盒测试、白盒测试等能够编写测试计划和测试用例，进行功能、性能等各种类型的测试具备缺陷管理和跟踪的能力，能够有效地记录和解决软件缺陷熟悉自动化测试工具和框架，如Selenium、JUnit等本文档旨在讲解评估计算机应用专业技能的具体方法和流程。

Photoshop图形图像专业处理专项职业能力考核规范一、定义面向使用计算机进行图形图像的设计人员或其他事务技术人员的技能测评，强调处理图像、图形设计的计算机能力及一定的熟练程度。

二、适用对象运用或准备运用本项能力在校学生、社会人员。

三、能力标准与鉴定内容四、鉴定要求（一）申报条件达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。

（二）考评员构成考评员应取得考评员资格证书人员，且具备一定的Photoshop图形图像专业处理专业知识及实际操作经验；每场考生30人配备1名考评员。

（三）鉴定方式与鉴定时间技能操作考核采取现场实际操作方式。

技能操作考核时间为 180min 。

（四）鉴定场地设备要求：1.机房内电脑都设为同一工作组、同一ip段2.机房内每台电脑按次序分别添加单独的用户名3.必须设置一台服务器，在考试过程中存放考生数据。

该服务器设置：安装windows2000server操作系统，在用户管理中先添加机房内所有客户端的用户名，再依次建立与其对应的文件夹，为每个文件夹以及每个用户设置独立的访问权限（先删除everyone用户，再添加该用户名，并设置仅该用户名可访问该文件夹）4.所有客户端电脑必须保证与服务器相连，客户端之间不得建立共享，每个客户端用各自的独立用户名登陆，建立独立权限。

与服务器上对应的文件夹建立映射。

5.服务器、客户端电脑必须在考前保证系统干净，所需软件完备、无病毒，与考试相关的文件只允许保留开考模块的原始素材文件，不得留有相关的经过处理的文档。

6.考试时间一到立刻中断服务器与所有客户端电脑的连接，考试结果文件仅以在截止考试时间到时服务器上指定文件夹的文件为准。

7.服务器必须安装有刻录机，考试结束后立即将所有客户端对应的文件夹内的考试结果刻盘。

8.机房内服务器尽量不安装还原卡或将还原卡状态设置为安装模式，考试客户端电脑在设置好后建议加上还原卡保护以利于机房管理。

9.以上要求为基本要求，若各考试站机房条件高于以上条件亦可，低于以上条件不允许开考。

计算机视觉应用开发职业技能等级标准目次前言 (II)1范围 (1)2规范性引用文件 (1)3术语和定义 (1)4对应院校专业 (3)5面向工作岗位（群） (3)6职业技能要求 (3)参考文献 (8)前言本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草。

本标准起草单位：百度网讯科技有限公司。

本标准主要起草人：王冬、钞睿、俞京华、唐兵兵、彭良莉、宋晨静、谢永华、龚方红、孙诚、孙英、尧川、武蕾、董随东、霍丽娟、赵志刚、唐凯、季久峰。

声明：本标准的知识产权归属于百度网讯科技有限公司，未经百度网讯科技有限公司同意，不得印刷、销售。

II1范围本标准规定了计算机视觉应用开发职业技能等级对应的工作领域、工作任务及职业技能要求。

本标准适用于计算机视觉应用开发职业技能培训、考核与评价，相关用人单位的人员聘用、培训与考核可参照使用。

2规范性引用文件下列文件对于本标准的应用是必不可少的。

凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本标准。

凡是不注日期的引用文件,其最新版本适用于本标准。

GB/T5271.34-2006人工智能神经网络GB/T5271.31-2006人工智能机器学习3术语和定义GB/T5271.34-2006，GB/T5271.31-2006国家、行业标准界定的以及下列术语和定义适用于本标准。

3.1人工智能ArtificialIntelligence人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统一门新的技术科学。

3.2机器学习Machine Learning机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

13.3深度学习Deep Learning深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。