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龙图腾网获悉广州荣知通信息科技有限公司申请的专利一种跨平台兼容的职教软硬件协同管理方法及系统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：CN120525687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510694618.0，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种跨平台兼容的职教软硬件协同管理方法及系统是由杨杰;袁寅凡设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨平台兼容的职教软硬件协同管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，揭露了一种跨平台兼容的职教软硬件协同管理方法及系统，所述方法包括：采用约束规划算法生成初始培训计划，将其中的排课指令进行指令转换得到硬件控制指令集，所述学员终端的数据生成知识掌握度数据，并结合硬件控制指令集合，构建学习路径图谱，基于学习路径图谱资源分配策略表，进而生成跨平台优化指令流，对其进行关键资源优化指标提取，以得到关键资源优化指标，并进行参数化转换，以得到约束规划算法的优化参数，将优化参数反馈至约束规划算法，生成到更新后的培训计划；本发明可以提高进程间通信效率、降低多任务调度冲突发生率与提高反馈数据的时效性。

本发明授权一种跨平台兼容的职教软硬件协同管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨平台兼容的职教软硬件协同管理方法，其特征在于，所述方法包括： S1，基于学员终端的学习需求数据、教师终端的可用性参数及课程优先级标签，采用约束规划算法生成所述学员终端的初始培训计划； S2，将所述初始培训计划中的排课指令进行指令转换与跨平台指令重组，以得到所述学员终端的硬件控制指令集合； S3，对所述学员终端的交互行为数据、答题时序数据与硬件终端的传感器数据进行多模态特征融合分析，生成所述学员终端的知识掌握度数据，基于所述知识掌握度数据与所述硬件控制指令集合，构建所述学员终端的学习路径图谱，包括： 提取所述学员终端的交互行数据中的页面停留时长矩阵、操作频次矩阵以及焦点轨迹序列，对所述页面停留时长矩阵、所述操作频次矩阵以及所述焦点轨迹序列进行高阶张量构建，生成所述学员终端的交互行为矩阵； 基于所述答题时序数据构建所述答题时序数据的三维答题张量，将所述三维答题张量进行特征分解，以得到所述答题时序数据的时间片段矩阵及核心张量，将所述时间片段矩阵与所述核心张量进行时序特征重构，以得到所述学员终端的答题时序张量； 对所述硬件终端的传感器数据进行时空联合矩阵构建，以得到所述传感器数据的时空联合矩阵，将所述时空联合矩阵进行鲁棒主成分分析，生成所述时空联合矩阵的低秩矩阵，将所述低秩矩阵进行向量特征化，以得到所述学员终端的传感器特征向量； 对所述交互行为矩阵进行注意力加权处理，以得到加权后的交互行为特征矩阵，对所述答题时序张量进行时序衰减处理，以得到衰减后的时序特征向量，对所述传感器特征向量进行空间增强处理，以得到空间增强后的传感器特征； 将所述加权后的交互行为特征矩阵、所述衰减后的时序特征向量以及所述空间增强后的传感器特征进行动态权重融合，以得到所述学员终端的融合特征矩阵； 将所述融合特征矩阵进行量化处理，以得到所述学员终端的知识掌握度数据； S4，对所述学习路径图谱中的知识薄弱点标记进行动态优先级调度分析，生成所述学员终端的资源分配策略表； S5，基于所述资源分配策略表中的进程优先级规则对所述硬件控制指令集合进行数据通道优化分析，生成所述硬件控制指令集合的跨平台优化指令流； S6，对所述跨平台优化指令流进行关键资源优化指标提取，以得到学员终端的关键资源优化指标； S7，将所述关键资源优化指标进行参数化转换，以得到所述约束规划算法的优化参数，将所述优化参数反馈至S1，对所述约束规划算法进行更新，以得到更新后的培训计划。

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