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本发明公开了基于神经网络和树模型的人员甄选方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术，若接收到用户端上传的待分析用户数据集，获取所述待分析用户数据集中每一待分析用户数据对应的当前维度划分数据子集，将每一待分析用户数据对应各当前维度划分数据子集转化为对应的输入向量集，并将输入向量集分别输入至梯度提升决策树模型、卷积神经网络、第一LightGBM模型、第二LightGBM模型进行运算，得到与待分析用户数据集中每一待分析用户数据分别对应的综合预测结果集，有助于对采集到的数据进行加工和分析，全方位地对候选人的特征进行计算和筛选，对合格的代理人进行多维度画像，提高了数据利用率。

本发明公开基于神经网络修改高校教务安排的方法、装置、设备及介质,该方法包括:根据用户上传的教务安排约束条件生成教务安排误差计算公式;根据教务安排约束条件和/或根据教务安排误差计算公式计算出的教务安排表的误差训练CPPN神经网络;利用CPPN神经网络计算出教务安排表,并通过教务安排误差计算公式计算出教务安排表的误差;在误差不大于误差阈值的情况下,获取该误差对应的教务安排表。本发明的方法不再需要繁琐的修改过程,让教职工和教务处能够很大程度上地节省修改方案的流程,快速完成排课排考的建议提交和修改过程，提高教务处的办事效率。