一种报考信息的生成方法及电子设备与流程

本发明涉及电子设备技术领域，具体涉及一种报考信息的生成方法及电子设备。

背景技术：

对于多数学生来说，升学考试是最为普遍且公平的升学方式，在升学考试之后，学生通常需要确定申请就读的学校。学生在确定申请就读的学校之前，通常需要根据自己的升学考试成绩以及各所学校往年的录取分数线预估适合自己就读的学校。然而，在实践中发现，仅凭学生自己可能无法全面的收集各所学校往年的录取分数线，从而无法准确预估得到与学生的升学考试成绩匹配的学校，导致学生被申请就读的学校录取的可能性降低。

技术实现要素：

本发明实施例公开一种报考信息的生成方法及电子设备，能够提高用户被申请就读的学校录取的可能性。

本发明实施例第一方面公开一种报考信息的生成方法，所述方法包括：

当检测到用户输入的报考信息生成指令时，获取所述报考信息生成指令中包含的地域信息和所述用户的学习信息，其中，所述学习信息中至少包含所述用户的成绩；

获取预存储的与所述地域信息匹配的院校信息，所述院校信息至少包含各个院校的录取分数线信息；

分析所述成绩和所述各个院校的录取分数线信息，得到与所述用户的所述成绩对应的报考信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述当检测到用户输入的报考信息生成指令时，获取所述报考信息生成指令中包含的地域信息和所述用户的学习信息之前，所述方法还包括：

当检测到电子设备所处环境中存在人声时，通过所述电子设备的麦克风获取语音；

识别所述语音，得到所述语音包含的语音信息，并判断所述语音信息中是否包含用于触发报考信息生成指令的关键词；

如果包含，确定检测到所述电子设备的用户输入的所述报考信息生成指令。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述当检测到用户输入的报考信息生成指令时，获取所述报考信息生成指令中包含的地域信息和所述用户的学习信息，包括：

当检测到所述用户输入的所述报考信息生成指令时，识别所述报考信息生成指令对应的所述语音信息中包含的所述用户的学习信息；

对所述报考信息生成指令对应的所述语音进行分析，确定所述语音的口音特点；

根据预先建立的口音识别模型识别所述口音特点对应的地域信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述当检测到所述用户输入的所述报考信息生成指令时，识别所述报考信息生成指令对应的所述语音信息中包含的所述用户的学习信息，包括：

当检测到所述用户输入的所述报考信息生成指令时，识别所述报考信息生成指令对应的所述语音信息中包含的所述用户的身份信息；

从预先建立的成绩数据库中查找得到与所述身份信息匹配的学习记录，其中，所述学习记录至少包含升学考试的成绩和所述升学考试的排名信息；

根据所述学习记录生成所述用户的学习信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述分析所述成绩和所述各个院校的录取分数线信息，得到与所述用户的所述成绩对应的报考信息，包括：

根据所述各个院校的录取分数线信息计算得到所述各个院校的平均录取分数线；

从所述各个院校中将所述平均录取分数线高于所述成绩的院校剔除，得到第一目标院校；

计算所述成绩与每个所述第一目标院校的平均录取分数线的差值，其中，一个所述第一目标院校对应一个所述差值；

将所述差值小于预设最大差值的所述第一目标院校确定为第二目标院校；

获取所述第二目标院校的教学信息，并根据所述教学信息和所述第二目标院校的所述录取分数线信息生成与所述用户的所述成绩对应的报考信息。

本发明实施例第二方面公开一种电子设备，包括：

第一获取单元，用于当检测到用户输入的报考信息生成指令时，获取所述报考信息生成指令中包含的地域信息和所述用户的学习信息，其中，所述学习信息中至少包含所述用户的成绩；

第二获取单元，用于获取预存储的与所述地域信息匹配的院校信息，所述院校信息至少包含各个院校的录取分数线信息；

分析单元，用于分析所述成绩和所述各个院校的录取分数线信息，得到与所述用户的所述成绩对应的报考信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述电子设备还包括：

第三获取单元，用于在所述第一获取单元检测到用户输入的报考信息生成指令时，以及获取所述报考信息生成指令中包含的地域信息和所述用户的学习信息之前，以及当检测到所述电子设备所处环境中存在人声时，通过所述电子设备的麦克风获取语音；

判断单元，用于识别所述语音，得到所述语音包含的语音信息，并判断所述语音信息中是否包含用于触发报考信息生成指令的关键词；

确定单元，用于在所述判断单元判断的结果为是时，确定检测到所述电子设备的用户输入的所述报考信息生成指令。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第一获取单元包括：

第一识别子单元，用于当检测到所述用户输入的所述报考信息生成指令时，识别所述报考信息生成指令对应的所述语音信息中包含的所述用户的学习信息；

分析子单元，用于对所述报考信息生成指令对应的所述语音进行分析，确定所述语音的口音特点；

第二识别子单元，用于根据预先建立的口音识别模型识别所述口音特点对应的地域信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第一识别子单元包括：

识别模块，用于当检测到所述用户输入的所述报考信息生成指令时，识别所述报考信息生成指令对应的所述语音信息中包含的所述用户的身份信息；

查找模块，用于从预先建立的成绩数据库中查找得到与所述身份信息匹配的学习记录，其中，所述学习记录至少包含升学考试的成绩和所述升学考试的排名信息；

生成模块，用于根据所述学习记录生成所述用户的学习信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述分析单元包括：

第一计算子单元，用于根据所述各个院校的录取分数线信息计算得到所述各个院校的平均录取分数线；

剔除子单元，用于从所述各个院校中将所述平均录取分数线高于所述成绩的院校剔除，得到第一目标院校；

第二计算子单元，用于计算所述成绩与每个所述第一目标院校的平均录取分数线的差值，其中，一个所述第一目标院校对应一个所述差值；

确定子单元，用于将所述差值小于预设最大差值的所述第一目标院校确定为第二目标院校；

获取子单元，用于获取所述第二目标院校的教学信息，并根据所述教学信息和所述第二目标院校的所述录取分数线信息生成与所述用户的所述成绩对应的报考信息。

本发明实施例第三方面公开另一种电子设备，包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。

本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储了程序代码，其中，所述程序代码包括用于执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤的指令。

本发明实施例第五方面公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。

本发明实施例第六方面公开一种应用发布平台，所述应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，当检测到用户输入的报考信息生成指令时，获取报考信息生成指令中包含的地域信息和用户的学习信息，其中，学习信息中至少包含用户的成绩；获取预存储的与地域信息匹配的院校信息，院校信息至少包含各个院校的录取分数线信息；分析成绩和各个院校的录取分数线信息，得到与用户的成绩对应的报考信息。可见，实施本发明实施例，能够自动的获取用户的成绩以及与用户所在区域包含的所有院校的录取分数线信息，进而根据院校的录取分数线信息以及用户的成绩分析得到与用户的成绩匹配的报考信息，以使用户可以根据该报考信息确定申请就读的院校，从而提高用户被申请就读的学校录取的可能性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例公开的一种报考信息的生成方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种报考信息的生成方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的另一种报考信息的生成方法的流程示意图；

图4是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图；

图6是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图；

图7是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明实施例公开一种报考信息的生成方法及电子设备，能够自动根据院校的录取分数线信息以及用户的成绩分析得到与用户的成绩匹配的报考信息，提高用户被申请就读的学校录取的可能性。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种报考信息的生成方法的流程示意图。如图1所示，该报考信息的生成方法可以包括以下步骤：

101、当检测到用户输入的报考信息生成指令时，电子设备获取报考信息生成指令中包含的地域信息和用户的学习信息，其中，学习信息中至少包含用户的成绩。

本发明实施例中，电子设备可以为家教机、学习平板、智能手机等，对此，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，用户可以通过按压与报考信息生成指令对应的实体按键或者虚拟按键输入报考信息生成指令，还可以通过输入包含与报考信息生成指令相关的关键词的语音的方式输入报考信息生成指令，对此，本发明实施例亦不做限定。

本发明实施例中，由于不同省份或不同地域的升学考试方式可能不同、升学考试内容可能也不同，因此不同省份或不同地域的学生的学习信息没有可比性，因此在生成报考信息之前，需要确定用户所处的地域信息，从而确定生成报考信息的该地域内的学生的学习水平，以提高报考信息生成的准确性。此外，电子设备的用户的身份可以是小学生、初中生或高中生，因此不同用户的不同身份对应的升学考试也可以不同，当电子设备的用户身份为小学生时，该用户对应的升学考试可以为小升初考试；当电子设备的用户身份为初中生时，该用户对应的升学考试可以为中考；当电子设备的用户身份为高中生时，该用户对应的升学考试可以为高考。

本发明实施例中，用户的学习信息可以包括用户参加的升学考试的升学考试成绩和升学考试排名，还可以包括用户以往参加过的各个考试的考试成绩以及各个考试的考试排名等，对此，本发明实施例不做限定。

102、电子设备获取预存储的与地域信息匹配的院校信息，该院校信息至少包含各个院校的录取分数线信息。

本发明实施例中，电子设备可以根据地域信息确定在该地域内的所有院校，从而可以获取到每所处于该地域内的院校对应的院校信息，该院校信息可以包含院校针对本次升学考试的招生信息、针对本次升学考试的录取分数线信息(录取分数线信息可以包含最高录取分数线、最低录取分数线和/或平均录取分数线，还可以包括最高录取分数线对应的最高排名、最低录取分数线对应的最低排名和/或平均录取分数线对应的平均排名等)。

103、电子设备分析成绩和各个院校的录取分数线信息，得到与用户的成绩对应的报考信息。

本发明实施例中，电子设备可以根据用户的升学考试的成绩或结合以往的成绩分析用户本次升学考试的发挥状态，还可以将用户的成绩与各个院校的录取分数线信息进行比对，得到比对结果，预估用户能够被录取的目标院校，并且根据预估得到的目标院校，生成与用户的成绩对应的报考信息，该报考信息中可以包含目标院校的介绍信息，还可以包括用户能够被目标院校录取的可能性以及具体的可能性分析等。

作为一种可选的实施方式，电子设备分析成绩和各个院校的录取分数线信息，得到与用户的成绩对应的报考信息的方式可以包括以下步骤：

电子设备判断用户的成绩中是否包括升学考试成绩；

如果包括，电子设备获取用户的升学考试成绩以及升学考试排名，并从各个院校的录取分数线信息获取各个院校的最低录取分数线以及最低录取分数线对应的最低录取排名，以及从各个院校中将最低录取分数线低于升学考试成绩或者最低录取排名低于升学考试排名的院校确定为目标院校，以及获取目标院校的招生信息，以及根据目标院校的招生信息、目标院校的录取分数线信息以及用户的成绩分析用户被目标院校录取的可能性，以及根据目标院校的招生信息、目标院校的录取分数线信息、用户的成绩以及用户被目标院校录取的可能性，生成与用户的成绩对应的报考信息；

如果不包括，电子设备从用户的成绩中获取用户的以往的各个考试的成绩以及各个考试对应的排名，并根据各个考试的成绩计算得到用户的平均成绩，以及根据各个考试的排名计算得到用户的平均排名；以及从各个院校的录取分数线信息中确定各个院校的最低录取分数线以及最低录取分数线对应的最低录取排名；以及从各个院校中将最低录取分数线低于平均成绩或者最低录取排名低于平均排名的院校确定为第一目标院校；以及从除第一目标院校之外的院校中将最低录取分数线与平均成绩的差值不大于预设最大成绩差值的院校以及最低录取排名与平均排名的差值不大于预设最大排名差值的院校确定为第二目标院校；以及获取第一目标院校与第二目标院校的招生信息；以及根据第一目标院校与第二目标院校的招生信息、第一目标院校的录取分数线信息、第二目标院校的录取分数线信息、用户的平均成绩和平均排名、用户被第一目标院校录取的可能性分析以及用户被第二目标院校录取的可能性分析，生成与用户的成绩对应的报考信息。

其中，实施这种实施方式，可以判断用户是否已经参加了升学考试，如果已经参加，则生成的报考信息中着重根据用户的升学考试成绩和升学考试排名分析能够报考的院校；如果未参加，则生成的报考信息中着重根据用户的以往的成绩和排名分析用户被录取可能性较大的第一目标院校和用户的成绩提升范围内可能被录取的第二目标院校，从而可以根据用户所处的不同时间点生成内容不同的报考信息，提高了报考信息生成的多样性。

在图1所描述的方法中，能够自动根据院校的录取分数线信息以及用户的成绩分析得到与用户的成绩匹配的报考信息，提高用户被申请就读的学校录取的可能性。此外，还可以提高报考信息生成的准确性。此外，还可以提高报考信息生成的多样性。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种报考信息的生成方法的流程示意图。如图2所示，该报考信息的生成方法可以包括以下步骤：

201、当检测到电子设备所处环境中存在人声时，电子设备通过电子设备的麦克风获取语音。

作为一种可选的实施方式，电子设备执行步骤201之前，还可以执行以下步骤：

当电子设备的麦克风检测到电子设备所处环境中存在声音时，电子设备通过麦克风获取待测试声音；

电子设备利用人声识别技术检测待测试声音是否为人声；

如果是，电子设备确定电子设备所处环境中存在人声。

其中，实施这种实施方式，可以通过人声识别技术对电子设备所处环境中的声音进行识别，只有当识别出电子设备所处环境中存在人声时，才控制麦克风获取语音，避免了麦克风获取除人声外的其他声音，确保麦克风获取用户输入的语音的准确性。

202、电子设备识别语音，得到语音包含的语音信息，并判断语音信息中是否包含用于触发报考信息生成指令的关键词，如果是，执行步骤203～步骤208；如果否，结束本流程。

本发明实施例中，用户输入的语音通常都存在含义，电子设备可以识别该语音中的含义，得到对应的语音信息。此外，如果用户想要通过语音的方式输入报考信息生成指令，则需要输入包含与报考信息生成指令对应的关键词(如‘生成报考信息’等)，只有当用户输入的语音信息中包含该关键词，电子设备才可以认为用户想要电子设备生成报考信息，进而电子设备才可以确认用户输入了报考信息生成指令。

203、电子设备确定检测到电子设备的用户输入的报考信息生成指令。

本发明实施例中，实施上述的步骤201～步骤203，可以使电子设备自动的检测用户输入的语音，从而根据用户输入的语音确定报考信息生成指令，简化了用户输入报考信息生成指令的操作过程，提高了识别报考信息生成指令的速度。

204、当检测到用户输入的报考信息生成指令时，电子设备识别报考信息生成指令对应的语音信息中包含的用户的学习信息，其中，学习信息中至少包含用户的成绩。

作为一种可选的实施方式，当检测到用户输入的报考信息生成指令时，电子设备识别报考信息生成指令对应的语音信息中包含的用户的学习信息的方式可以包括以下步骤：

当检测到用户输入的报考信息生成指令时，电子设备识别报考信息生成指令对应的语音信息中包含的用户的身份信息；

电子设备从预先建立的成绩数据库中查找得到与身份信息匹配的学习记录，其中，学习记录至少包含升学考试的成绩和升学考试的排名信息；

电子设备根据学习记录生成用户的学习信息。

其中，实施这种实施方式，可以将用户以往的学习记录进行存储，并分析用户以往的所有的学习记录，得到用户的学习水平以及本次考试的发挥情况，根据分析得到的内容生成用户的学习信息，以使生成的用户的学习信息更加符合用户自身的学习水平，提高了生成的用户的学习信息的真实性。

205、电子设备对报考信息生成指令对应的语音进行分析，确定语音的口音特点。

本发明实施例中，由于不同地域的用户通常会有不同的发音习惯，因此电子设备可以根据不同地域的用户的发音习惯建立口音识别模型，电子设备可以通过口音识别模型对用户输入的语音进行识别，以得到用户对应的地域信息。

206、电子设备根据预先建立的口音识别模型识别口音特点对应的地域信息。

本发明实施例中，实施上述的步骤204～步骤206，可以对用户输入的语音进行分析，得到语音中包含的口音特定，进而根据口音特点确定用户所处的地域，可见，电子设备可以自动的根据用户的口音确定用户所属的地域，提高了电子设备的智能性。

作为一种可选的实施方式，电子设备执行步骤206之前，还可以执行以下步骤：

电子设备获取海量用户的语音信息；

电子设备识别每个语音信息的口音特点；

电子设备将语音信息的口音特点与预存的该语音信息对应的用户的地理位置进行关联，得到地理位置与口音特点的关联对；

电子设备以关联对中的地理位置为依据，将地理位置处于相同地域的口音特点进行合并，得到各个地域对应的口音特点组，且一个地域对应一个口音特点组；

电子设备对各个地域对应的口音特点组进行分析，建立包含各个地域的口音特点组的口音识别模型。

其中，实施这种实施方式，可以根据收集的海量用户的口音特点，确定各个地理位置对应的口音特点，并根据地理位置将相同地域的口音特点进行合并，得到各个地域的口音特点组，从而根据各个地域的口音特点组建立口音识别模型，以使建立的口音识别模型更符合实际的语音习惯。

207、电子设备获取预存储的与地域信息匹配的院校信息，院校信息至少包含各个院校的录取分数线信息。

208、电子设备分析成绩和各个院校的录取分数线信息，得到与用户的成绩对应的报考信息。

在图2所描述的方法中，能够自动根据院校的录取分数线信息以及用户的成绩分析得到与用户的成绩匹配的报考信息，提高用户被申请就读的学校录取的可能性。此外，还可以确保麦克风获取用户输入的语音的准确性。此外，还可以提高识别报考信息生成指令的速度。此外，还可以提高生成的用户的学习信息的真实性。此外，还可以提高电子设备的智能性。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的另一种报考信息的生成方法的流程示意图。如图3所示，该报考信息的生成方法可以包括以下步骤：

301、当检测到用户输入的报考信息生成指令时，电子设备获取报考信息生成指令中包含的地域信息和用户的学习信息，其中，学习信息中至少包含用户的成绩。

302、电子设备获取预存储的与地域信息匹配的院校信息，院校信息至少包含各个院校的录取分数线信息。

303、电子设备根据各个院校的录取分数线信息计算得到各个院校的平均录取分数线。

本发明实施例中，对于院校来说，每年都需要通过升学考试录取学生，因此，每所院校每年都会存在至少一个录取分数线，电子设备可以根据每所院校往年的录取分数线计算得到平均录取分数线，且一所院校对应一个平均录取分数线。

304、电子设备从各个院校中将平均录取分数线高于成绩的院校剔除，得到第一目标院校。

本发明实施例中，如果用户的升学考试成绩不能高于院校的平均录取分数线，则可以认为用户的学习水平不能达到该院校的要求，因此将平均录取分数线高于用户的升学考试成绩的院校剔除，最终得到的院校可以认为用户的学习水平能够达到这些院校的学习水平的要求。

305、电子设备计算成绩与每个第一目标院校的平均录取分数线的差值，其中，一个第一目标院校对应一个差值。

本发明实施例中，由于用户的成绩都高于第一目标院校的平均录取分数线，因此，电子设备计算得到的用户的成绩与第一目标院校的平均录取分数线的差值都为正数。

306、电子设备将差值小于预设最大差值的第一目标院校确定为第二目标院校。

本发明实施例中，对于学生来说，报考的院校应该尽可能的为较好的学下，因此若平均录取分数线相对于用户的成绩来说过低时，可以认为该院校的教学水平对于用户的学习水平来说较差，可以将教学水平较差的院校剔除，得到第二目标院校。

307、电子设备获取第二目标院校的教学信息，并根据教学信息和第二目标院校的录取分数线信息生成与用户的成绩对应的报考信息。

本发明实施例中，实施上述的步骤303～步骤307，可以根据用户当前的成绩以及各个院校的平均录取分数线计算得到适合用户就读的院校，并根据确定的用户适合就读的院校生成报考信息，使得生成的报考信息更加贴合用户真实的学习水平，并且可以提高用户被目标院校录取的可能性。

在图3所描述的方法中，能够自动根据院校的录取分数线信息以及用户的成绩分析得到与用户的成绩匹配的报考信息，提高用户被申请就读的学校录取的可能性。此外，还可以提高用户被目标院校录取的可能性。

实施例四

请参阅图4，图4是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。如图4所示，该电子设备可以包括：

第一获取单元401，用于当检测到用户输入的报考信息生成指令时，获取报考信息生成指令中包含的地域信息和用户的学习信息，其中，学习信息中至少包含用户的成绩。

第二获取单元402，用于获取预存储的与第一获取单元401获取的地域信息匹配的院校信息，该院校信息至少包含各个院校的录取分数线信息。

分析单元403，用于分析第一获取单元401获取的成绩和第二获取单元402获取的各个院校的录取分数线信息，得到与用户的成绩对应的报考信息。

作为一种可选的实施方式，分析单元403分析成绩和各个院校的录取分数线信息，得到与用户的成绩对应的报考信息的方式具体可以为：

判断用户的成绩中是否包括升学考试成绩；

如果包括，获取用户的升学考试成绩以及升学考试排名，并从各个院校的录取分数线信息获取各个院校的最低录取分数线以及最低录取分数线对应的最低录取排名，以及从各个院校中将最低录取分数线低于升学考试成绩或者最低录取排名低于升学考试排名的院校确定为目标院校，以及获取目标院校的招生信息，以及根据目标院校的招生信息、目标院校的录取分数线信息以及用户的成绩分析用户被目标院校录取的可能性，以及根据目标院校的招生信息、目标院校的录取分数线信息、用户的成绩以及用户被目标院校录取的可能性，生成与用户的成绩对应的报考信息；

如果不包括，从用户的成绩中获取用户的以往的各个考试的成绩以及各个考试对应的排名，并根据各个考试的成绩计算得到用户的平均成绩，以及根据各个考试的排名计算得到用户的平均排名；以及从各个院校的录取分数线信息中确定各个院校的最低录取分数线以及最低录取分数线对应的最低录取排名；以及从各个院校中将最低录取分数线低于平均成绩或者最低录取排名低于平均排名的院校确定为第一目标院校；以及从除第一目标院校之外的院校中将最低录取分数线与平均成绩的差值不大于预设最大成绩差值的院校以及最低录取排名与平均排名的差值不大于预设最大排名差值的院校确定为第二目标院校；以及获取第一目标院校与第二目标院校的招生信息；以及根据第一目标院校与第二目标院校的招生信息、第一目标院校的录取分数线信息、第二目标院校的录取分数线信息、用户的平均成绩和平均排名、用户被第一目标院校录取的可能性分析以及用户被第二目标院校录取的可能性分析，生成与用户的成绩对应的报考信息。

其中，实施这种实施方式，可以判断用户是否已经参加了升学考试，如果已经参加，则生成的报考信息中着重根据用户的升学考试成绩和升学考试排名分析能够报考的院校；如果未参加，则生成的报考信息中着重根据用户的以往的成绩和排名分析用户被录取可能性较大的第一目标院校和用户的成绩提升范围内可能被录取的第二目标院校，从而可以根据用户所处的不同时间点生成内容不同的报考信息，提高了报考信息生成的多样性。

可见，实施图4所描述的电子设备，能够自动根据院校的录取分数线信息以及用户的成绩分析得到与用户的成绩匹配的报考信息，提高用户被申请就读的学校录取的可能性。此外，还可以提高报考信息生成的多样性。

实施例五

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。其中，图5所示的电子设备是由图4所示的电子设备进行优化得到的。与图4所示的电子设备相比，图5所示的电子设备还可以包括：

第三获取单元404，用于在第一获取单元401检测到用户输入的报考信息生成指令时，以及获取报考信息生成指令中包含的地域信息和用户的学习信息之前，以及当检测到电子设备所处环境中存在人声时，通过电子设备的麦克风获取语音。

作为一种可选的实施方式，第三获取单元404还可以用于：

当电子设备的麦克风检测到电子设备所处环境中存在声音时，通过麦克风获取待测试声音；

利用人声识别技术检测待测试声音是否为人声；

如果是，确定电子设备所处环境中存在人声。

其中，实施这种实施方式，可以通过人声识别技术对电子设备所处环境中的声音进行识别，只有当识别出电子设备所处环境中存在人声时，才控制麦克风获取语音，避免了麦克风获取除人声外的其他声音，确保麦克风获取用户输入的语音的准确性。

判断单元405，用于识别第三获取单元404获取的语音，得到语音包含的语音信息，并判断语音信息中是否包含用于触发报考信息生成指令的关键词。

确定单元406，用于在判断单元405判断的结果为是时，确定检测到电子设备的用户输入的报考信息生成指令。

本发明实施例中，可以使电子设备自动的检测用户输入的语音，从而根据用户输入的语音确定报考信息生成指令，简化了用户输入报考信息生成指令的操作过程，提高了识别报考信息生成指令的速度。

作为一种可选的实施方式，图5所示的电子设备第一获取单元401可以包括：

第一识别子单元4011，用于当检测到用户输入的报考信息生成指令时，识别报考信息生成指令对应的语音信息中包含的用户的学习信息；

分析子单元4012，用于对第一识别子单元4011检测的报考信息生成指令对应的语音进行分析，确定语音的口音特点；

第二识别子单元4013，用于根据预先建立的口音识别模型识别分析子单元4012确定的口音特点对应的地域信息。

其中，实施这种实施方式，可以对用户输入的语音进行分析，得到语音中包含的口音特定，进而根据口音特点确定用户所处的地域，可见，电子设备可以自动的根据用户的口音确定用户所属的地域，提高了电子设备的智能性。

作为一种可选的实施方式，第二识别子单元4013还可以用于：

获取海量用户的语音信息；

识别每个语音信息的口音特点；

将语音信息的口音特点与预存的该语音信息对应的用户的地理位置进行关联，得到地理位置与口音特点的关联对；

以关联对中的地理位置为依据，将地理位置处于相同地域的口音特点进行合并，得到各个地域对应的口音特点组，且一个地域对应一个口音特点组；

对各个地域对应的口音特点组进行分析，建立包含各个地域的口音特点组的口音识别模型。

其中，实施这种实施方式，可以根据收集的海量用户的口音特点，确定各个地理位置对应的口音特点，并根据地理位置将相同地域的口音特点进行合并，得到各个地域的口音特点组，从而根据各个地域的口音特点组建立口音识别模型，以使建立的口音识别模型更符合实际的语音习惯。

作为一种可选的实施方式，图5所示的电子设备第一识别子单元4011可以包括：

识别模块40111，用于当检测到用户输入的报考信息生成指令时，识别报考信息生成指令对应的语音信息中包含的用户的身份信息；

查找模块40112，用于从预先建立的成绩数据库中查找得到与识别模块40111识别的身份信息匹配的学习记录，其中，学习记录至少包含升学考试的成绩和升学考试的排名信息；

生成模块40113，用于根据查找模块40112得到的学习记录生成用户的学习信息。

其中，实施这种实施方式，可以将用户以往的学习记录进行存储，并分析用户以往的所有的学习记录，得到用户的学习水平以及本次考试的发挥情况，根据分析得到的内容生成用户的学习信息，以使生成的用户的学习信息更加符合用户自身的学习水平，提高了生成的用户的学习信息的真实性。

可见，实施图5所描述的电子设备，能够自动根据院校的录取分数线信息以及用户的成绩分析得到与用户的成绩匹配的报考信息，提高用户被申请就读的学校录取的可能性。此外，还可以确保麦克风获取用户输入的语音的准确性。此外，还可以提高识别报考信息生成指令的速度。此外，还可以提高电子设备的智能性。此外，还可以提高生成的用户的学习信息的真实性。

实施例六

请参阅图6，图6是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。其中，图6所示的电子设备是由图5所示的电子设备进行优化得到的。与图5所示的电子设备相比，图6所示的电子设备的分析单元403可以包括：

第一计算子单元4031，用于根据第二获取单元402获取的各个院校的录取分数线信息计算得到各个院校的平均录取分数线；

剔除子单元4032，用于从第一计算子单元4031得到的各个院校中将平均录取分数线高于第一获取单元401获取的成绩的院校剔除，得到第一目标院校；

第二计算子单元4033，用于计算成绩与剔除子单元4032得到的每个第一目标院校的平均录取分数线的差值，其中，一个第一目标院校对应一个差值；

确定子单元4034，用于将第二计算子单元4033得到的差值小于预设最大差值的第一目标院校确定为第二目标院校；

获取子单元4035，用于获取确定子单元4034确定的第二目标院校的教学信息，并根据教学信息和第二目标院校的录取分数线信息生成与用户的成绩对应的报考信息。

本发明实施例中，可以根据用户当前的成绩以及各个院校的平均录取分数线计算得到适合用户就读的院校，并根据确定的用户适合就读的院校生成报考信息，使得生成的报考信息更加贴合用户真实的学习水平，并且可以提高用户被目标院校录取的可能性。

可见，实施图6所描述的电子设备，能够自动根据院校的录取分数线信息以及用户的成绩分析得到与用户的成绩匹配的报考信息，提高用户被申请就读的学校录取的可能性。此外，还可以提高用户被目标院校录取的可能性。

实施例七

请参阅图7，图7是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。如图7所示，该电子设备可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器701；

与存储器701耦合的处理器702；

其中，处理器702调用存储器701中存储的可执行程序代码，执行以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。

本发明实施例还公开一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储了程序代码，其中，程序代码包括用于执行以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤的指令。

本发明实施例还公开一种计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。

本发明实施例还公开一种应用发布平台，其中，应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。

应理解，说明书通篇中提到的“本发明实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在本发明实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在本发明的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

另外，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常可互换使用。应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在本发明所提供的实施例中，应理解，“与a对应的b”表示b与a相关联，根据a可以确定b。但还应理解，根据a确定b并不意味着仅仅根据a确定b，还可以根据a和/或其他信息确定b。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存储器(randomaccessmemory，ram)、可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-timeprogrammableread-onlymemory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。

以上对本发明实施例公开的一种报考信息的生成方法及电子设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。