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在学术评估的背景下，确保考试的完整性对于维持教育系统的信誉至关重要。随着技术在考试过程中的广泛集成，因此需要有效地检测和防止考试厅中可疑活动的智能解决方案的迫切需求。传统的弹性方法通常在解决作弊策略的动态性质方面通常缺乏，促使人们探索了植根于机器学习（ML）和人工智能（AI）的创新方法。本研究旨在通过提出一种利用先进技术在考试期间自主识别和标记可疑行为的新型系统来为提高考试安全性的贡献。ML和AI的集成允许采用更积极和适应性的方法进行检查，移动

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主要关键词

背景新方法系统植根于考试提高传统的探索先进技术 AI 通常缺乏作弊适应性技术方法评估的 ML 集成策略的机器学习安全性人工智能系统的可疑动态活动的完整性

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