基于ALBERT预训练模型的事件抽取技术研究

信息抽取技术用于从非结构化文本数据中提取关注度较高的信息。事件抽取技术是信息抽取研究领域中具有挑战的研究方向。事件抽取的目的是从非结构化文本数据中抽取描述事件的关键元素,并以结构化的方式呈现。事件抽取被看作序列标注任务,首先采用ALBERT预训练模型学习特征,其次引入条件随机场CRF模型提高序列标注性能,最后完成事件类型以及事件要素的识别分类。在ACE2005标准语料库上的实验结果表明,与现有模型相比,ALBERT-CRF模型在触发词识别和分类任务上的召回率和F值均有所提高。

基于单亲遗传算法的管网优化

管网连通分析是管网空间分析中一个很重要的功能,即针对多种因素获取管网的连通路径,该问题可以抽象为求图的最小生成树问题,传统算法只能针对一种因素求出唯一的生成树。使用遗传算法进行最小生成树的求解,可以得出满足条件的一组解,从而便于对多种因素的综合考虑。结合管网的实际需求,采用单亲遗传算法提高个体的有效性,通过引入精英选择和自适应遗传算法,有效改善了早熟和过早收敛问题,并使用实例验证了其有效性。

个性化小学英语学习系统的设计与实现

针对目前资源学习系统缺乏个性化导致小学英语学习者的资源选择迷航问题,构建以个性化资源组织为核心的学习系统。通过纪录用户信息和个性化学习行为,建立小学英语学习者信息模型;以知识点标注的方式描述英语学习资源,建立学习资源库;运用学习偏好算法和学习水平算法计算学习者偏好,采用新型智能推荐技术,向用户推荐个性化的学习资源。通过原型系统运行实例,其结果验证了个性化学习和智能推荐的有效性。

利用Hook技术实现进程控制

Windows系统是基于消息,建立在事件驱动基础上的操作系统。Hook是Windows系统消息处理机制中的一个监视点。Hook机制允许应用程序截获消息并进行处理,它为我们实现进程的控制提供了条件。本文介绍了一些关于Hook的知识以及结合进程快照和动态链接库,利用Win32 Hook技术实现对进程控制的方法。

数据库多条件组合查询优化算法研究

提出了一种查询优化算法,通过本算法,可以有效地减少查询语句的分支和数量以及IF条件语句的嵌套层数,大大提高了程序代码的可读性,通过分析研究该算法并未降低程序的运行效率。

基于Android系统的课堂记录与多元分析系统

为避免教师听课评课过程中的过分主观性,开发出基于Android系统的量化分析与质性分析的听课软件,可以帮助教师对信息时代下的课堂教学进行更为有效的剖析与解读.在移动学习、教师共同体及课堂案例多元分析法等理论基础上,确定了由认知目标、学习方式、教学策略和技术作用四方面组成的课堂教学多元分析框架,设计并实现了基于Android系统的课堂教学分析系统的主要功能.

从开放课程谈全球化时代的创新人才培养——访国际教育技术知名学者赵勇教授

赵勇教授是美国俄勒冈大学知名教授、作家,主要研究全球化教育及教育中的技术应用,曾主持设计致在培养富有全球竞争力的学校体系,开发了支持第二语言学习的大型游戏社区,建立了探索创新教育模式的研究中心。赵勇教授发表100多篇学术文章、20多本专著,获美国教育研究协会(American Educational ResearchAssociation,AERA)颁发的早期学术成果奖(Early Academic Career Awards),并被《技术与学习杂志》(Technology&Learning Magazine)评为2010年全球教育技术界最有影响力的十大人物之一。他目前任国际教育学会的理事、美国俄勒冈大学教育学院副院长、全球教育部主席,同时兼任教育评价、政策和领导力系教授。本次访谈围绕MOOCs、全球化校园、创新人才培养及青年学者发展等主题展开。

视频直播系统关键性技术研究

视频直播系统是当前互联网上流媒体应用的重点,本文在论述了视频直播系统组织结构的基础上,分析研究了如何从传输层面上解决视频直播系统中面临的问题,以提高其扩展性、鲁棒性和质量保证性能。

基于数据的分布式网络视觉监控系统设计与实现

数据的组成结构和存储管理方法是影响软件的运行效率和安全性、维护和扩展性以及通用性优劣的关键因素。本文介绍的分布式网络视觉监控系统是在分析归纳视觉监控系统数据的种类和操作处理特点的前提下,确定了分布式存储和管理数据的基础上所开发的软件。该系统在确保运行安全性的前提下较好地解决了监控系统处理数据量大、实时性要求高和网络运行效率的矛盾,同时软件的三层结构保证了系统组成配置的灵活性和通用性。

Web开发中高效安全的数据持久层研究

本文阐述了企业数据的重要性,分析了当前流行的持久层解决方案的优缺点,并给出了基于XML的设计模式,建立一个高性能、高安全性、有弹性、可拓展性的数据持久层的方法。同时用一个信息查询的完整业务流程解释了持久性框架的主要设计思想。

SLOP系统中数据块请求调度算法的研究

本文在研究分析现有P2P视频直播系统的基础上,提出了SLOP系统中最少优先的动态数据量请求调度算法,并进行了仿真分析,得到相应结论。

C-OWL2:OWL2在云模型上的扩展

为了表示现实生活中广泛存在的模糊性和随机性不确定知识,引入云模型对OWL2语法进行了不确定扩展,提出不确定本体语言C-OWL2.这种方法不改变OWL2的现有结构,用OWL2的注释属性annotation进行语法扩展,并给出了相应概念、角色等的C-OWL2语法,最后举例说明其具体使用方法.研究结果表明,该方法将OWL2本体分为精确部分和不确定部分,并且当不考虑不确定部分时,不影响精确部分知识的表示和推理;该方法是对模糊描述逻辑功能的扩展,解决了OWL2语言只能处理精确本体的问题.

基于EBI的消防子系统软件网关的开发与实现

基于某智能建筑系统集成工程的具体实例,详细阐述了运行在EBI上的两种实现消防子系统软件网关的方法。一种方法是利用人工智能Agent理论开发的运行在EBI和MK7022之间的Agent作为消防子系统的软件网关,并以模块平行集成模式将消防子系统集成到BMS中。另一种方法是开发一个消防子系统驱动COM组件,利用OPC Server对该COM组件实现调用,完成基于OPC的组件化集成模式下的系统集成。

基于人工智能的课堂教学分析

传统课堂教学分析,多以时间取样的手工编码为主,存在过度依赖专家、分析效率低、难以规模化服务等难题。基于人工智能技术的课堂教学分析要突破困境,需经历从全人工、弱人工智能、强人工智能发展到人机协同的进化路径;需建立由多源数据支持的教学案例库、文本视频为主的分析维度集、教学事件与时间取样相结合的多元分析方法而形成的分析框架;在实践层面,以计算机视觉为主的课堂行为分析,以自然语言理解和大数据为主的教学事件分析和评语分析等,可成为基于人工智能技术的课堂教学分析突破口,以期逐步达成人机协同、规模化、高效率开展课堂教学分析的目标。

SQL注入攻击及其防范检测技术研究

简要介绍了SQL注入攻击的原理,SQL注入攻击实现过程,配合网页木马实施网络入侵的方法,给出了SQL注入攻击的检测方法,并在此基础上给出了一种SQL注入攻击的自动防范模型。

TESTII框架:人工智能支持课堂教学分析的发展走向

规则化与可计算是人工智能技术支持课堂教学分析的前提。以S-T行为及FIAS言语交互为代表的分析方法,用时间取样的研究思路量化课堂教学,虽然对规则化、客观分析作出了显著贡献,但一直受困于费时低效、未能有效建立数量结构与意义理解的联系,以及不能较好地促进教师专业成长等问题。建立以教学事件为基本分析维度,综合双主教学结构等教育理论,以及计算机视觉和自然语言理解等技术,从教学事件识别与教学阶段划分、教学法结构序列、时间取样的行为和言语交互分析、基于证据的教学解读和人机协同的教学改进等阶段,构建课堂教学分析TESTII(Teaching Events,SPS,Time Coding,Interpretation,Improvement)框架,成为人工智能支持课堂教学质量提升和变革课堂教学结构的解决方案和发展走向。

混合课程动态设计研究

以MOOC为代表的在线课程与校园面授课程的紧密结合,形成了互联网+校园混合课程。为破解面授课程不易满足个性化发展,在线课程又面临学生低参与度和高流失率的困境,本研究提出了数据驱动混合课程动态设计理念。通过为期两年的连续教学实践发现,多元回归可以作为学生课程表现的预测模型,学生绩点、前导课成绩、在线学习参与度等是学业表现的有效预测因素。提出了动态设计的具体实践路径原则和前期诊断与补救、渗透学习方法、提早社会化和强化兴趣等教学策略,以实现校园混合课程的动态设计与有效实施。

数字教材关键要素的定位与实现

在数字化学习的时代背景下,数字教材已成为支持课堂及课外学习的新型学习形态。然而,数字教材中的关键要素该如何定位并加以实现,才能满足学习者群智学习和个性学习的需要?回顾数字教材的发展历程及国内外已有研究,结合数字教材的阶段特点及主要问题,本文提出实现下一代数字教材设计与开发的"三层次五要素"。其中,三层次是指内容层、交流层和生成层;五要素是指与学习目标聚焦度高且可智能推送的学习资源,符合学科特色且实现离线使用、在线更新的学科工具,与资源实现多对多关联的学习活动,支持人际交往的社会认知网络,实现按需生成的个性化教材。

数字教材中个性化学习资源的推送策略与技术实现

通过数字教材为学习者推送个性化学习资源,是解决集体学习环境下学习内容固化和学习步调僵化的有效手段,也是数字教材从"教材搬家,表现形式大于实际功能"的初期阶段向"个人数字学习空间入口"的高级阶段发展的必然走向。本研究旨在探索数字教材中个性化学习资源的推送策略及技术实现方法。通过运用学习者前期能力评测与学习过程轨迹相结合的分析方法,实现个性化学习资源的三种推送策略:教师引导推荐、系统自动推荐和学习者个体定制。三种推送策略既可以服务于课堂集体学习环境下的个性化学习,又可应用于课外自主学习。

基于相似度算法的英语智能问答系统设计与实现

智能问答系统是在搜索引擎的基础上融合了自然语言知识和应用的人工智能产品,相比较传统的依靠关键字匹配的搜索引擎,能够更好地满足用户的查询需求。针对现有的英语智能问答系统中知识呈现的单一化以及系统查询效率低等现状,采用基于距离的相似度算法,设计并实现了基于相似度算法的英语智能问答系统。实验结果表明该系统能够较为准确地回答小学生的英语问题,对远程教育中小学英语智能问答系统的构建起到参考和借鉴的作用。