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Actor-critic框架下的二次指派问题求解方法
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作者 李雪源 韩丛英 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期275-284,共10页
二次指派问题(QAP)属于NP-hard组合优化问题,在现实生活中有着广泛应用。目前相对成熟的启发式算法通常以问题为导向来设计定制化算法,缺乏迁移泛化能力。为提供一个统一的QAP求解策略,将QAP问题的流量矩阵及距离矩阵抽象成两个无向完... 二次指派问题(QAP)属于NP-hard组合优化问题,在现实生活中有着广泛应用。目前相对成熟的启发式算法通常以问题为导向来设计定制化算法,缺乏迁移泛化能力。为提供一个统一的QAP求解策略,将QAP问题的流量矩阵及距离矩阵抽象成两个无向完全图并构造相应的关联图,从而将设施和地点的指派任务转化为关联图上的节点选择任务,基于actor-critic框架,提出一种全新的求解算法ACQAP。首先,利用多头注意力机制构造策略网络,处理来自图卷积神经网络的节点表征向量;然后,通过actor-critic算法预测每个节点被作为最优节点输出的概率;最后,依据该概率在可行时间内输出满足目标奖励函数的动作决策序列。该算法摆脱人工设计,且适用于不同规模的输入,更加灵活可靠。实验结果表明,在QAPLIB实例上,本算法在精度媲美传统启发式算法的前提下,迁移泛化能力更强;同时相对于NGM等基于学习的算法,求解的指派费用与最优解之间的偏差最小,且在大部分实例中,偏差均小于20%。 展开更多
关键词 二次指派问题 图卷积神经网络 深度强化学习 多头注意力机制 actor-critic算法
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Pay Attention to Vulnerable Groups & Safeguard Citizens' Marriage, Family Rights——On New Marriage Law
2
作者 WU CHANGZHEN 《The Journal of Human Rights》 2002年第1期16-21,共6页
Marriage and family remain a universal and eternal subject of study. It covers law, ethics, sociology, psychology and even economics. Law and ethics play the most outstanding role in it. Family ethics and moral standa... Marriage and family remain a universal and eternal subject of study. It covers law, ethics, sociology, psychology and even economics. Law and ethics play the most outstanding role in it. Family ethics and moral standards constitute an important part of social ethical system while marriage and family constitute part of the legal system nearest to the life of the common people. Since the founding of New China, the Party and the State have paid full attention to the marriage and family system. Compared with other laws, the law about marriage and family was the first to be legislated. On May 1, 1950, New China’s first law, the 1950 version of Marriage Law, was promulgated. Commenting on the legal document, Chairman Mao Zedong had this to say: Marriage law concerns 展开更多
关键词 On New Marriage Law pay attention to Vulnerable Groups Safeguard Citizens Family Rights MARRIAGE
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Developed Regions Pay Close Attention to Shaanxi
3
《China Today》 2000年第7期10-13,共4页
关键词 In Developed Regions pay Close attention to Shaanxi
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A hybrid attention deep learning network for refined segmentation of cracks from shield tunnel lining images 被引量:2
4
作者 Shuai Zhao Guokai Zhang +2 位作者 Dongming Zhang Daoyuan Tan Hongwei Huang 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2023年第12期3105-3117,共13页
This research developed a hybrid position-channel network (named PCNet) through incorporating newly designed channel and position attention modules into U-Net to alleviate the crack discontinuity problem in channel an... This research developed a hybrid position-channel network (named PCNet) through incorporating newly designed channel and position attention modules into U-Net to alleviate the crack discontinuity problem in channel and spatial dimensions. In PCNet, the U-Net is used as a baseline to extract informative spatial and channel-wise features from shield tunnel lining crack images. A channel and a position attention module are designed and embedded after each convolution layer of U-Net to model the feature interdependencies in channel and spatial dimensions. These attention modules can make the U-Net adaptively integrate local crack features with their global dependencies. Experiments were conducted utilizing the dataset based on the images from Shanghai metro shield tunnels. The results validate the effectiveness of the designed channel and position attention modules, since they can individually increase balanced accuracy (BA) by 11.25% and 12.95%, intersection over union (IoU) by 10.79% and 11.83%, and F1 score by 9.96% and 10.63%, respectively. In comparison with the state-of-the-art models (i.e. LinkNet, PSPNet, U-Net, PANet, and Mask R–CNN) on the testing dataset, the proposed PCNet outperforms others with an improvement of BA, IoU, and F1 score owing to the implementation of the channel and position attention modules. These evaluation metrics indicate that the proposed PCNet presents refined crack segmentation with improved performance and is a practicable approach to segment shield tunnel lining cracks in field practice. 展开更多
关键词 Crack segmentation Crack disjoint problem U-net Channel attention Position attention
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面向干扰项增强的无监督常识问答模型
5
作者 李伟 黄贤英 冯雅茹 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期127-135,共9页
问题生成是无监督常识问答模型的一个核心子任务,目前的方法主要是根据给定知识生成问题和答案,并为每个问题随机生成多个干扰项,然而这些方法存在干扰项与问题相关性不强且随机性较大的问题。该文提出一种面向干扰项增强的无监督常识... 问题生成是无监督常识问答模型的一个核心子任务,目前的方法主要是根据给定知识生成问题和答案,并为每个问题随机生成多个干扰项,然而这些方法存在干扰项与问题相关性不强且随机性较大的问题。该文提出一种面向干扰项增强的无监督常识问答模型,首先根据知识三元组生成问题和正确答案,再为问题建立对应的问题子图,得到与问题相关的三元组集合,使用注意力机制增强特征并根据问题和正确答案确定干扰项,最后使用生成的数据对模型进行训练。该模型在四个不同类型的测试任务上的结果表明,该模型优于目前的最新方法,证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 干扰项增强 问题子图 注意力机制
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基于Borderline-SMOTE和双Attention的入侵检测方法 被引量:4
6
作者 刘全明 李尹楠 +1 位作者 郭婷 李岩纬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第3期327-332,共6页
随着互联网的发展,网络环境愈加复杂,由此导致的网络安全问题不断出现,因此网络安全的防护成为一项重要研究课题。针对真实网络环境中采集到的流量数据非平衡以及传统机器学习方法提取特征表示不准确等问题,文中提出一种基于Borderline-... 随着互联网的发展,网络环境愈加复杂,由此导致的网络安全问题不断出现,因此网络安全的防护成为一项重要研究课题。针对真实网络环境中采集到的流量数据非平衡以及传统机器学习方法提取特征表示不准确等问题,文中提出一种基于Borderline-SMOTE和双Attention的入侵检测方法。首先对入侵数据进行Borderline-SMOTE过采样处理,解决了数据非平衡问题,并且利用卷积网络在图像特征提取方面的优势,将一维流量数据转化为灰度图像;然后通过双注意力网络分别从通道维度和空间维度对低维特征进行维度更新,得到更精准的特征表示;最后利用Softmax分类器对流量数据进行分类预测。所提方法的仿真实验均已在NSL-KDD数据集上得到验证,其准确率达到99.24%,相比其他常用方法准确率更高。 展开更多
关键词 网络安全 Borderline-SMOTE attention 入侵检测 非平衡问题
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基于图卷积和注意力神经网络的旅行商问题新解法
7
作者 韦念念 韩曙光 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期210-217,共8页
旅行商问题是一个经典的组合优化问题。为快速求解旅行商问题,设计了由图嵌入网络、图卷积神经网络、注意力神经网络和多层感知机组合而成的深度学习模型的学习分支规则,通过改进传统的分支定界算法提高算法性能。对15个城市的旅行商问... 旅行商问题是一个经典的组合优化问题。为快速求解旅行商问题,设计了由图嵌入网络、图卷积神经网络、注意力神经网络和多层感知机组合而成的深度学习模型的学习分支规则,通过改进传统的分支定界算法提高算法性能。对15个城市的旅行商问题实例进行监督训练,并在SCIP求解器上分别测试10,15,20,25和30个城市的旅行商问题实例。发现:基于学习分支规则的分支定界算法的求解时间比基于传统分支规则的分支定界算法的求解时间分别快-0.0022 s,0.0178 s,1.7643 s,2.3074 s和2.0538 s。因此,基于图神经网络的分支变量选择对传统分支规则的改进是有效的,可以较好地泛化到训练规模更大的旅行商问题实例中。 展开更多
关键词 旅行商问题 图卷积神经网络 注意力网络 分支定界算法 监督学习
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医学院校临床医学专业学生社交焦虑与人际关系困扰的关系研究——注意焦点的中介作用
8
作者 房晓庆 李莉 +4 位作者 孟雨 刘娜 刘雅鑫 丁雪梅 张晓丽 《卫生职业教育》 2024年第13期125-128,共4页
目的探讨临床医学专业学生注意焦点在社交焦虑和人际关系困扰间所起的中介作用。方法采用分层随机抽样法抽取山东省某医学院校临床医学专业本科生为研究对象,采用社会焦虑量表、注意焦点量表、人际关系心理诊断量表进行调查。结果医学... 目的探讨临床医学专业学生注意焦点在社交焦虑和人际关系困扰间所起的中介作用。方法采用分层随机抽样法抽取山东省某医学院校临床医学专业本科生为研究对象,采用社会焦虑量表、注意焦点量表、人际关系心理诊断量表进行调查。结果医学院校临床医学专业本科生社交焦虑、注意焦点、人际关系困扰两两间呈正相关关系,社交焦虑不仅对人际关系困扰有直接影响,而且可以通过注意焦点间接影响人际关系困扰。结论临床医学专业学生注意焦点在社交焦虑与人际关系困扰间起部分中介作用,因此,可通过降低学生社交焦虑及注意焦点水平来消除人际关系困扰。 展开更多
关键词 临床医学专业 社交焦虑 注意焦点 人际关系困扰
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基于残差图卷积网络与深度强化学习的需求可拆分车辆路径优化算法
9
作者 罗佳 李朝锋 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1123-1136,共14页
需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)出现在广泛的物流配送场景中,具有重要的研究价值.高效的SDVRP优化算法能够提高车辆装载率,降低物流配送成本.为提高SDVRP的求解效率,本文提出基于残差图卷积神经网络(RGCN)和多头注意力的深度强化学习算... 需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)出现在广泛的物流配送场景中,具有重要的研究价值.高效的SDVRP优化算法能够提高车辆装载率,降低物流配送成本.为提高SDVRP的求解效率,本文提出基于残差图卷积神经网络(RGCN)和多头注意力的深度强化学习算法(REINFORCE),逐步构建可行解序列.首先,从强化学习的角度出发,文章对SDVRP建立马尔科夫决策模型,定义序列预测过程的环境状态、智能体动作空间、状态转移函数等.其次,建立编–解码模型求解节点选择策略,其中使用残差图卷积神经网络的编码器重构配送中心和客户节点的特征,将配送网络中节点间的连接关系与节点特征相互关联,获得差异性显著的特征嵌入向量;利用注意力网络解码器在重构后的嵌入向量基础上融合动态变化的车辆剩余装载量和客户需求等信息执行解码任务,实现每次迭代为单个案例提供多个可行解.最后,提出基于平均基准值的REINFORCE算法更新模型参数,通过求解不同问题规模测试集、标准SDVRP数据集,以及京东物流实际配送任务,验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 需求可拆分车辆路径问题 残差图卷积神经网络 注意力机制 深度强化学习
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基于Transformer的旅行商问题解法
10
作者 陆丽丹 曹陆铖 《科技创新与应用》 2024年第29期161-165,共5页
在针对旅行商问题(Travelling Salesman Problem)的近似求解算法中,传统启发式算法收敛速度较慢,准确性较低。为解决上述问题,该文提出一种基于Transformer的神经网络方法。该方法使用神经网络,可有效提高近似解的求解速度和准确性,并使... 在针对旅行商问题(Travelling Salesman Problem)的近似求解算法中,传统启发式算法收敛速度较慢,准确性较低。为解决上述问题,该文提出一种基于Transformer的神经网络方法。该方法使用神经网络,可有效提高近似解的求解速度和准确性,并使用Transformer注意力机制全面提高神经网络的性能。该方法使用强化学习进行训练,使用束搜索算法进行搜索。使用该方法对随机50节点的旅行商问题进行测试,试验结果表明该种基于Transformer的旅行商问题解法,可在较低的复杂度前提下,得到近似于精确解的效果。 展开更多
关键词 旅行商问题 TRANSFORMER 注意力机制 神经网络 近似求解
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基于Att-BiLSTM的雷达信号调制方式识别
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作者 王之腾 纪存孝 +1 位作者 刘畅 董琳 《移动信息》 2024年第1期172-176,共5页
识别雷达信号的调制方式有助于分析雷达的工作模式和目的,为及时采取恰当的应对措施提供依据。长短时记忆网络(LongShort-Term Memory,LSTM)深度学习模型在基于特征的调制方式识别领域中有着广泛应用,但LSTM模型的时间性能会随着输入数... 识别雷达信号的调制方式有助于分析雷达的工作模式和目的,为及时采取恰当的应对措施提供依据。长短时记忆网络(LongShort-Term Memory,LSTM)深度学习模型在基于特征的调制方式识别领域中有着广泛应用,但LSTM模型的时间性能会随着输入数据规模的增大而下降。针对以上问题,文中提出了一种基于注意力机制的双向长短时记忆网络(BidirectionalLongShort-Term Memory,BiLSTM)的雷达信号调制方式识别算法。该算法通过BiLSTM提取信号原始数据的特征,再使用注意力机制为学习到的特征分配相应权重,最后由分类器根据学习到的特征输出分类结果。使用Python框架构建基于注意力机制的BiLSTM网络模型,以雷达辐射源信号特征仿真数据作为网络的输入和训练基础,实现对辐射源的调制方式的识别。结果表明,该模型在识别雷达信号的调制方式方面具有良好的效果。 展开更多
关键词 雷达信号调制方式 时序问题 注意力机制 BiLSTM
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脑电生物反馈治疗联合盐酸哌甲酯治疗注意缺陷多动障碍患儿的效果
12
作者 孙显婷 《中国民康医学》 2024年第1期88-91,共4页
目的:观察脑电生物反馈治疗联合盐酸哌甲酯治疗注意缺陷多动障碍(ADHD)患儿的效果。方法:选取2021年1月至2022年12月该院收治的60例ADHD患儿进行前瞻性研究,按照随机数字表法将其分为对照组和研究组各30例。对照组口服盐酸哌甲酯治疗,... 目的:观察脑电生物反馈治疗联合盐酸哌甲酯治疗注意缺陷多动障碍(ADHD)患儿的效果。方法:选取2021年1月至2022年12月该院收治的60例ADHD患儿进行前瞻性研究,按照随机数字表法将其分为对照组和研究组各30例。对照组口服盐酸哌甲酯治疗,研究组在对照组基础上联合脑电生物反馈治疗,两组均连续治疗3个月。比较两组临床疗效,治疗前后儿童行为问题[Conners父母问卷(PSQ)]评分、视听整合持续测试系统(IVA-CPT)评分、睡眠质量[匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)]评分,以及不良反应发生率。结果:研究组治疗总有效率为93.33%(28/30),高于对照组的70.00%(21/30),差异有统计学意义(P<0.05);治疗后,研究组品德问题、学习问题、心神障碍、冲动-多动、焦虑、多动指数等PSQ各项评分和PSQI评分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);治疗后,研究组综合注意力商数、综合反应控制商数等IVA-CPT评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);两组不良反应发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:脑电生物反馈治疗联合盐酸哌甲酯治疗ADHD患儿可提高治疗总有效率和IVA-CPT评分,降低儿童行为问题评分,改善睡眠质量,效果优于单纯盐酸哌甲酯治疗。 展开更多
关键词 注意缺陷多动障碍 脑电生物反馈 盐酸哌甲酯 行为问题 睡眠质量 视听整合 不良反应
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面向智能驾驶的密集行人检测算法
13
作者 姜鑫 苏昭宇 薛松 《现代计算机》 2024年第10期1-10,共10页
针对智能驾驶场景下密集行人检测泛化能力差和检测精度低的问题,提出一种改进的SF-YOLO算法。该方法首先通过引入无参注意力机制——SimAM注意力机制,挖掘更深层次的特征通道间关系和特征图空间信息,增大神经网络模型的感受野,增强模型... 针对智能驾驶场景下密集行人检测泛化能力差和检测精度低的问题,提出一种改进的SF-YOLO算法。该方法首先通过引入无参注意力机制——SimAM注意力机制,挖掘更深层次的特征通道间关系和特征图空间信息,增大神经网络模型的感受野,增强模型在特征提取阶段获得更加丰富的特征信息;然后在Neck部分借鉴BiFPN思想进行多尺度特征融合;其次增加信息融合模块,结合头部关键信息提高遮挡行人的置信度,抑制无效特征,降低网格的训练难度,提高对遮挡行人的识别能力;最后在后处理阶段的目标检测框的选定方法上,设计Soft Confluence替代原始算法,优化anchor的回归预测,改善行人密集时因距离过近而被漏检的情况,提高模型收敛能力。实验结果表明,所提的改进YOLO算法在人员密集区域的行人检测精度高达92.1%,相较于原始模型提高了4.9个百分点,平均精度均值提高了6.1个百分点。 展开更多
关键词 智能驾驶 行人检测 遮挡问题 注意力机制
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注意力经济、注意力贫困与信息流赋能减贫 被引量:3
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作者 鄢一龙 《理论与改革》 北大核心 2023年第6期99-114,159,160,共18页
随着互联网进入移动互联阶段,用户与互联网联接更紧密,平台规模更大,注意力逐渐成为稀缺资源,社会已经进入注意力经济时代。内容电商依托信息平台配置注意力资源的强大能力,创造了“无限商场”的销售模式,改变了商业逻辑,同样也改变了... 随着互联网进入移动互联阶段,用户与互联网联接更紧密,平台规模更大,注意力逐渐成为稀缺资源,社会已经进入注意力经济时代。内容电商依托信息平台配置注意力资源的强大能力,创造了“无限商场”的销售模式,改变了商业逻辑,同样也改变了减贫的逻辑,为乡村脱贫创造新条件。贫困人口注意力资源匮乏与获取注意力资源的能力不足,使注意力贫困问题成为贫困的一个新维度。通过信息流赋能,构建全链条赋能减贫机制,帮助贫困人口掌握信息营销的“新农具”,把握新市场空间和新社群创造的机会。同时做好“品设”打造,巧妙利用信息大规模传播的优势以及平台导流的效率,使扶贫减贫、乡村振兴能够掌握先进生产力、用好先进生产工具,从而推进内生式脱贫以及乡村共同富裕,实现经济和社会价值双提升。 展开更多
关键词 注意力经济 精准扶贫 贫困问题 注意力贫困 信息流赋能 共同富裕 “新农具”
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一种自动求解数学应用题的双路文本编码器 被引量:1
15
作者 肖菁 何岱俊 曹阳 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期36-44,共9页
近年来,得益于人工智能技术(Artificial Intelligence,AI)的快速发展,关于自动求解数学应用题(Math Word Problem,MWP)的研究越来越趋向成熟。在自动求解数学应用题任务中,对问题文本进行建模至关重要。针对这一问题,文章提出了一个基... 近年来,得益于人工智能技术(Artificial Intelligence,AI)的快速发展,关于自动求解数学应用题(Math Word Problem,MWP)的研究越来越趋向成熟。在自动求解数学应用题任务中,对问题文本进行建模至关重要。针对这一问题,文章提出了一个基于循环神经网络(Recursive Neural Network,RNN)和Transformer编码网络的双路文本编码器(Dual Channel Text Encoder,DCTE):首先,使用循环神经网络对文本进行初步的编码;然后,利用基于自注意力(Self-attention)机制的Transformer编码网络来获得词语的远距离上下文语义信息,以增强词语和文本的语义表征。结合DCTE和GTS(Goal-Driven Tree-structured MWP Solver)解码器,得到了数学应用题求解器(DCTE-GTS模型),并在Math23k数据集上,将该模型与Graph2Tree、HMS等模型进行了对比实验;同时,为探讨编码器配置方法对模型效果的影响,进行了消融实验。对比实验结果表明:DCTE-GTS模型均优于各基准模型,答案正确率达到77.6%。消融实验结果表明双路编码器的配置方法是最优的。 展开更多
关键词 人工智能 数学应用题 循环神经网络 自注意力 树形解码器
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基于自注意力网络的深度图匹配模型 被引量:1
16
作者 徐周波 陈浦青 +1 位作者 刘华东 杨欣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第4期1005-1012,共8页
现有深度图匹配模型在节点特征提取阶段常利用图卷积网络(GCN)学习节点的特征表示。然而,GCN对节点特征的学习能力有限,影响了节点特征的可区分性,造成节点的相似性度量不佳,最终导致模型的匹配精度受损。为解决这一问题,提出一种基于... 现有深度图匹配模型在节点特征提取阶段常利用图卷积网络(GCN)学习节点的特征表示。然而,GCN对节点特征的学习能力有限,影响了节点特征的可区分性,造成节点的相似性度量不佳,最终导致模型的匹配精度受损。为解决这一问题,提出一种基于自注意力网络的深度图匹配模型。所提模型在节点特征提取阶段使用新的自注意力网络来学习节点特征,其原理是通过空间编码器和自注意力机制分别学习节点的空间结构以及所有节点之间的联系,从而改善节点的特征描述。此外,为了减小放松图匹配问题所带来的精度损失,将图匹配问题建模为整数线性规划问题,在图匹配问题的节点匹配基础上增加结构匹配约束,以及引入高效的组合优化求解器来计算图匹配问题的局部最优解。实验结果表明,在PASCALVOC数据集上,与PCA-GM相比,所提模型在20类图像上的匹配精度平均值提高了14.8个百分点;在Willow Object数据集上,所提模型在5类图像上的匹配精度平均值提高了7.3个百分点,并且在自行车、植物等目标匹配任务上达到了最佳的效果。 展开更多
关键词 深度图匹配 图匹配问题 组合优化 深度学习 自注意力 整数线性规划
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面向无人机救援搜寻的多轨迹策略优化方法 被引量:1
17
作者 王鹏 王小清 吴仁彪 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期4381-4391,共11页
无人机在应急救援中能有效辅助搜救人员缩短搜寻时间,减小生命财产损失。针对无人机搜寻规模变大时传统方法运行时间较长的问题,提出一种基于注意力机制的多轨迹策略优化方法。该方法基于深度强化学习算法,引入多轨迹采样技术,避免轨迹... 无人机在应急救援中能有效辅助搜救人员缩短搜寻时间,减小生命财产损失。针对无人机搜寻规模变大时传统方法运行时间较长的问题,提出一种基于注意力机制的多轨迹策略优化方法。该方法基于深度强化学习算法,引入多轨迹采样技术,避免轨迹数据产生采样偏差;引入数据增强技术,进一步丰富轨迹数据特征;提出结合信息熵的目标损失函数,指导模型探索更优可行解空间。网络模型采用编码-解码框架,通过调整注意力机制网络提升编码器学习能力,利用添加残差子层提升解码器泛化能力。采用随机数据集和公共数据集分别验证模型的优化效果和泛化性能。试验结果显示,基于注意力机制的多轨迹策略优化方法相比理论最优解,在计算时间方面平均缩短了94.3%。此外,基于注意力机制的多轨迹策略优化方法相比对照方法的解,在平均差距方面相对提升了95.1%,在标准差方面降低了4.4%,为提升无人机救援搜寻效率提供了技术参考。 展开更多
关键词 公共安全 救援搜寻 旅行商问题 深度强化学习 注意力机制 多轨迹采样 数据增强
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基于学生-问题关联的异构图知识追踪模型
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作者 闫秋艳 司雨晴 +1 位作者 袁冠 王志晓 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3549-3556,共8页
知识追踪旨在评估学习者的学习状态,并根据先前的答题情况预测他们未来的答题表现.然而现有的知识追踪模型大多仅关注问题或技能间的关联,忽略了学生与问题间的结构关系.为此我们提出了基于学生问题关联的异构图知识追踪模型(StudentPro... 知识追踪旨在评估学习者的学习状态,并根据先前的答题情况预测他们未来的答题表现.然而现有的知识追踪模型大多仅关注问题或技能间的关联,忽略了学生与问题间的结构关系.为此我们提出了基于学生问题关联的异构图知识追踪模型(StudentProblem association based heterogeneous graph Knowledge Tracing model,SPKT).该模型在知识追踪中融合了学生的学习能力和问题的重要性,并使用图注意力网络学习学生问题间的关联,获得学生、问题的嵌入表示并进行知识状态的预测.通过在真实公开数据集上的性能对比和模型消融实验,并可视化SPKT模型的知识追踪效果,证明了SPKT在预测性能上优于现有的知识追踪模型. 展开更多
关键词 知识追踪 异构图网络 注意力机制 学习能力 问题重要性
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专家型教师与职前教师的专业洞察力比较研究 被引量:3
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作者 李让美 郭衎 曹一鸣 《数学教育学报》 北大核心 2023年第2期59-64,96,共7页
教师专业洞察力作为一项教学实践能力,在职前与在职教师专业发展研究领域日益受到重视.以18位专家型教师和28位职前教师为研究对象,利用眼动追踪技术,结合基于视频的访谈法,从教师的注意和推理两个维度,探索专家型教师与职前教师对学生... 教师专业洞察力作为一项教学实践能力,在职前与在职教师专业发展研究领域日益受到重视.以18位专家型教师和28位职前教师为研究对象,利用眼动追踪技术,结合基于视频的访谈法,从教师的注意和推理两个维度,探索专家型教师与职前教师对学生合作过程的洞察力差异,为职前与在职教师教学实践能力提升提供依据.研究发现:教师的专业洞察力与其教学经验密切相关.在学生合作问题解决过程中,专家型教师能够敏锐觉察关键信息,并将其与一般性教学原则建立联系,提出教学建议;职前教师的注意力容易被频繁发言的学生吸引,对学生的问题行为更加敏感,较少关注合作教学目标. 展开更多
关键词 专业洞察力 合作问题解决 注意 推理 眼动
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儿童注意缺陷多动障碍共病情绪问题的单核苷酸多态性研究 被引量:1
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作者 李抒瑾 杨艳飞 +3 位作者 苏敏 凌昱 饶艳琼 崔继华 《昆明医科大学学报》 CAS 2023年第4期139-147,共9页
目的了解注意缺陷多动障碍儿童共患情绪问题与15个候选基因单核苷酸多态性是否有关。方法选取昆明市儿童医院2022年7月至2022年9月就诊的符合DSM-V诊断标准诊断为ADHD的139例儿童,请其带养人填写Vanderbilt量表、Conners量表和CBCL量表... 目的了解注意缺陷多动障碍儿童共患情绪问题与15个候选基因单核苷酸多态性是否有关。方法选取昆明市儿童医院2022年7月至2022年9月就诊的符合DSM-V诊断标准诊断为ADHD的139例儿童,请其带养人填写Vanderbilt量表、Conners量表和CBCL量表、教师填写Vanderbilt量表进行儿童情绪问题的评估,并采用其外周血检测NET1-rs3785143、DBH-rs1611115、COMT-rs4680、MAOA-rs3788862、5-HTTLPR�rs25531、OXTR-rs4686302、ACTR3B-rs4629772、LMOD2-rs7809453、FOXN3-79162905、LRRTM4-rs146855089、CUX1-rs10808119、NRL-rs61227778、PBX4-rs56159542、CALD1-rs79846815、ARHGEF12-rs77216358共15个候选基因位点单核苷酸多态性,对结果进行分析。结果ADHD患儿的LRRTM4-rs146855089和MAOA�rs3788862的单核苷酸多态性在教师Vanderbilt量表的情绪分量表构成比上,差异具有统计学意义(P<0.01);OXTR-rs4686302 SNP多态性在PSQ心身问题因子构成比上,差异有统计学意义(P<0.05);提示在情绪问题儿童中LRRTM4-rs146855089的GG基因型、MAOA-rs3788862的G基因型和OXTR-rs4686302的TT/CT基因型占据更高的比例。在男性患儿中DBH-rs1611115的CC基因型在CBCL交往不良分量表中构成比上,差异有统计学意义(P<0.01),提示阳性病例中CC基因型比例更高。结论注意缺陷多动障碍儿童中LRRTM4-rs146855089的GG基因型、OXTR-rs4686302的TT/CT基因型、男性患儿中MAOA-rs3788862的G基因型和DBH-rs1611115的CC基因型均与ADHD患儿共病情绪问题有关。 展开更多
关键词 注意缺陷多动障碍 情绪问题 单核苷酸多态性 儿童
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