基于深度主动学习的科研合作网络中节点排序研究

节点排序任务在社交网络与科研合作等领域的应用愈加广泛,准确评估网络节点重要性的课题备受关注。然而,合作网络通常存在大量噪声、不完整信息以及动态变化,传统节点排序方法往往难以取得令人满意的结果。为此,提出一种基于深度主动学习的方法进行科研合作网络中节点的排序。该方法结合深度学习的优势以及主动学习的查询策略,能够在数据标签稀缺和噪声干扰较大的情况下自适应地根据网络中节点的重要性进行排序。具体而言,首先利用深度学习模型从节点的多模态特征中进行表示学习,将节点表示与其重要性相结合,形成一个综合排序指标;然后通过主动学习方法选择对排序结果具有较大影响的节点进行标注,从而逐步优化排序模型。在真实的科研合作网络数据集上进行验证实验,发现与传统排序方法相比,基于深度主动学习的方法在节点排序准确性和稳定性方面有显著提升。

基于机器学习的Web网络爬虫算法优化研究

随着互联网的不断发展,网络爬虫在信息获取和数据挖掘等领域中的应用越来越广泛。同时在互联网相关应用中,机器学习技术成为一种非常重要的手段,能够完成更加高效和准确的网络爬取。然而,现有的网络爬虫算法还存在着很多问题,比如效率低下、容易被封禁等。因此,本文对现有的网络爬虫算法进行分析和总结,找出其中存在的问题和不足之处,提出一种基于机器学习的网络爬虫算法优化方法,使其更加智能和自适应,以期更好地满足实际应用的需求。

网络学习空间下的高中数学合作学习模式分析

随着“互联网+教育”发展,网络学习空间成为智慧教育发展的基本途径,有效促进了教育改革,并得到国家重视,成为教育数字化工作的重点。中国教科院于2023年2月13号发布《中国智慧教育蓝皮书(2022)》,指出中国已初步建立起了数字化教育环境,各级各类学校均已实现了网络覆盖,近2/3的老师和半数以上的学生都已开通个人网络学习空间。可知网络学习空间教学应用已处于普遍化、常态化,它不仅突破了时间和空间的局限,实现了随时可学、随地可学、人人可学的新格局,还为构建学习型社会和终身教育体系提供了教育资源保障。但是目前高中数学课程在网络学习空间的教学方式较为单一,师生在网络学习中互动交流也不够,而合作学习能有效增强学生的学习兴趣。基于此,本研究在网络学习空间下的高中数学合作学习现状调研与分析的基础上,构建了网络学习空间下的高中数学合作学习模式。

基于网络空间的初中数学合作学习模式探究

随着信息技术的飞速发展,网络空间为教育提供了新的可能性,尤其是合作学习的模式。在这样的背景下,本文分析了网络空间和合作学习的理论基础,探讨了初中数学教育中合作学习的优势,并提出了一种基于网络空间的初中数学合作学习模式。希望通过本文的研究,可以为新时期的初中数学教师提供一些可行性的建议,从而促进合作学习模式的顺利实施,发挥出更大的教学价值。

DMANet:针对空间非合作目标位姿估计的密集多尺度注意力网络

利用单目相机对空间非合作目标进行准确的姿态估计对于空间碎片清除、自主交会和其他在轨服务至关重要。然而,单目姿态估计方法缺乏深度信息,导致尺度不确定性问题,大大降低了其精度和实时性。本文首先提出了一种多尺度注意块(Multi-scale attention block, MAB),从输入图像中提取复杂的高维语义特征。其次,基于MAB模块,提出了空间非合作目标6自由度位姿估计的密集多尺度注意网络(Dense multi-scale attention network, DMANet),该网络由平面位置估计、深度位置估计和姿态估计3个分支组成,通过引入基于欧拉角的软分类方法,将位姿回归问题表述为经典分类问题。此外,设计了空间非合作目标模型,并利用Coppeliasim构建了姿态估计数据集。最后,与其他最先进的方法相比,在SPEED+、URSO数据集和本文数据集上全面评估了所提出的方法。实验结果表明,该方法具有较好的姿态估计精度。

Q学习演化博弈中决策机制对网络合作水平的影响

针对博弈决策过程中个体无法获取邻居收益的问题,基于Q学习自我经验学习的特性,提出Q学习演化博弈模型。考虑到不同Q学习决策机制会对网络合作水平产生不同的影响,采用ε-greedy决策机制、Boltzmann决策机制和Max-plus决策机制,针对不同的网络类型、不同的博弈模型参数和不同的强化学习参数进行对比实验,量化分析决策机制对网络合作水平的影响。实验结果表明:与传统的演化博弈模型相比,Q学习演化博弈模型能够普遍提高网络的合作水平,并且不同的Q学习决策机制会对网络合作水平产生不同的影响,使用ε-greedy决策机制的模型合作水平比另两种模型高约35%和37%;较低的学习率、较高的折扣率以及适中的收益均匀性能够促进网络中个体间的合作,使用ε-greedy决策机制的模型合作水平比在较高学习率和较低折扣率下的合作水平分别高约40%和45%;在较高的探索率下,引入考虑个体全局属性的Max-plus决策机制的网络平均收益比引入另两种决策机制的Q学习模型高约22%和17%。

动态网络型组织中的成员认知异质性、重复合作概率与学习绩效

新一轮科技革命和产业变革趋势对交叉学科知识生产形成了迫切需求,由此催生了以动态合作网络为主要形态的组织结构,既有研究在成员认知异质性与组织学习绩效的关系上存在争论,而该争论尚未在动态合作网络型组织中加以探讨。引入重复合作概率这一因素构建动态合作网络,基于Agent-Based Model模拟仿真,研究了成员认知异质性对动态网络型组织学习绩效的影响,得到三方面主要发现:首先,成员认知异质性对组织学习绩效均值有正向影响,但同时也会导致组织学习绩效方差增大,可靠性降低,提高重复合作概率可以对这一负面影响起到减缓作用,让组织学习获得“高均值”与“低方差”的兼顾。其次,当认知共识化程度较高时,组织奉行同质化成员认知的策略能够有效降低学习绩效的方差;当认知共识化程度较低时,组织奉行同质化成员认知的策略对于降低学习绩效方差的作用不大。最后,在重复合作概率较高的组织中,认知同质性组织在发展初期的学习表现要优于认知异质性组织,但随着时间推移,认知异质性组织的学习表现曲线会相交并超过认知同质性组织的曲线,在长期中达到更高的水平。通过引入“重复合作概率”这一变量,在一定程度上弥合了现有关于成员认知异质性与组织学习绩效的理论争论,为合作网络型组织收获高效且稳定的学习提供了理论指导。

“网络学习共同体”下小学高年级数学教学的困境与策略

学习共同体是一种合作教学的重要手段,也是教学改革的一项重要举措。在小学高年级数学教学中,尽管大多是一些基础知识点,但高年级数学难度大大提升,对于学生而言学习中经常遇到各种问题,而在互联网+背景下,构建网络学习共同体,能够有效改善线下合作学习的不足,不受时间和空间限制,在网络上共同学习、共同进步。文章主要分析“网络学习共同体”下小学高年级数学教学困境,并提出针对性的改进措施,旨在促进“网络学习共同体”优势充分展现,促进学生核心素养发展。

基于深度学习的网络Web异常流量检测方法

为了灵敏感知网络环境态势,提高用户隐私数据安全性,提出基于深度学习的网络Web异常流量检测方法。利用数据平面开发工具包设计Web流量采集架构,设置环境抽象层、内存管理层、调试组件等核心部件,实时捕获流量包;对流量数据数值化和归一化过程预处理,选用Daubechiesl小波函数对数据信号做离散小波变换,设定滑动窗口,分解数值序列,结合平均值、标准差和能量占比等特征参数,从数值序列中提取异常流量特征;利用长短时记忆网络学习特征向量,获得不同特征的时序关系,引入注意力机制对异常检测贡献度较高的特征赋权,构建多层感知机网络,输出最终检测结果。仿真实验表明,所提方法可同时满足高检测率和低虚警率的要求,为Web网络安全提供保障。

基于网络学习空间的小学数学自主、合作、探究式学习实践与思考

网络学习空间将传统的教育模式与现代科技相结合,突破时间、空间的限制,提供了更多的教学、学习资源。小学数学自主、合作、探究式学习是一种以学生为主体,以问题为导向,强调学生主动参与、合作、探究的学习方式。通过创设具有吸引力的网络学习环境、建立合作学习小组、设计探究式学习任务、提供及时的教学反馈以及丰富课堂教学活动等策略,学生不断在自学、对学、群学的过程中培养自身独立思考、合作交流、解决问题的能力,从而提高学习兴趣和效果。教师可以充分发挥网络学习空间的优势,培养学生的核心素养和信息素养。

基于网络学习空间的合作学习模式研究

信息技术的发展带动了教育行业,随着时代的不断发展和进步,传统的教育模式已经不能满足学生的需求,落后的教学模式已经失去了教育的价值。在新时代下,为了促进网络学习空间下的合作学习模式,首先必须要认同信息技术时代下的网络学习模式,只有加强对网络的认可,才能够借助网络来实现合作学习模式,改变教育水平的不足。基于此,本文主要从以下几个方面来展开相关的探究和思考,希望能够带来参考性的意见和建议。

小学数学利用网络学习空间开展小组合作学习探究

在当前的信息化时代,网络学习空间已经成为小学数学教学的常见工具。小组合作学习作为一种积极的教学方式,被广泛的应用于小学各学科的教学。小组合作学习中的互动交流、讨论、分享经验等也促进学生的深入思考和学习理解。利用网络学习空间进行小组合作学习具有良好的应用前景,可以进一步扩大在小学数学教学中的示范和推广。

基于网络的合作学习的教学设计及案例研究

目前 ,随着网络技术的发展和教育理念的变革 ,合作学习被认为是极有发展和应用前景的网络教学策略之一 ,而基于网络的合作学习的教学设计及教学模式是亟待深入研究的问题。本文首先阐述了合作学习的概念及其理论 ,进而阐述基于网络的合作学习的教学设计 ,探讨了一种基于网络的合作学习的教学模式 。

基于语义Web的网络学习资源库本体实现

将语义Web技术引入网络学习系统,构造了一个基于语义Web架构的网络学习资源库本体,实现对网络学习系统中学习资源的管理。在分析本体建模方式以及网络学习资源库基本功能的基础上,定义了由学习资源本体和用户本体组成的学习资源库顶层本体,并给出系统类图,在Protégé3.1中实现了本体建模,给出了基于OWL的本体描述,对定义的本体进行了评估,并用基于本体的推理实例验证了本体的有效性。

网络环境下合作活动学习的行动研究——以“课程与教学论”的教学改革试验为例

开展网络环境下的教学改革,是当前教育研究的新方向。本文以高等学校教育学专业主干课程——"课程与教学论"的教学改革试验为例,介绍网络环境下合作活动学习行动研究的设计与实施过程,阐述通过研究取得的经验,包括建构起网络环境下合作活动学习的基本原理、改进了网络课程的结构、开发出了基于网络的纸质教材的新型教学结构和建成了新型的活动化网络教室。

Web环境下的合作学习系统的设计与实现

结合ＣＳＣＷ技术，分析了实现合作学习系统涉及的主要技术，提出此类应用基本的合作机制，并给出一种合作学习的系统模型．

基于WEB的知识分布式合作学习系统的设计与实现

基于WEB的教学系统正在流行，但多数局限于学生孤独地浏览网上教材，缺乏依靠网络而形成的同学之间相互讨论和经验分享，因而无法吸引学生上网学习，使用效果并不理想。文章提出了基于WEB平台的“知识分布式合作学习”的概念，它通过网络建立合作工作环境（CSCW），形成虚拟的合作学习群体，促使教师与学生、学生与学生经验共享、信息交、讨论问题。文章介绍了该系统的设计与实现。

网络表示学习在学者科研合作预测中的应用研究

在大数据环境下,科研合作是提高科研水平、促进科研产出的重要途径。如何在浩如烟海的学者、机构、领域信息中准确地找到与自身研究方向相近的合作对象是近年来科研合作预测的研究重点。本文通过科学学领域科学文献的记录数据,构建作者-作者、机构-机构、作者-机构、作者-关键词、机构-关键词的共现网络,接着通过网络表示方法学习作者、机构、关键词在所处网络中的语境信息,将信息实体表示成相同空间的低维稠密向量,最后根据表示向量的相似度计算实现合作对象、合作领域挖掘。通过网络表示学习方法能实现多种异质信息融合,定量计算各信息实体间的关联强度,可以很好地捕捉科研网络中学者-学者、学者-机构、学者-关键词的关系,准确地为学者挖掘潜在合作者、合作机构和关键词。

基于计算机和网络的合作式自主学习模式研究

基于计算机和网络的大学英语教学改革的一个重要目标是发展自主学习能力。但自主学习不等于孤立学习,外语自主学习也离不开与他人的交流与合作。本文探讨在网络环境下通过自主学习和合作学习的有机结合,培养学生自主能力的可行性。

构建基于网络的合作学习环境

在信息与通讯技术越来越发达的今天,基于网络的远程学习已变得越来越重要。该文介绍的是如何构建基于网络的合作学习环境,着重介绍了网络学习环境的三个基本要素:学习内容、通讯工具及协同合作,并对每一要素的特点及可利用的工具进行了分析,文章最后呈现了一个基于网络的合作学习环境实例。