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基于双阶段元学习的小样本中医舌色域自适应分类方法 被引量:1
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作者 卓力 张雷 +2 位作者 贾童瑶 李晓光 张辉 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期986-994,共9页
舌色是中医(TCM)望诊最关注的诊察特征之一。在实际应用中,通过一台设备采集到的舌象数据训练得到的舌色分类模型应用于另一台设备时,由于舌象数据分布特性不一致,分类性能往往急剧下降。为此,该文提出一种基于双阶段元学习的小样本中... 舌色是中医(TCM)望诊最关注的诊察特征之一。在实际应用中,通过一台设备采集到的舌象数据训练得到的舌色分类模型应用于另一台设备时,由于舌象数据分布特性不一致,分类性能往往急剧下降。为此,该文提出一种基于双阶段元学习的小样本中医舌色域自适应分类方法。首先,设计了一种双阶段元学习训练策略,从源域有标注样本中提取域不变特征,并利用目标域的少量有标注数据对网络模型进行微调,使得模型可以快速适应目标域的新样本特性,提高舌色分类模型的泛化能力并克服过拟合。接下来,提出了一种渐进高质量伪标签生成方法,利用训练好的模型对目标域的未标注样本进行预测,从中挑选出置信度高的预测结果作为伪标签,逐步生成高质量的伪标签。最后,利用这些高质量的伪标签,结合目标域的有标注数据对模型进行训练,得到舌色分类模型。考虑到伪标签中含有噪声问题,采用了对比正则化函数,可以有效抑制噪声样本在训练过程中产生的负面影响,提升目标域舌色分类准确率。在两个自建中医舌色分类数据集上的实验结果表明,在目标域仅提供20张有标注样本的情况下,舌色分类准确率达到了91.3%,与目标域有监督的分类性能仅差2.05%。 展开更多
关键词 中医舌色分类 小样本 自适应 双阶段元学习
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来华临床医学专业留学生学习适应性的调查研究 被引量:1
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作者 阚氏海 冯国营 +3 位作者 Sinkemani Arjun 赵冬梅 王志强 李京敏 《继续医学教育》 2024年第4期105-108,共4页
目的调查临床医学专业留学生在华学习适应情况,并对医学本科院校留学生教育与管理提出改进意见。方法选取2013年9月至2021年9月滨州医学院所招收临床医学专业留学生260名为研究对象,从基本信息、教育环境、教学要素和校园关系4个方面开... 目的调查临床医学专业留学生在华学习适应情况,并对医学本科院校留学生教育与管理提出改进意见。方法选取2013年9月至2021年9月滨州医学院所招收临床医学专业留学生260名为研究对象,从基本信息、教育环境、教学要素和校园关系4个方面开展线上问卷调查。采用Likert 5级度量评分法对教育环境、教学要素、校园关系的满意度进行量化,分析其学习适应性情况,并收集学生建议。结果调查显示,临床医学专业留学生主要来源于南亚与非洲等医疗教育及医疗水平欠发达地区,男性多于女性,以从事医疗卫生事业为学习目标。留学生在华学习整体适应满意度均值(Mean)达3.99,其中教育环境、教学要素、校园关系Mean分别为3.97、3.83、4.18。而留学生不满意率最高的3个方面分别为文化差异致挫折感18.5%(48名)、课程设置与教材14.6%(38名)以及奖学金制度13.5%(35名)。同时,学生对不满意方面进行了阐释。结论来华临床医学专业留学生整体学习适应水平较高,学习效果良好,但仍存在教师语言能力不足、基础设施不完善、管理制度不科学、跨文化交流较少等问题,阻碍了医学留学生教育的发展。同时也针对这些问题提出了改进建议。 展开更多
关键词 临床医学专业 来华留学生 学习适应 跨文化适应 医学本科院校 满意度
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多元生源背景下高职学生自适应学习探析 被引量:1
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作者 马国勤 崔战利 《长江工程职业技术学院学报》 CAS 2024年第2期69-74,共6页
为探索高职个性化、多样化、定制化教育及提高教学改革的针对性和有效性,以某高职院校10028名在校生为研究对象,通过问卷调查开展实证研究,通过对比、关联、聚类分析和关键词词频统计分析等数据处理方式,探析多元生源背景下高职学生个... 为探索高职个性化、多样化、定制化教育及提高教学改革的针对性和有效性,以某高职院校10028名在校生为研究对象,通过问卷调查开展实证研究,通过对比、关联、聚类分析和关键词词频统计分析等数据处理方式,探析多元生源背景下高职学生个性化学习表征和自适应学习模式,提出了强化职业生涯规划教育、建立健全教学管理与校企合作办学制度、优化职业教育课程体系和深化课程考核评价改革四个方面的关键举措以满足高职学生自适应学习需求。 展开更多
关键词 实证调查 多元生源 个性化学习 自适应学习
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基于数字孪生和深度强化学习的矿井超前液压支架自适应抗冲支护方法 被引量:1
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作者 张帆 邵光耀 +1 位作者 李昱翰 李玉雪 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期23-29,45,共8页
受深部开采冲击地压等地质灾害扰动的影响,存在矿井超前支护系统自感知能力差、智能抗冲自适应能力弱、缺乏决策控制能力等问题。针对上述问题,提出了一种基于数字孪生和深度强化学习的矿井超前液压支架自适应抗冲支护方法。通过多源传... 受深部开采冲击地压等地质灾害扰动的影响,存在矿井超前支护系统自感知能力差、智能抗冲自适应能力弱、缺乏决策控制能力等问题。针对上述问题,提出了一种基于数字孪生和深度强化学习的矿井超前液压支架自适应抗冲支护方法。通过多源传感器感知巷道环境和超前液压支架支护状态,在虚拟世界中创建物理实体的数字孪生模型,其中物理模型精确展现超前液压支架的结构特征和细节,控制模型实现超前液压支架的自适应控制,机理模型实现对超前液压支架自适应支护的逻辑描述和机理解释,数据模型存储超前液压支架实体运行数据和孪生数据,仿真模型完成超前液压支架立柱仿真以实现超前液压支架与数字孪生模型虚实交互。根据基于深度Q网络(DQN)的超前液压支架自适应抗冲决策算法,对仿真环境中巷道抗冲支护进行智能决策,并依据决策结果对物理实体和数字孪生模型下达调控指令,实现超前液压支架智能控制。实验结果表明:立柱位移与压力变化一致,说明超前液压支架立柱仿真模型设计合理,从而验证了数字孪生模型的准确性;基于DQN的矿井超前液压支架自适应抗冲决策算法可通过调节液压支架控制器PID参数,自适应调控立柱压力,提升巷道安全等级,实现超前液压支架自适应抗冲支护。 展开更多
关键词 矿井智能抗冲 超前液压支架 自适应支护 数字孪生 深度强化学习 深度Q网络 DQN
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可实现双向自适应差分隐私的联邦学习方案
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作者 李洋 徐进 +1 位作者 朱建明 王友卫 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期158-169,共12页
随着个人数据的爆发式增长,基于差分隐私的联邦学习模型可用于解决数据孤岛问题和保护用户数据隐私,参与者通过训练本地数据,将添加噪声后的参数共享到中心服务器进行聚合,实现分布式机器学习训练。此过程中存在两方面问题:①中心服务... 随着个人数据的爆发式增长,基于差分隐私的联邦学习模型可用于解决数据孤岛问题和保护用户数据隐私,参与者通过训练本地数据,将添加噪声后的参数共享到中心服务器进行聚合,实现分布式机器学习训练。此过程中存在两方面问题:①中心服务器广播参数的过程中数据信息仍未受到保护,有泄露用户隐私的风险;②对参数过度添加噪声会导致参数聚合质量降低,影响最终联邦学习的模型精度。为解决以上问题,提出了一种可实现双向自适应差分隐私的联邦学习方案(FedBADP),对客户端和中心服务器之间传输的梯度进行自适应加噪,在保护数据安全的同时不影响模型准确率。考虑到参与者硬件设备的性能限制,文中对其梯度进行采样以减少通信开销,并在客户端和中心服务器使用均方根传递加速模型的收敛提高模型精度。实验结果证明,文中提出的模型框架在保持较好准确率的同时,也增强了用户的隐私保护能力。 展开更多
关键词 双向自适应噪声 均方根传递 采样 差分隐私 联邦学习
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多智能体双注意力自适应熵深度强化学习
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作者 吴培良 袁旭东 +2 位作者 毛秉毅 陈雯柏 高国伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1930-1936,共7页
在执行–评价算法和最大熵强化学习算法中分别存在价值函数过高估计和温度参数脆弱性的问题,从而导致策略网络陷入局部最优.针对此问题,本文提出了一种基于双集中注意力机制与自适应温度参数的多智能体强化学习算法.首先,要构建出两个... 在执行–评价算法和最大熵强化学习算法中分别存在价值函数过高估计和温度参数脆弱性的问题,从而导致策略网络陷入局部最优.针对此问题,本文提出了一种基于双集中注意力机制与自适应温度参数的多智能体强化学习算法.首先,要构建出两个初始参数不同的具有注意力机制的评价网络,通过这两个评价网络对策略网络做出更加准确的评价,从而避免出现过高估计问题而导致策略网络陷入局部最优.其次,本文提出了自适应温度参数的最大熵强化学习算法,计算出每个智能体的策略熵和基线熵,从而动态调整温度参数以实现自适应调整智能体的探索.最后,在受限的合作导航环境和受限的宝藏收集环境中验证了本文算法的有效性,本文算法的平均总成本与平均总惩罚优于其他算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 强化学习 注意力机制 自适应 执行–评价
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基于自适应宽度学习算法的城市污水处理污泥膨胀识别
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作者 何政 李杰 +5 位作者 赵楠 陈行行 阜崴 顾剑 韩红桂 刘峥 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第10期1856-1861,共6页
针对污水处理过程的污泥膨胀难以精准识别的问题,提出了一种基于自适应宽度学习算法(adaptive broad learning algorithm,ABLA)的污泥膨胀识别方法。首先,结合城市污水处理过程的运行数据,采用主元分析法选取与污泥体积指数(sludge volu... 针对污水处理过程的污泥膨胀难以精准识别的问题,提出了一种基于自适应宽度学习算法(adaptive broad learning algorithm,ABLA)的污泥膨胀识别方法。首先,结合城市污水处理过程的运行数据,采用主元分析法选取与污泥体积指数(sludge volume index,SVI)相关的特征变量;其次,建立了一种基于ABLA的污泥膨胀识别模型,利用自适应伪逆算法更新模型参数,提高了识别精度,并验证了模型的收敛性;最后,将所提模型应用于实际的污水处理过程中,利用污水处理厂的实际运行数据对其进行实验验证。实验结果表明,基于ABLA的污泥膨胀识别模型能够实现污泥膨胀的精准识别。 展开更多
关键词 城市污水处理 污泥膨胀 自适应宽度学习算法 识别
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基于学习风格的个性化自适应资源推荐算法研究
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作者 王浩畅 王辉 +2 位作者 潘俊辉 Marius.Petrescu 张强 《计算机与数字工程》 2024年第1期94-98,共5页
个性化自适应资源推荐是以学习者为中心、以人工智能和大数据技术为基础,模拟人类思维进行学习资源推荐的过程。论文在分析学习者和资源学习风格的基础上,分别构建学习者模型和资源模型,运用基于学习风格过滤推荐算法、协同过滤推荐算... 个性化自适应资源推荐是以学习者为中心、以人工智能和大数据技术为基础,模拟人类思维进行学习资源推荐的过程。论文在分析学习者和资源学习风格的基础上,分别构建学习者模型和资源模型,运用基于学习风格过滤推荐算法、协同过滤推荐算法、关联规则推荐算法,展开个性化自适应资源推荐研究。研究结果表明,以学习风格为基础的混合式自适应推荐的结果,更贴合学习者的个性化学习需求。 展开更多
关键词 学习风格 自适应学习 个性化推荐
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融合模糊聚类和自适应去噪的推荐遗忘学习算法
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作者 王建芳 柴广文 +2 位作者 陈艺卿 梁梦豪 罗军伟 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第11期2969-2979,共11页
隐私保护在推荐系统中具有至关重要的地位,因为它有助于保护用户的敏感信息免受泄露风险。近年来,推荐遗忘学习作为一种有效的隐私保护手段引起了越来越多的关注。现有方法为了提高模型的训练效率,通常将数据划分为子分区进行训练。然而... 隐私保护在推荐系统中具有至关重要的地位,因为它有助于保护用户的敏感信息免受泄露风险。近年来,推荐遗忘学习作为一种有效的隐私保护手段引起了越来越多的关注。现有方法为了提高模型的训练效率,通常将数据划分为子分区进行训练。然而,简单划分子分区会破坏用户-项目间的完整性,降低数据的可用性。此外,子分区中隐式反馈的假阳性噪声会干扰模型的训练,使其无法准确地捕捉用户的真实偏好。为解决上述问题,提出了融合模糊聚类和自适应去噪的推荐遗忘学习算法(FDRU)。该算法使用模糊聚类来划分数据集,通过计算交互样本到各个聚类中心的余弦距离来确定隶属度,进而将训练集划分为若干个子分区。FDRU设计了一种自适应去噪方法,其能够根据阈值动态地剔除子分区中的假阳性噪声。通过动态权重聚合子模型进行预测和Top-N推荐。为了验证提出算法的性能,在三个公开数据集上进行实验验证,实验结果表明,提出的算法在召回率和归一化折损累计增益上优于其他基准算法。 展开更多
关键词 隐私保护 推荐 遗忘学习 模糊聚类 自适应去噪
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基于同伴辅助学习分类器的部分域自适应方法
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作者 邱春红 邵晓根 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第1期168-176,共9页
为了解决传统方法忽略分类器转移场景,进一步减轻负转移,提出一种基于同伴辅助学习分类器的部分域自适应方法。提出一个软加权最大均方差来减轻源异常域和目标域之间的负迁移,使得源共享域和目标域的特征分布在特征空间中是一致的;引入... 为了解决传统方法忽略分类器转移场景,进一步减轻负转移,提出一种基于同伴辅助学习分类器的部分域自适应方法。提出一个软加权最大均方差来减轻源异常域和目标域之间的负迁移,使得源共享域和目标域的特征分布在特征空间中是一致的;引入一种同伴辅助学习方法,减轻特定目标学习分类器的过度拟合问题。在三个数据集上的实验结果证明该方法不仅减轻了负迁移,而且解决了分类器移位问题。 展开更多
关键词 部分域自适应 负转移 分类器 同伴辅助学习
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基于深度域适应迁移学习的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量:1
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作者 徐承军 于佰宁 秦懿 《起重运输机械》 2024年第7期65-72,共8页
在实际工业生产中,滚动轴承故障数据稀疏,构建的小样本数据集易导致模型过拟合,需要进行数据增强构成训练域。由于机械设备在运行中存在工况时变性,导致训练数据和测试数据之间存在差异,进而造成轴承故障诊断准确率不高,故提出一种基于... 在实际工业生产中,滚动轴承故障数据稀疏,构建的小样本数据集易导致模型过拟合,需要进行数据增强构成训练域。由于机械设备在运行中存在工况时变性,导致训练数据和测试数据之间存在差异,进而造成轴承故障诊断准确率不高,故提出一种基于生成对抗网络和多核最大均值差异(MK-MMD)的深度域适应迁移学习方法。文中通过有限元模拟获得大量带有标签的仿真故障数据,在此基础上构建深度域适应迁移学习的故障诊断模型,并利用凯斯西储大学的轴承数据集对轴承故障诊断模型进行测试。此外,通过与卷积神经网络(CNN)、深度适配网络(DAN)和深度域自适应网络(DANN)的故障诊断结果对比,证明基于有限元模拟的数据增强和迁移学习的轴承故障诊断方法可有效提高轴承故障诊断的准确度。 展开更多
关键词 滚动轴承 迁移学习 深度域适应 数据增强 有限元模拟
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“3+1+2”选科模式下大学生学习适应性及其影响因素研究
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作者 王新凤 陈昱泽 《河北师范大学学报(教育科学版)》 CSSCI 北大核心 2024年第5期66-76,共11页
学习适应性是评价学生发展的重要指标,分析新高考生源的学习适应性是评价新高考改革成效和提升高等教育质量的关键。对第三批高考改革实施“3+1+2”选科模式的八省市高校本科生进行大规模抽样调查,并通过组间差异分析与多元线性回归分析... 学习适应性是评价学生发展的重要指标,分析新高考生源的学习适应性是评价新高考改革成效和提升高等教育质量的关键。对第三批高考改革实施“3+1+2”选科模式的八省市高校本科生进行大规模抽样调查,并通过组间差异分析与多元线性回归分析,深入研究了新高考生源的学习适应性。结果显示,大学生学习适应性总体良好,学生学习适应性存在显著的个体因素、家庭背景、学校层次和学科背景差异。学生对录取结果和改革成效的满意度以及学生选考科目与大学专业的匹配度均对学习适应性存在显著影响。“3+1+2”科目设置适应了我国基础教育和高等教育发展的实际,但同时高中层面要加强学生选科与志愿填报指导,提升学生选考科目与所学专业的匹配度。高校层面应当及时更新人才培养方案以应对生源多元化带来的挑战,提高学生学习适应能力和人才培养质量。 展开更多
关键词 新高考 学习适应 高考综合改革 选考科目
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智能自适应学习场域建构研究
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作者 曾明星 黄云 +2 位作者 张友福 游小娟 李妍君 《教育信息技术》 2024年第3期64-68,共5页
随着人工智能等技术在教育领域的应用,自适应学习系统得到了快速发展。但学习方式的变革是一项系统工程,仅依赖先进的工具难以实现。文章运用场域理论,建构了以自适应学习平台为核心的显在场域和以主体社会关系为基础的潜在场域相融合... 随着人工智能等技术在教育领域的应用,自适应学习系统得到了快速发展。但学习方式的变革是一项系统工程,仅依赖先进的工具难以实现。文章运用场域理论,建构了以自适应学习平台为核心的显在场域和以主体社会关系为基础的潜在场域相融合的智能自适应学习场域模型。其中,潜在场域包括学生自适应、教师自适应、管理者自适应和家长自适应等社会关系。通过运用资本、形塑惯习可提升学习场域进化的动力,减小阻力,为实现自适应学习提供新的解决办法。 展开更多
关键词 人工智能 自适应学习 学习场域
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智能技术赋能虚拟科学探究学习过程评价与适应性反馈研究
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作者 郑娅峰 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第3期99-105,共7页
虚拟科学探究学习过程的自动评价和适应性反馈是提升探究学习效果的重要支撑手段。研究首先从虚拟科学探究学习过程要素表征和分析模型、自动分析与实时评价、适应性反馈三个方面概述了智能技术在虚拟科学探究学习中的应用现状,总结了... 虚拟科学探究学习过程的自动评价和适应性反馈是提升探究学习效果的重要支撑手段。研究首先从虚拟科学探究学习过程要素表征和分析模型、自动分析与实时评价、适应性反馈三个方面概述了智能技术在虚拟科学探究学习中的应用现状,总结了当前技术应用面临的深层次探究要素表征难、不确定探究过程刻画难、适应性反馈生成难等现实挑战。其次,在此基础上,提出了基于活动流的底层计算模型构建、复杂探究过程动态监测与自动评价、可解释性归因的自适应反馈内容生成三个关键技术。再次,基于关键技术设计了虚拟科学实验自主探究学习平台的技术架构。最后,研究总结了当前研究的创新之处并提出未来建议,为智能技术赋能虚拟科学探究学习领域开展更深入的技术探索提供有益参考。 展开更多
关键词 智能技术 虚拟科学探究学习 过程评价 适应性反馈 平台设计
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大学生慕课学习适应性与投入对学习满意度的影响
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作者 马艳云 《高教学刊》 2024年第9期81-84,共4页
该文主要探究当前大学生在慕课平台上学习适应性和学习投入对学习满意度的影响。在此,采用学习满意度、学习适应性和学习投入量表对大学生进行调研。描述性统计结果显示,大学生学习满意度、学习适应性和学习投入总体良好;相关性分析显示... 该文主要探究当前大学生在慕课平台上学习适应性和学习投入对学习满意度的影响。在此,采用学习满意度、学习适应性和学习投入量表对大学生进行调研。描述性统计结果显示,大学生学习满意度、学习适应性和学习投入总体良好;相关性分析显示,大学生学习满意度与学习适应性、学习投入、在慕课平台上学习年限和每周学习时间呈显著正相关;逐步线性回归分析显示,学习适应性、学习年限、学习时间和学习投入均对学习满意度的影响作用显著,标准化系数均为正数,且由大到小。因此,学习满意度随着学习适应性、学习年限、学习时间和学习投入的增长而提高。 展开更多
关键词 慕课(MOOCs) 大学生 学习满意度 学习适应 学习投入
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自适应学习中基于CNN和IIDLA的图像识别方法研究
16
作者 王敏 《吉林化工学院学报》 CAS 2024年第3期56-61,共6页
近年来计算机辅助医学进行影像诊断逐渐成了该领域的研究热点,为了更好地对医学图像特征进行分类与识别,研究以自适应学习为背景,提出一种融合卷积神经网络与改进迭代深度学习的图像识别方法。过程中引入随机化融合改进卷积神经网络,以... 近年来计算机辅助医学进行影像诊断逐渐成了该领域的研究热点,为了更好地对医学图像特征进行分类与识别,研究以自适应学习为背景,提出一种融合卷积神经网络与改进迭代深度学习的图像识别方法。过程中引入随机化融合改进卷积神经网络,以应对医学图像的多模态特征提取,并结合改进迭代深度学习避免图像数据信息丢失,最终完成对图像信息的识别。结果显示,研究方法在训练集与验证集上进行实验,当迭代进行到第28次与第17次时,系统便开始趋于稳定,对应得到损失函数值分别为0.0124与0.0112。当四种算法的精准率为0.900时,得到的改进型深度学习模型、LeNet-5CNN模型、IYolo-v5模型以及研究方法对应的召回率分别为0.6232、0.5791、0.6774与0.8369。研究方法对5种疾病的识别准确率均明显高于95%。以上结果表示研究方法具有较快的收敛速度与精度,同时能够被广泛应用于多种类型疾病的图像诊断识别当中。 展开更多
关键词 CNN 改进迭代深度学习 图像识别 医学 自适应学习
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基于自适应权重优化的多任务深度学习模型在甘蔗病害识别中的应用
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作者 李冬睿 邱尚明 杨善友 《智能计算机与应用》 2024年第3期163-167,共5页
针对农业领域中甘蔗病害识别的准确率和任务间平衡的问题,提出一种基于自适应权重优化的多任务深度学习模型。该模型采用包含3种病害和1种健康状态的甘蔗叶片图像数据集,通过卷积神经网络(CNN)和多任务学习(MTL)实现病害识别。在模型训... 针对农业领域中甘蔗病害识别的准确率和任务间平衡的问题,提出一种基于自适应权重优化的多任务深度学习模型。该模型采用包含3种病害和1种健康状态的甘蔗叶片图像数据集,通过卷积神经网络(CNN)和多任务学习(MTL)实现病害识别。在模型训练过程中,为应对不同任务间的不平衡问题,引入了自适应权重优化方法。实验结果表明,该模型能显著提高甘蔗病害识别准确率,并在多任务之间实现平衡,为甘蔗智能化种植发展提供一定的借鉴。 展开更多
关键词 深度学习 甘蔗病害识别 多任务学习 自适应权重优化
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自适应过滤预测模型的深度学习探究
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作者 刘媛华 《理论数学》 2024年第10期248-254,共7页
随着信息量的激增,深度学习已成为深化知识信息处理和提高学习效率的关键途径。本文基于深度学习理论,探讨了教育学领域中深度学习的内涵,并针对自适应过滤预测法设计了深度学习的实施框架。将这一教学模式应用于自适应过滤预测法的实... 随着信息量的激增,深度学习已成为深化知识信息处理和提高学习效率的关键途径。本文基于深度学习理论,探讨了教育学领域中深度学习的内涵,并针对自适应过滤预测法设计了深度学习的实施框架。将这一教学模式应用于自适应过滤预测法的实践教学中,旨在通过深度学习技术提升学生的学习成效和满意度,进而为学生实践技能的提高、创新能力的培养以及终身学习能力的构建打下坚实的基础。With the surge of information, deep learning has become a key way to deepen knowledge and information processing and improve learning efficiency. Based on the theory of deep learning, this paper discusses the connotation of deep learning in the field of pedagogy, and designs the implementation framework of deep learning for the adaptive filter prediction method. By applying this teaching mode to the practical teaching of adaptive filtering and prediction method, the purpose is to improve students’ learning effectiveness and satisfaction through deep learning technology, and then lay a solid foundation for the improvement of students’ practical skills, the cultivation of innovation ability and the construction of lifelong learning ability. 展开更多
关键词 自适应过滤法 预测模型 深度学习 实践路径
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高职院校英语自适应学习评价体系研究
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作者 刘杰 刘璇 赵欣 《时代人物》 2024年第27期0221-0223,共3页
高职院校英语自适应学习评价体系研究旨在构建一个全面、动态、科学合理的评价体系,以学生为中心,强 调个性化教学,激发学生的学习兴趣和主动性,提升英语学习的整体成效。评价体系包括学习效果、学习动机、学习策略 和学习满意度四个维... 高职院校英语自适应学习评价体系研究旨在构建一个全面、动态、科学合理的评价体系,以学生为中心,强 调个性化教学,激发学生的学习兴趣和主动性,提升英语学习的整体成效。评价体系包括学习效果、学习动机、学习策略 和学习满意度四个维度。应用对策包括建立反馈机制、加强技术支持、培训教师与管理者。学校需建立反馈平台,投入 资源建设和维护学习平台,引入先进的教育技术,分析学生的学习需求和问题,提供更有针对性的学习资源和支持。教 师需接受培训,掌握自适应学习评价体系的原理和方法,并在真实的教学环境中尝试和应用。 展开更多
关键词 高职院校 英语自适应学习 评价体系
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大模型时代的智适应学习研究:进展、实例与展望
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作者 顾小清 刘桐 《中国教育信息化》 2024年第5期55-66,共12页
智适应系统和生成式人工智能的有机结合正在重塑教育,这是经济全球化、技术变革的新诉求,也是人类文明进步发展的必然阶段。在回顾智适应学习的历史发展和技术优势的基础上,探讨全球视野下智适应学习的研究进展,明晰智适应学习的五个层... 智适应系统和生成式人工智能的有机结合正在重塑教育,这是经济全球化、技术变革的新诉求,也是人类文明进步发展的必然阶段。在回顾智适应学习的历史发展和技术优势的基础上,探讨全球视野下智适应学习的研究进展,明晰智适应学习的五个层级,依次为互联网教育、智能工具、智适应学习、高级智适应学习、完全智适应学习。在技术层面,重点介绍混合专家教育大模型的核心开发模块,讨论如何构建大模型与智适应知识图谱、推荐系统之间的相互赋能,有机结合,最终形成以大模型为核心的人工智能体。同时依托智适应学习应用的技术架构,呈现其应用的典型案例。在此基础上,围绕智适应学习的技术应用探索,梳理和归纳智适应学习的未来愿景:一是构建全民科学教育的标准;二是创造人工智能与人类智慧的同步进化;三是通过高质量人才培养服务教育强国建设。 展开更多
关键词 生成式人工智能 适应学习 人工智能体 个性化学习 大模型
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