基于主体遗忘行为的产学研协同创新最优网络结构

探究产学研协同创新中的知识扩散最优网络结构对提升创新效率具有重要意义。现有关知识扩散过程中的遗忘机制大多被视为指数衰减,且主要关注企业之间的知识扩散,鲜有学者将主体知识遗忘行为纳入产学研协同创新最优网络结构的研究中。本文在现有知识交互模型上加入了遗忘系数,基于仿真方法,探究了主体遗忘行为对产学研协同创新绩效的影响及不同条件下产学研协同创新绩效提升的最优网络结构。结果表明:主体遗忘行为降低了整体绩效,弱化了个体之间的知识差异;在不同的主体知识遗忘率下,最优知识网络结构是不同的。据此,从平均路径长和集聚度视角提出了优化网络结构提升协同创新绩效的建议。

基于序列遗忘行为的动态键值记忆网络

知识追踪过程中动态键值记忆网络(dynamic key-value memory networks,DKVMN)未考虑答题序列对学生学习和遗忘行为的影响,导致DKVMN预测性能仍有一定的提升空间.针对该问题,提出一种基于序列中遗忘行为的动态键值记忆网络(dynamic key-value memory networks-forget,DKVMN-F).将重复时间间隔视为遗忘因素,过去答题次数视为学习因素,利用门控机制在DKVMN的预测层整合遗忘因素和学习因素.仿真结果表明,相较于同类模型,DKVMN-F模型的曲线下面积(area under curve,AUC)和准确率(accuracy,ACC)分数更高,更加适用于知识追踪任务.

秀丽隐杆线虫模型在记忆和遗忘行为研究中的运用

记忆是学习和掌握新知识的基础,遗忘则有助于保持大脑记忆系统的高效性,因此记忆与遗忘是大脑神经网络正常运作的重要组成部分。秀丽隐杆线虫生物体积小、生命周期短、易于识别单个神经元,已成为神经科学和行为学领域研究的理想模型之一,基于秀丽隐杆线虫模型的研究结合高等模式生物探索记忆和遗忘的机制将有助于揭示记忆和遗忘异常相关疾病的发生。综述了秀丽隐杆线虫广泛用于挥发性物质与病原菌的记忆与遗忘行为的分子机制研究,以及转基因线虫在记忆与遗忘相关疾病中的应用,旨在为后续记忆和遗忘的研究提供理论参考。

F-TCKT:融合遗忘因素的深度时序卷积知识追踪模型

智慧教育中,对学生的知识水平进行追踪是很重要的技术之一。传统的深度知识追踪方法的主要关注点集中在循环神经网络(recurrent neural network, RNN)上,但RNN存在梯度消失或者梯度爆炸的问题,并且很多知识追踪方法没有考虑到学习过程中遗忘行为对结果的影响。针对以上问题,为了准确地预测学生的知识水平,提出了一种融合遗忘因素的深度时序卷积知识追踪模型(temporal convolutional knowledge tracking with forgetting, F-TCKT)。该模型引入了三个影响学生遗忘行为的因素,包括学习相同知识点的时间间隔、学习的时间间隔和同一知识点的学习次数。首先利用全连接网络计算得到表示学生遗忘程度的向量并与学生的答题记录进行拼接,然后使用梯度稳定的时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN)和注意力机制预测学生下一次答题正误的概率。经实验验证,与传统方法相比,F-TCKT具有更好的预测性能。

以遗忘曲线为导向的认知行为干预在重症急性胰腺炎患者中的应用

目的探讨以遗忘曲线为导向的认知行为干预对重症急性胰腺炎(SAP)患者疾病不确定感及自我管理能力的影响。方法采用回顾性方法,选取2020年1月—2022年12月内蒙古自治区人民医院收治的90例SAP患者为研究对象,根据不同的护理方式分为对照组与研究组,每组45例。对照组采用常规护理干预,研究组采用以遗忘曲线为导向的认知行为干预,比较两组干预前后疾病不确定感量表(MUIS-A)、成年人自我健康管理量表(AHSMSRS)、自我效能感量表(GSES)评分、并发症发生率及护理满意度。结果干预后,研究组MUIS-A、AHSMSRS、GSES评分优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组并发症发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组满意率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论以遗忘曲线为导向的认知行为干预对SAP患者具有良好的护理效果,可改善患者自我管理能力,降低疾病不确定感,有利于并发症的减少,且可提升医护满意度,具有较好的临床应用价值。

LFKT:学习与遗忘融合的深度知识追踪模型

知识追踪任务旨在根据学生历史学习行为实时追踪学生知识水平变化,并且预测学生在未来学习表现.在学生学习过程中,学习行为与遗忘行为相互交织,学生的遗忘行为对知识追踪影响很大.为了准确建模知识追踪中学习与遗忘行为,提出一种兼顾学习与遗忘行为的深度知识追踪模型LFKT(learning and forgetting behavior modeling for knowledge tracing).LFKT模型综合考虑了4个影响知识遗忘因素,包括学生重复学习知识点的间隔时间、重复学习知识点的次数、顺序学习间隔时间以及学生对于知识点的掌握程度.结合遗忘因素,LFKT采用深度神经网络,利用学生答题结果作为知识追踪过程中知识掌握程度的间接反馈,建模融合学习与遗忘行为的知识追踪模型.通过在真实在线教育数据集上的实验,与当前知识追踪模型相比,LFKT可以更好地追踪学生知识掌握状态,并具有较好的预测性能.

侵占遗忘物和盗窃遗忘物的区别新议——修正的二重控制论

侵占罪和盗窃罪在遗忘物这个对象上,形成一个微妙的交叉点。遗忘物所在的空间属性关系到第二控制的形成与否,进而关系到行为人的行为定性。遗忘物在公共空间的,第二控制人必须有明确的支配意识才能形成第二控制;而在非公共空间,则只需要概括的支配意识就形成第二控制。第二控制的形成还存在两种例外情形:即存在第一控制的情况和基于对利益共同体内部成员的信任而阻却第二控制的情况。只有区分以上不同情形,才能对行为人的行为构成侵占罪或盗窃罪作出准确的定性。