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AI-Driven Learning Management Systems:Modern Developments, Challenges and Future Trends during theAge of ChatGPT
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作者 Sameer Qazi Muhammad Bilal Kadri +4 位作者 Muhammad Naveed Bilal AKhawaja Sohaib Zia Khan Muhammad Mansoor Alam Mazliham Mohd Su’ud 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第8期3289-3314,共26页
COVID-19 pandemic restrictions limited all social activities to curtail the spread of the virus.The foremost and most prime sector among those affected were schools,colleges,and universities.The education system of en... COVID-19 pandemic restrictions limited all social activities to curtail the spread of the virus.The foremost and most prime sector among those affected were schools,colleges,and universities.The education system of entire nations had shifted to online education during this time.Many shortcomings of Learning Management Systems(LMSs)were detected to support education in an online mode that spawned the research in Artificial Intelligence(AI)based tools that are being developed by the research community to improve the effectiveness of LMSs.This paper presents a detailed survey of the different enhancements to LMSs,which are led by key advances in the area of AI to enhance the real-time and non-real-time user experience.The AI-based enhancements proposed to the LMSs start from the Application layer and Presentation layer in the form of flipped classroom models for the efficient learning environment and appropriately designed UI/UX for efficient utilization of LMS utilities and resources,including AI-based chatbots.Session layer enhancements are also required,such as AI-based online proctoring and user authentication using Biometrics.These extend to the Transport layer to support real-time and rate adaptive encrypted video transmission for user security/privacy and satisfactory working of AI-algorithms.It also needs the support of the Networking layer for IP-based geolocation features,the Virtual Private Network(VPN)feature,and the support of Software-Defined Networks(SDN)for optimum Quality of Service(QoS).Finally,in addition to these,non-real-time user experience is enhanced by other AI-based enhancements such as Plagiarism detection algorithms and Data Analytics. 展开更多
关键词 learning management systems chatbots ChatGPT online education Internet of Things(IoT) artificial intelligence(ai) convolutional neural networks natural language processing
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大语言模型与知识图谱协同下高校AI项目导师构建研究——以“人工智能创新项目设计”为例
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作者 王华珍 林海斌 +3 位作者 林昕愉 潘丽琪 周浩 董艳 《数字教育》 2024年第5期70-76,共7页
针对项目式学习面临的学习内容增加、知识体系重构以及学习方式变化等难题,提出了一种融合大语言模型(LLM)与知识图谱技术的高校AI项目导师系统构建方案。其中,大语言模型实现自然语言的理解和生成,而知识图谱负责专业知识库和增强大语... 针对项目式学习面临的学习内容增加、知识体系重构以及学习方式变化等难题,提出了一种融合大语言模型(LLM)与知识图谱技术的高校AI项目导师系统构建方案。其中,大语言模型实现自然语言的理解和生成,而知识图谱负责专业知识库和增强大语言模型输出的可解释性和可靠性。高校AI项目导师能提供准确、个性化且全面的项目学习指导,使学习者有效应对各种复杂的项目式学习情境。“人工智能创新项目设计”课程的实证研究表明,采用高校AI项目导师系统显著提升了学生的课程参与度,促进了学生的工程创新素养、工程人文素养及AI素养三大核心素养的发展,并有效提高了学生对课程的满意度。这表明将大语言模型技术与知识图谱技术相结合而开发的在线教育工具,在提升教学质量、激发创新能力等方面展现出较高的发展潜力。 展开更多
关键词 大语言模型 知识图谱 项目式学习 人工智能 ai导师
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The Effectiveness of Mobile-Assisted Language Learning(MALL)Applications on the Spoken English Assessments in China’s Universities
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作者 LI Xiaomeng 《Psychology Research》 2022年第2期58-65,共8页
The increased ownership of mobile phone users and the advancement of mobile applications enlarge the practicality and popularity of use for learning purposes among Chinese university students.However,even if innovativ... The increased ownership of mobile phone users and the advancement of mobile applications enlarge the practicality and popularity of use for learning purposes among Chinese university students.However,even if innovative functions of these applications are increasingly reported in relevant research in the education field,little research has been in the application of spoken English language.This paper examined the effect of using a Mobile-Assisted Language Learning(MALL)application“IELTS Liulishuo”(speaking English fluently in the IELTS test)as a unit of analysis to improve the English-speaking production of university students in China.The measurement of this mobile application in its effectiveness of validity and reliability is through the use of seven dimensional criteria.Although some technical and pedagogical issues challenge adoptions of MALL in some less-developed regions in China,the study showed positive effects of using a MALL oral English assessment application characterised with Automatic Speech Recognition(ASR)system on the improvement of complexity,accuracy,and fluency of English learners in China’s colleges. 展开更多
关键词 Mobile-Assisted language learning(MALL) Artificial Intelligence(ai)education Automatic Speech Recognition(ASR) China university students
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融入AI大模型的计算机程序设计教学实践
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作者 牟玉亭 龙寰 蒋浩 《电气电子教学学报》 2024年第4期128-131,共4页
“计算机程序设计”是面向本科一年级学生的基础课程。结合学习金字塔理论与AI大模型,创新了教学方法,在课前、课中、课后及团队项目中,融入讨论、实践和教授他人等主动学习策略,并引导学生合理借助AI大模型展开预习、程序调试和案例检... “计算机程序设计”是面向本科一年级学生的基础课程。结合学习金字塔理论与AI大模型,创新了教学方法,在课前、课中、课后及团队项目中,融入讨论、实践和教授他人等主动学习策略,并引导学生合理借助AI大模型展开预习、程序调试和案例检索。以运算符重载为例具体介绍了教学过程,教学结果显示所采用的教学方法能够提高学习主动性,改善学习效果。 展开更多
关键词 计算机程序设计 学习金字塔理论 ai大模型 运算符重载
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Beyond Algorithms: A Comprehensive Analysis of AI-Driven Personalization in Strategic Communications
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作者 Natalie Nkembuh 《Journal of Computer and Communications》 2024年第10期112-131,共20页
This comprehensive study investigates the multifaceted impact of AI-powered personalization on strategic communications, delving deeply into its opportunities, challenges, and future directions. Employing a rigorous m... This comprehensive study investigates the multifaceted impact of AI-powered personalization on strategic communications, delving deeply into its opportunities, challenges, and future directions. Employing a rigorous mixed-methods approach, we conduct an in-depth analysis of the effects of AI-driven personalization on audience engagement, brand perception, and conversion rates across various industries and communication channels. Our findings reveal that while AI-powered personalization significantly enhances communication effectiveness and offers unprecedented opportunities for audience connection, it also raises critical ethical considerations and implementation challenges. The study contributes substantially to the growing body of literature on AI in communications, offering both theoretical insights and practical guidelines for professionals navigating this rapidly evolving landscape. Furthermore, we propose a novel framework for ethical AI implementation in strategic communications and outline a robust agenda for future research in this dynamic field. 展开更多
关键词 Artificial Intelligence (ai) Strategic Communications PERSONALIZATION Machine learning Natural language Processing (NLP) Customer Engagement Data Analytics Digital Marketing Audience Segmentation Communication Effectiveness ai Ethics Conversion Optimization Predictive Analytics Content Personalization Marketing Automation
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ChatGPT:用AI-ChatGPT改变你的语言学习
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作者 林颖 何高大 《语言与文化研究》 2023年第5期50-53,共4页
OpenAI开发的大型语言模型ChatGPT的推出,语言学习的未来将发生根本性的变化。本文探讨使用ChatGPT进行语言学习的诸多好处以及塑造未来教育的方式,发现从理解自然语言的能力到生成类似人类反应的能力,ChatGPT将会彻底改变人们学习语言... OpenAI开发的大型语言模型ChatGPT的推出,语言学习的未来将发生根本性的变化。本文探讨使用ChatGPT进行语言学习的诸多好处以及塑造未来教育的方式,发现从理解自然语言的能力到生成类似人类反应的能力,ChatGPT将会彻底改变人们学习语言的方式,有望成为语言学习者的强大工具,使语言学习比以往更加高效、互动和个性化。无论对刚起步的初学者还是希望完善技能的高级学习者,ChatGPT都将助力实现语言学习目标。 展开更多
关键词 ChatGPT 人工智能 语言学习
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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 智适应学习 人工智能体 个性化学习 大模型
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基于多智能体的人机协同解决复杂学习问题实证研究 被引量:5
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作者 翟雪松 季爽 +2 位作者 焦丽珍 朱强 王丽英 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第3期63-73,共11页
本研究采用基于大语言模型的多智能体框架,探索学习者在人机协同环境中解决复杂学习问题的路径。通过对比学习者在单智能体和多智能体合作模式下的话语行为,本研究发现在多智能体环境中,学习者能够自发运用多维提问策略,高效解决复杂学... 本研究采用基于大语言模型的多智能体框架,探索学习者在人机协同环境中解决复杂学习问题的路径。通过对比学习者在单智能体和多智能体合作模式下的话语行为,本研究发现在多智能体环境中,学习者能够自发运用多维提问策略,高效解决复杂学习问题。研究结果有助于教育者反思当前使用大语言模型进行单体对话的局限性,也为未来建设大规模人机交互系统提供了实践经验。 展开更多
关键词 多智能体 大语言模型 生成式人工智能 人机协作 复杂学习问题
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生成式人工智能技术赋能档案资源开发利用的逻辑理路与实践策略——以大型公立医院智慧医疗为例
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作者 杜周保 倪翠玲 《档案管理》 北大核心 2024年第4期102-105,共4页
本文探讨了生成式人工智能技术赋能档案资源开发利用逻辑理路,包括以数据驱动为基础、以算法为核心,以应用为导向等,并以大型公立医院的智慧医疗为例,从档案角色转变、智能管理、智慧辅助系统、个性化健康管理、医学研究与教育支持等方... 本文探讨了生成式人工智能技术赋能档案资源开发利用逻辑理路,包括以数据驱动为基础、以算法为核心,以应用为导向等,并以大型公立医院的智慧医疗为例,从档案角色转变、智能管理、智慧辅助系统、个性化健康管理、医学研究与教育支持等方面分析了技术赋能档案价值开发与应用的实践创新策略,为促进档案智慧化治理和智慧医疗协同发展提供建设思路。 展开更多
关键词 生成式 人工智能 档案价值 开发利用 自然语言处理 深度学习 个性化 智慧医疗
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基于CNN-F-LSTM-Attention的船舶轨迹预测
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作者 王雨晴 李修来 +1 位作者 刘笑嶂 邹少华 《软件导刊》 2024年第10期66-72,共7页
随着经济全球化进程加快,国际贸易规模不断扩大,海上运输业快速发展,在交通密度大、条件复杂的港口,交通安全管理面临着巨大挑战。船舶碰撞是海上频发的事故类型之一,准确的船舶轨迹预测对于海上交通管理以及保障船舶行驶安全极为重要... 随着经济全球化进程加快,国际贸易规模不断扩大,海上运输业快速发展,在交通密度大、条件复杂的港口,交通安全管理面临着巨大挑战。船舶碰撞是海上频发的事故类型之一,准确的船舶轨迹预测对于海上交通管理以及保障船舶行驶安全极为重要。目前常用的船舶轨迹预测方法为长短时记忆网络,但其具有大量门控权重参数,结构复杂,且对空间及时序特征挖掘不够充分。针对以上问题,提出一种结合卷积神经网络、改进后长短时记忆网络与注意力机制的船舶轨迹预测模型。该模型通过改进后的长短时记忆网络降低了结构复杂性,提高了训练速度和泛化性能;同时引入卷积神经网络充分挖掘轨迹数据的空间特征和时序特征,通过注意力机制为不同特征分配不同权重,以过滤无用的特征信息,提高模型精度。在真实数据集上的实验结果表明,所提模型无论是经纬度还是航向航速预测方面,准确率均较对照主流模型有所提升。 展开更多
关键词 轨迹预测 数据预处理 深度学习 自然语言处理 aiS数据
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人工智能2.0重塑学习的技术路径与实践探索——兼论智能教学系统的功能升级 被引量:114
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作者 陈凯泉 沙俊宏 +1 位作者 何瑶 王晓芳 《远程教育杂志》 CSSCI 2017年第5期40-53,共14页
人工智能(AI)经历了60余年的发展积累起强大的技术基础,近十年来,AI走过计算智能、感知智能之后,正在迅速向认知智能迈进,人工智能已从仅被精英小众群体认知与使用的1.0时代,走进被各行各业大量应用的2.0时代。伴随自然语言理解、表情... 人工智能(AI)经历了60余年的发展积累起强大的技术基础,近十年来,AI走过计算智能、感知智能之后,正在迅速向认知智能迈进,人工智能已从仅被精英小众群体认知与使用的1.0时代,走进被各行各业大量应用的2.0时代。伴随自然语言理解、表情识别、教育大数据、虚拟现实及机器人等技术的飞速发展与应用,引入这些技术之后的新型智能教学系统,正在对知识的表征形式及学习过程实施智能化改造与重塑,并即时捕捉与感知、分析学习者的学习状态,自动测评、学习分析、情绪感知、仿真教学及智能陪伴等成为智能教学系统的应有功能。未来的智能教学系统将基于大数据智能与跨媒体智能协同,支撑精准的学情判断和科学的学习路径推荐,教育中的人工智能将走向人机协同的增强智能。 展开更多
关键词 人工智能 ai 智能教学系统 学习分析 自然语言理解 虚拟课堂 跨媒体智能
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人工智能技术的远程教育应用探索——“希赛可”智能型网上英语学习系统 被引量:14
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作者 贾积有 《现代教育技术》 CSSCI 2006年第2期26-29,21,共5页
本文首先指出现有计算机辅助语言学习软件和系统的优点和不足,以及我国英语教学对于网上智能型人机对话系统的实际需求。然后介绍了我们研制的网上智能型英语学习系统—希赛可:依次包括它的理论基础,系统构架,在英语教学上的独特创新功... 本文首先指出现有计算机辅助语言学习软件和系统的优点和不足,以及我国英语教学对于网上智能型人机对话系统的实际需求。然后介绍了我们研制的网上智能型英语学习系统—希赛可:依次包括它的理论基础,系统构架,在英语教学上的独特创新功能,以及需要完善和改进的地方。 展开更多
关键词 计算机辅助语言学习 远程教育 自然语言处理 人机对话 人工智能 英语学习
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面向自然语言处理的深度学习对抗样本综述 被引量:12
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作者 仝鑫 王斌君 +1 位作者 王润正 潘孝勤 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期258-267,共10页
深度学习模型被证明存在脆弱性并容易遭到对抗样本的攻击,但目前对于对抗样本的研究主要集中在计算机视觉领域而忽略了自然语言处理模型的安全问题。针对自然语言处理领域同样面临对抗样本的风险,在阐明对抗样本相关概念的基础上,文中... 深度学习模型被证明存在脆弱性并容易遭到对抗样本的攻击,但目前对于对抗样本的研究主要集中在计算机视觉领域而忽略了自然语言处理模型的安全问题。针对自然语言处理领域同样面临对抗样本的风险,在阐明对抗样本相关概念的基础上,文中首先对基于深度学习的自然语言处理模型的复杂结构、难以探知的训练过程和朴素的基本原理等脆弱性成因进行分析,进一步阐述了文本对抗样本的特点、分类和评价指标,并对该领域对抗技术涉及到的典型任务和数据集进行了阐述;然后按照扰动级别对主流的字、词、句和多级扰动组合的文本对抗样本生成技术进行了梳理,并对相关防御方法进行了归纳总结;最后对目前自然语言处理对抗样本领域攻防双方存在的痛点问题进行了进一步的讨论和展望。 展开更多
关键词 自然语言处理 深度学习 人工智能安全 对抗样本 鲁棒性
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Text2 DT:面向临床诊疗文本的决策规则抽取技术 被引量:2
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作者 李文锋 朱威 +3 位作者 王晓玲 吴苑斌 纪文迪 汤步洲 《医学信息学杂志》 CAS 2022年第12期16-22,共7页
为解决目前诊疗决策树构建依赖于耗时费力的专家注释的问题,提出一个全新的信息抽取任务——从临床诊疗文本中自动抽取诊疗决策树,并构建学界第1个从临床诊疗文本到诊疗决策树的数据集,为未来诊疗决策树的自动抽取奠定基础。
关键词 诊疗决策树 人工智能 自然语言处理 信息抽取 深度学习
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人工智能大飞跃背景下的语言学理论思考 被引量:16
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作者 袁毓林 《语言战略研究》 CSSCI 北大核心 2023年第4期7-18,共12页
当今以深度学习为核心的人工智能催生了科学研究的第五范式,本文呼吁,语言学研究也要拥抱数据/计算密集型的第四/五范式,并通过介绍和评论人工智能研究与技术开发过程中,有关专家对于跟语言学有关的问题的见解,来支持上述倡议。本文主... 当今以深度学习为核心的人工智能催生了科学研究的第五范式,本文呼吁,语言学研究也要拥抱数据/计算密集型的第四/五范式,并通过介绍和评论人工智能研究与技术开发过程中,有关专家对于跟语言学有关的问题的见解,来支持上述倡议。本文主张或赞成的主要观点为:(1)语言的主要功用是交际,思考往往是内心的对话与问答。(2)语言和思维并不完全等同,基于语言运用的智能水平的图灵测试并不完全有效。(3)语法这种智能并不是人类独有的,语法的原理还适用于语言之外的躯体、物品及其图像等组合性系统。(4)现有能力超强的大规模语言模型不能用作人与机器人交谈的技术界面,有效的语言运用必须是一种具身智能,包括具身认知的词语接地和环境可供性等内容;相应地,必须考虑不同类型的具身性图灵测试。(5)ChatGPT的成功说明了大模型、大数据和强算力能够捕获语言的统计规律和运用模式,语言学要采用数据/计算密集型的第四/五范式来探索语言的统计结构。 展开更多
关键词 深度学习 人工智能 第四/五范式 语言与思维 (具身性)图灵测试
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国外教育机器人辅助语言学习研究:认知激活与情感驱动 被引量:1
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作者 尚巧巧 王晶莹 伦应杰 《数字教育》 2021年第1期79-84,共6页
本文系统分析了国外教育机器人辅助语言学习的研究,发现其内容涵盖两个方面。第一是对参与者语言学习结果的认知激活,第二是侧重于对情感方面驱动作用研究。前者的研究以词汇学习为主,还包括如阅读、口语和语法等其他技能;后者关注教育... 本文系统分析了国外教育机器人辅助语言学习的研究,发现其内容涵盖两个方面。第一是对参与者语言学习结果的认知激活,第二是侧重于对情感方面驱动作用研究。前者的研究以词汇学习为主,还包括如阅读、口语和语法等其他技能;后者关注教育机器人对学习动机的积极影响、教育机器人辅助语言学习的新颖性效应和教育机器人社会行为的复杂性。目前我国的教育机器人辅助语言学习领域研究尚处于萌芽阶段,国外的研究为我国该领域的推进带来了重要启示:探索不同语言学习主题的最佳方式、提高学习兴趣与动机和与教育机器人个性化互动。 展开更多
关键词 ai 教育机器人 语言学习 认知激活 情感驱动
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The Symbiotic Relationship Unraveling the Interplay between Technology and Artificial Intelligence(An Intelligent Dynamic Relationship)
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作者 Bahman Zohuri Farhang Mossavar-Rahmani 《Journal of Energy and Power Engineering》 2023年第2期63-68,共6页
This article investigates the dynamic relationship between technology and AI(artificial intelligence)and the role that societal requirements play in pushing AI research and adoption.Technology has advanced dramaticall... This article investigates the dynamic relationship between technology and AI(artificial intelligence)and the role that societal requirements play in pushing AI research and adoption.Technology has advanced dramatically throughout the years,providing the groundwork for the rise of AI.AI systems have achieved incredible feats in various disciplines thanks to advancements in computer power,data availability,and complex algorithms.On the other hand,society’s needs for efficiency,enhanced healthcare,environmental sustainability,and personalized experiences have worked as powerful accelerators for AI’s progress.This article digs into how technology empowers AI and how societal needs dictate its progress,emphasizing their symbiotic relationship.The findings underline the significance of responsible AI research,which considers both technological prowess and ethical issues,to ensure that AI continues to serve the greater good. 展开更多
关键词 TECHNOLOGY ai SOCIETY evolution advancements computing power data availability algorithms efficiency healthcare environmental sustainability personalized experiences automation machine learning natural language processing image recognition predictive analysis cloud computing BD(big data) user experience innovation ethical considerations responsible ai development
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大语言模型应用于图书馆建设未来学习中心的适应性、风险与策略
18
作者 翟羽佳 《图书馆学研究》 CSSCI 北大核心 2024年第7期77-85,共9页
文章运用文献综述和理论建构的方法,探讨了大语言模型在图书馆转型为未来学习中心过程中的适应性、风险与应用策略。通过揭示大语言模型自回归性洞察学习过程、自组织性促进知识构建、提示优化拓展主体间互动以及多模态融合提升学习体... 文章运用文献综述和理论建构的方法,探讨了大语言模型在图书馆转型为未来学习中心过程中的适应性、风险与应用策略。通过揭示大语言模型自回归性洞察学习过程、自组织性促进知识构建、提示优化拓展主体间互动以及多模态融合提升学习体验等特质,展现其在未来学习中心的应用优势。同时,识别了大语言模型在学习伦理方面的风险,包括算法对创造力的解构、智能依赖与自主学习的失衡,以及知识伪造的可能性。为应对风险,提出构建面向人-机协同学习关系的服务体系,实现促进人-机创造力联结、激发学习共同体主体性、动态管理智能学习生态以及形成全感知多模态的学习场景等目标,旨在为图书馆建设未来学习中心提供学理依据和实践指导。 展开更多
关键词 大语言模型 图书馆转型 未来学习中心 aiGC 人-机协同学习
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Advances and challenges in artificial intelligence text generation 被引量:2
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作者 Bing LI Peng YANG +2 位作者 Yuankang SUN Zhongjian HU Meng YI 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2024年第1期64-83,共20页
Text generation is an essential research area in artificial intelligence(AI)technology and natural language processing and provides key technical support for the rapid development of AI-generated content(AIGC).It is b... Text generation is an essential research area in artificial intelligence(AI)technology and natural language processing and provides key technical support for the rapid development of AI-generated content(AIGC).It is based on technologies such as natural language processing,machine learning,and deep learning,which enable learning language rules through training models to automatically generate text that meets grammatical and semantic requirements.In this paper,we sort and systematically summarize the main research progress in text generation and review recent text generation papers,focusing on presenting a detailed understanding of the technical models.In addition,several typical text generation application systems are presented.Finally,we address some challenges and future directions in AI text generation.We conclude that improving the quality,quantity,interactivity,and adaptability of generated text can help fundamentally advance AI text generation development. 展开更多
关键词 ai text generation Natural language processing Machine learning Deep learning
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2023年深度学习技术主要发展动向分析 被引量:2
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作者 王亚珅 葛悦涛 +3 位作者 鞠卓亚 郭大宇 韩嘉祺 刘文华 《无人系统技术》 2024年第1期50-58,共9页
深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任... 深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。 展开更多
关键词 深度学习 人工智能 大语言模型 多模态 自监督学习 强化学习 人工智能智能体
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