面向慕课视频的关键信息检索系统设计

随着互联网技术的迅猛发展,慕课等在线教育平台日益受到广泛关注。慕课作为一种创新的教育形式,有效突破了传统教育模式的地域界限,实现了优质教育资源的全球共享。通过慕课,学习者能够根据个人兴趣自主选择课程,灵活安排学习时间与进度,且能便利地进行重复学习。然而,当前慕课平台在针对授课视频中的特定知识点进行时间定位时,仍存在很大挑战,导致用户在学习关键核心知识点时需频繁拖动视频进度以寻找相应视频片段。针对这一现状,提出了一种基于多重二分匹配的注意力机制模型的慕课视频知识抽取算法。算法框架的主体部分包括字幕文本识别与生成、字幕文本分段提取、知识点抽取模型,以及知识点检索模块。实验结果表明,相对于当前的知识点抽取模型,所提模型在Inspec,NUS,Krapivin,SemEval,KP20k等多个数据集上,在部分关键指标上达到了当前的最优表现,充分证明了本系统在实际应用中的潜力和价值。

遥感图像配准中的群智汇聚方法

遥感图像配准是遥感图像处理的一个重要的环节,在智能化遥感信息处理领域具有重要的研究意义和应用价值.本文主要对群智能在遥感图像配准中的应用进行了综述,并对进化算法和深度学习在遥感图像中的应用进行了介绍.首先介绍了遥感图像配准中常用的原理和优点.然后,对群智能算法在遥感图像配准中的应用进行了详细的介绍和总结,紧接着对进化算法在遥感图像配准中的应用进行详细介绍,其次对深度学习在遥感图像配准中的应用进行归纳,并且就遥感图像配准目前存在的难点以及深度学习在解决这些难点时所存在的优势进行了详细的讨论.最后,针对遥感图像配准中存在的关键问题进行了讨论与展望.