基于神经网络题目的自动化解析研究

在线练习是在线教育的必备一环,但从传统线下教育转到线上教育时需要将往年积累的海量习题导入到在线教育配套的数据库中,这一过程中会消耗大量的人力财力,出现效率低、出错率等一系列问题。针对此问题,提出一种基于神经网络的实现模型。该模型包括2个学习阶段:梯度下降阶段与最优解阶段。预训练阶段用于学习基础神经网络参数,而最优解阶段是对前阶段所学知识学习力的改进。实验采集了100份试卷,共2000个试题样本,包括题型特征、题号特征、题干特征与答案特征。首先将这些特征转化成特征向量,再传入代价函数,生成最优解,最后调整学习力,最终达到自动化解析试卷的目标。

色彩语言在计算机平面设计中的应用

我国居民在物质生活得到充分保证的基础上,计算机技术及计算机设备得到了普及,居民对其他方面的要求也越来越高,比如计算机平面设计的效果。这就对计算机平面设计工作提出了更高的要求,设计者对色彩的应用会直接影响平面设计的效果。本文围绕色彩语言在计算机平面设计中的应用展开了讨论。