砝码校准后需对其测量结果的不确定度进行评定,以确认校准的可靠性。以500 g F1等级砝码为例,采用基于质量比较仪的ABBA比较测量法,重点分析校准过程中最易忽略的空气浮力修正不确定度分量。通过实测的大气压力、温度、相对湿度、体积...砝码校准后需对其测量结果的不确定度进行评定,以确认校准的可靠性。以500 g F1等级砝码为例,采用基于质量比较仪的ABBA比较测量法,重点分析校准过程中最易忽略的空气浮力修正不确定度分量。通过实测的大气压力、温度、相对湿度、体积、密度等相关数据,详细说明该分量的评定过程,并系统阐释相关公式中各参数的含义,以增进对JJG 99—2022《砝码检定规程》中空气浮力修正内容的理解。该方法亦可为电子天平、扭力天平、质量比较仪等仪器的校准中评定空气浮力修正的影响提供参考。展开更多
在线课程资源爆炸式的增长容易引起“信息迷航”和“信息过载”等问题,基于学习者的行为记录向学习者精准推荐符合其偏好的课程资源显得愈加重要。然而,在进行学习者需求感知时,现有方法缺乏有效手段应对学习者行为序列中课程的数量远...在线课程资源爆炸式的增长容易引起“信息迷航”和“信息过载”等问题,基于学习者的行为记录向学习者精准推荐符合其偏好的课程资源显得愈加重要。然而,在进行学习者需求感知时,现有方法缺乏有效手段应对学习者行为序列中课程的数量远少于在线课程总量所产生的数据稀疏问题。针对上述问题,提出一种基于超图增强的个性化在线课程推荐模型(personalized online course recommendation model based on hypergraph enhancement,BHE-PCRM)。该模型设计了一种超图增强方法构建出高质量的课程超图结构,并联合超图消息传递范式以捕获课程之间的高阶隐式全局协作信号;利用深度多头自注意力模块来感知学习者课程行为序列的上下文信息。在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法能够有效地感知学习者需求并提供个性化课程推荐,在多种评估指标上优于主流推荐方法,从而验证了提出方法的有效性和泛化能力。展开更多
文摘砝码校准后需对其测量结果的不确定度进行评定,以确认校准的可靠性。以500 g F1等级砝码为例,采用基于质量比较仪的ABBA比较测量法,重点分析校准过程中最易忽略的空气浮力修正不确定度分量。通过实测的大气压力、温度、相对湿度、体积、密度等相关数据,详细说明该分量的评定过程,并系统阐释相关公式中各参数的含义,以增进对JJG 99—2022《砝码检定规程》中空气浮力修正内容的理解。该方法亦可为电子天平、扭力天平、质量比较仪等仪器的校准中评定空气浮力修正的影响提供参考。
文摘在线课程资源爆炸式的增长容易引起“信息迷航”和“信息过载”等问题,基于学习者的行为记录向学习者精准推荐符合其偏好的课程资源显得愈加重要。然而,在进行学习者需求感知时,现有方法缺乏有效手段应对学习者行为序列中课程的数量远少于在线课程总量所产生的数据稀疏问题。针对上述问题,提出一种基于超图增强的个性化在线课程推荐模型(personalized online course recommendation model based on hypergraph enhancement,BHE-PCRM)。该模型设计了一种超图增强方法构建出高质量的课程超图结构,并联合超图消息传递范式以捕获课程之间的高阶隐式全局协作信号;利用深度多头自注意力模块来感知学习者课程行为序列的上下文信息。在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法能够有效地感知学习者需求并提供个性化课程推荐,在多种评估指标上优于主流推荐方法,从而验证了提出方法的有效性和泛化能力。
