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Diagnostic Classification of Normal Persons andCancer Patients by Using Neural NetworkBased on Trace Metal Contents in Serum Samples 被引量:1
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作者 ZHANG Zhuo-yong, HONG Zhe, ZHOU Hua-lan and LIU Si-dong (Faculty of Chemistry, Northeast Normal University, Changchun 130024, P. R. China Chemical Engineering Department, Dandong College, Dandong 118003, P. R. China) 《Chemical Research in Chinese Universities》 SCIE CAS CSCD 2001年第2期153-158,共6页
Artificial neural network with the back-propagation (BP-ANN) approach was applied to the classification of normal persons and various cancer patients based on the elemental contents in serum samples. This method was ... Artificial neural network with the back-propagation (BP-ANN) approach was applied to the classification of normal persons and various cancer patients based on the elemental contents in serum samples. This method was verified by the cross-validation method. The effects of the net- work parameters were investigated and the related problems were discussed. The samples of 72, 42, and 52 for lung, liver, and stomach cancer patients and normal persons, respectively, were used for the classification study. About 95% of the samples can be classified correctly. There- fore, the method can be used as an auxiliary means of the diagnosis of cancer. 展开更多
关键词 Artificial neural network Classification trace element CANCER
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Artificial intelligence-aided semi-automatic joint trace detection from textured three-dimensional models of rock mass
2
作者 Seyedahmad Mehrishal Jineon Kim +1 位作者 Yulong Shao Jae Joon Song 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 2025年第4期1973-1985,共13页
It is of great importance to obtain precise trace data,as traces are frequently the sole visible and measurable parameter in most outcrops.The manual recognition and detection of traces on high-resolution three-dimens... It is of great importance to obtain precise trace data,as traces are frequently the sole visible and measurable parameter in most outcrops.The manual recognition and detection of traces on high-resolution three-dimensional(3D)models are relatively straightforward but time-consuming.One potential solution to enhance this process is to use machine learning algorithms to detect the 3D traces.In this study,a unique pixel-wise texture mapper algorithm generates a dense point cloud representation of an outcrop with the precise resolution of the original textured 3D model.A virtual digital image rendering was then employed to capture virtual images of selected regions.This technique helps to overcome limitations caused by the surface morphology of the rock mass,such as restricted access,lighting conditions,and shading effects.After AI-powered trace detection on two-dimensional(2D)images,a 3D data structuring technique was applied to the selected trace pixels.In the 3D data structuring,the trace data were structured through 2D thinning,3D reprojection,clustering,segmentation,and segment linking.Finally,the linked segments were exported as 3D polylines,with each polyline in the output corresponding to a trace.The efficacy of the proposed method was assessed using a 3D model of a real-world case study,which was used to compare the results of artificial intelligence(AI)-aided and human intelligence trace detection.Rosette diagrams,which visualize the distribution of trace orientations,confirmed the high similarity between the automatically and manually generated trace maps.In conclusion,the proposed semi-automatic method was easy to use,fast,and accurate in detecting the dominant jointing system of the rock mass. 展开更多
关键词 Automatic trace detection Digital joint mapping Rock discontinuities characterization Three-dimensional(3D)trace network
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基于Packet Tracer模拟器构建计算机网络课程教学平台 被引量:5
3
作者 赵思佳 尹婷 《湖南环境生物职业技术学院学报》 CAS 2010年第1期15-18,共4页
介绍Packet Tracer模拟器的特点和如何使用,对职业技术教育中使用Packet Tracer模拟器教学进行分析,并对课程教学中的理论教学、实践操作和教学考核几个环节中使用Packet Tracer模拟器构建计算机网络课程教学平台进行了研究,使课程教学... 介绍Packet Tracer模拟器的特点和如何使用,对职业技术教育中使用Packet Tracer模拟器教学进行分析,并对课程教学中的理论教学、实践操作和教学考核几个环节中使用Packet Tracer模拟器构建计算机网络课程教学平台进行了研究,使课程教学在现有的教学条件下能更好的被学生所接受,让学生能更好、更快掌握相关技能,拥有较强的实践操作能力.图6,参7. 展开更多
关键词 课程改革 网络 PACKET trace 职业技术
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多核处理器片上网络trace压缩方法 被引量:2
4
作者 钱诚 刘道福 陈云霁 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期254-260,共7页
针对多核处理器的硅后调试和验证的困难,研究了克服这一困难的重要手段——对处理器片上网络(NOC)的trace信号的抓取。由于片上网络的trace数量庞大,为满足片上存储资源和trace实时导出带宽的限制,需要对trace进行压缩处理。和传... 针对多核处理器的硅后调试和验证的困难,研究了克服这一困难的重要手段——对处理器片上网络(NOC)的trace信号的抓取。由于片上网络的trace数量庞大,为满足片上存储资源和trace实时导出带宽的限制,需要对trace进行压缩处理。和传统的单核或片上系统(SOC)平台不同,多核处理器的应用复杂,因而片上网络trace噪音大,分布复杂,用传统的trace压缩算法不易取得高的压缩率。针对上述特点,提出了一种多核处理器的片上网络trace的压缩方法。该方法对地址信息采用动态提取平稳数据块的方法进行分别压缩,对时间信息采用多粒度和Huffman编码结合来精确压缩,满足了多核处理器调试的需要。相比于传统的压缩算法,该方法更有针对性。多核通用处理器的片上网络trace的压缩实验表明,该方法的压缩率比已有方法高6倍。 展开更多
关键词 trace 压缩 片上网络(NOC) 多核处理器
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基于trace的网络存储系统评测研究 被引量:1
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作者 赵晓南 李战怀 +1 位作者 张晓 曾雷杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第2期154-157,170,共5页
网络存储系统规模的膨胀和应用范围的扩大,使网络存储系统评测研究越来越重要。网络存储系统的评测包括性能、可用性、可管理性和功耗等内容。论述了网络存储系统主要评测指标的研究内容和研究现状,给出了网络存储系统评测的逻辑框架,... 网络存储系统规模的膨胀和应用范围的扩大,使网络存储系统评测研究越来越重要。网络存储系统的评测包括性能、可用性、可管理性和功耗等内容。论述了网络存储系统主要评测指标的研究内容和研究现状,给出了网络存储系统评测的逻辑框架,分析了在多项指标的实际评测中如何用基于trace的方法分别从trace收集、重放和可用性等几方面对其相关研究现状和常用工具进行讨论。通过分析、总结研究中的问题,展望了相关研究在未来的发展方向和前景。 展开更多
关键词 网络存储系统 系统测评 性能 可用性 traceS
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面向数智化异构学习环境的学习者交互多层网络分析——基于Traces分析框架的应用与展望 被引量:5
6
作者 王志军 苏晨予 余新宇 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2024年第6期73-82,91,共11页
在数智时代,学习逐渐呈现出学习空间开放多元、学习过程复杂非线性的特点,学习的社会化、智能化、情境化、网络化特征愈发显著,学习发生的情境是一个复杂系统。连续的学习行为数据以不同粒度分散在多个异构学习环境中,关联这些环境中的... 在数智时代,学习逐渐呈现出学习空间开放多元、学习过程复杂非线性的特点,学习的社会化、智能化、情境化、网络化特征愈发显著,学习发生的情境是一个复杂系统。连续的学习行为数据以不同粒度分散在多个异构学习环境中,关联这些环境中的数据是对复杂学习行为形成连续认识、系统深入把握数智化学习规律的关键,而如何对粒度不一且分散的交互数据进行关联和分析是学习分析研究中必须解决的问题。为此,研究指出基于多层网络分析法——Traces分析框架是应对这一问题的解决方案,并系统梳理了Traces分析框架的特征、核心概念、各个层级的分析过程及支持方法,进而通过案例展示了该方法既可以整体应用于识别交互会话及关键参与者、识别学习者群组(社区)、分析参与者之间的关系以及参与情况随时间的演变态势,又可以局部应用于微观层面的数据分析。研究表明,Traces分析框架能跨越多个数智化异构学习环境,从多个层次有效融合线程分析法、社会网络分析等多种方法,突破单一维度和还原论分析法的局限,关注行动者之间的复杂关系并扩展了分析对象,有助于研究者形成对复杂学习行为的连续性认识,堪称人类迈向“数据海洋”的数智时代教育研究新范式。该方法为全面地理解数智化异构学习环境中的交互规律,从整体和系统层面深度把握数智时代学习的复杂规律提供了新思路。 展开更多
关键词 多层网络分析 traces分析框架 数智化学习环境 关联数据 学习分析 复杂系统 人工智能 数据海洋
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Research on Tracing Evaluation System in Virtual Enterprise Based on Neural Network 被引量:4
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作者 WangShuo TangXiaowo 《工程科学(英文版)》 2004年第2期70-75,共6页
The tracing evaluation index system was designed to be used in virtual enterprise and established neural network trace evaluation model. As a result, it was more simple and nicer than the traditional method, so it had... The tracing evaluation index system was designed to be used in virtual enterprise and established neural network trace evaluation model. As a result, it was more simple and nicer than the traditional method, so it had wider application foreground. 展开更多
关键词 虚拟企业 神经网络 迹线估计指数系统 经济指数 竞争强度指数
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Congestion control scheme in ATM networks based on fast tracing-queue 被引量:1
8
作者 Liu Zhixin Guan Xinping 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第1期101-110,共10页
One of the more challenging and unresolved issues in ATM networks is the congestion control of available bit rate (ABR). The dynamic controller is designed based on the control theory and the feedback mechanism of e... One of the more challenging and unresolved issues in ATM networks is the congestion control of available bit rate (ABR). The dynamic controller is designed based on the control theory and the feedback mechanism of explicit rates With the given method of a chosen parameter, it can guarantee the stability of the controller and closed loop system with propagation delay and bandwidth oscillation. It needs less parameters(only one) to be designed. The queue length can converge to the given value in the least steps. The fairness of different connections is considered further. The simulations show better performance and good quality of service(QoS) is achieved. 展开更多
关键词 ATM networks Congestion control Control theory Tracing-queue QOS
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Back propagation artificial neural network for community Alzheimer's disease screening in China 被引量:6
9
作者 Jun Tang Lei Wu +6 位作者 Helang Huang Jiang Feng Yefeng Yuan Yueping Zhou Peng Huang Yan Xu Chao Yu 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2013年第3期270-276,共7页
AIzheimer's disease patients diagnosed with the Chinese Classification of Mental Disorders diagnostic criteria were selected from the community through on-site sampling. Levels of macro and trace elements were measur... AIzheimer's disease patients diagnosed with the Chinese Classification of Mental Disorders diagnostic criteria were selected from the community through on-site sampling. Levels of macro and trace elements were measured in blood samples using an atomic absorption method, and neurotransmitters were measured using a radioimmunoassay method. SPSS 13.0 was used to establish a database, and a back propagation artificial neural network for Alzheimer's disease prediction was simulated using Clementine 12.0 software. With scores of activities of daily living, creatinine, 5-hydroxytryptamine, age, dopamine and aluminum as input variables, the results revealed that the area under the curve in our back propagation artificial neural network was 0.929 (95% confidence interval: 0.868-0.968), sensitivity was 90.00%, specificity was 95.00%, and accuracy was 92.50%. The findings indicated that the results of back propagation artificial neural network established based on the above six variables were satisfactory for screening and diagnosis of Alzheimer's disease in patients selected from the community. 展开更多
关键词 neural regeneration clinical practice artificial neural network Alzheimer's disease MATHEMATICALMODEL COMMUNITY trace elements NEUROTRANSMITTERS grant-supported paper NEUROREGENERATION
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新质生产力对城市产业链韧性的影响研究 被引量:16
10
作者 马丹 陈思年 +1 位作者 雷乐瑶 贺泽凯 《统计与信息论坛》 北大核心 2025年第2期19-35,共17页
在深入分析新质生产力内涵的基础上,从新质劳动者、新质劳动对象和新质劳动资料三个维度构建新质生产力综合评价指标体系,采用投影寻踪模型和CRITIC法测度了中国地级市层面新质生产力发展水平,并构建产业链网络经测算得到产业链韧性指数... 在深入分析新质生产力内涵的基础上,从新质劳动者、新质劳动对象和新质劳动资料三个维度构建新质生产力综合评价指标体系,采用投影寻踪模型和CRITIC法测度了中国地级市层面新质生产力发展水平,并构建产业链网络经测算得到产业链韧性指数,除此之外梳理新质生产力对产业链韧性的影响及其传导机制和空间溢出效应的事实,最后通过模型进行验证。研究发现:首先,在时间趋势上新质生产力和产业链韧性均呈现上升特征,在空间分布上两者都呈现区域异质性,东部地区明显高于全国平均水平,西部地区低于平均水平。其次,新质生产力对产业链韧性具有促进作用,并且对东部地区的促进作用最显著,对西部地区的促进作用弱于其他地区。再次,资源错配和产业结构升级在新质生产力对产业链韧性影响过程中起到中介作用。最后,新质生产力对产业链韧性的促进作用具有空间溢出效应,随地理距离增加溢出效应呈现衰减的趋势。基于此,为加快新质生产力和产业链韧性提升,以及缓解资源错配和产业结构升级,更好地引导新质生产力能效发挥提供了具体对策建议。 展开更多
关键词 新质生产力 产业链韧性 中介效应 遗传寻踪模型 复杂网络
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基于动态限制策略的SDN中IP欺骗攻击缓解技术
11
作者 王坤 付钰 +2 位作者 段雪源 刘涛涛 周静华 《海军工程大学学报》 北大核心 2025年第2期9-16,25,共9页
针对传统的IP欺骗攻击缓解方法存在运算开销大、缺乏灵活性等问题,提出了一种基于动态限制策略的软件定义网络(software defined network,SDN)中IP欺骗攻击缓解方法。首先,利用Packet-In消息中三元组信息回溯攻击路径,定位IP欺骗攻击源... 针对传统的IP欺骗攻击缓解方法存在运算开销大、缺乏灵活性等问题,提出了一种基于动态限制策略的软件定义网络(software defined network,SDN)中IP欺骗攻击缓解方法。首先,利用Packet-In消息中三元组信息回溯攻击路径,定位IP欺骗攻击源头主机;然后,由控制器制定动态限制策略对连接攻击源头主机的交换机端口的新流转发功能进行限制,待限制期满再恢复其转发新流的功能,限制期的大小随着被检测为攻击源的次数而增长。研究结果表明:这种动态的限制策略可阻隔攻击流进入SDN网络,从而有效避免SDN交换机、控制器以及链路过载;由于在限制期间无需再对这些限制的交换机端口进行实时监测,该方法在应对长时攻击时较传统方法具有更高的缓解效率和更少的资源消耗。 展开更多
关键词 软件定义网络 IP欺骗 攻击溯源 动态缓解
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融合遗忘行为和学习能力的深度知识追踪模型
12
作者 冯文芳 刘杜奎 朱昶胜 《武汉大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期285-291,共7页
现有的知识追踪方法大多对遗忘因素建模不够健全或者忽略了学习者的学习能力,针对这些问题,提出一种融合遗忘行为和学习能力的深度知识追踪模型,该模型综合考虑了学习者的遗忘行为和学习能力,采用深度学习的方法结合遗忘因素对学习者的... 现有的知识追踪方法大多对遗忘因素建模不够健全或者忽略了学习者的学习能力,针对这些问题,提出一种融合遗忘行为和学习能力的深度知识追踪模型,该模型综合考虑了学习者的遗忘行为和学习能力,采用深度学习的方法结合遗忘因素对学习者的学习能力进行建模。在线教育数据集上的实验表明,相较于现有的知识追踪模型,融合遗忘行为和学习能力的深度知识追踪模型具有较好的可解释性和预测性,证明了融合遗忘因素和学习者学习能力的知识追踪模型的有效性。 展开更多
关键词 知识追踪 深度神经网络 遗忘行为 学习能力 在线学习
原文传递
基于生成对抗网络的恶意代码变体家族溯源方法
13
作者 李莉 张晴 +2 位作者 孔悠然 苏仁嘉 赵鑫 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第7期1215-1225,共11页
针对恶意代码变更速度快、溯源困难的问题,提出了一种通过创建恶意代码变体数据集,增强模型家族溯源能力的分类方法。该方法将恶意代码可视化,使用改进的生成对抗网络对恶意代码进行分类,使用Ghost模块与Dropout层调节生成器与判别器的... 针对恶意代码变更速度快、溯源困难的问题,提出了一种通过创建恶意代码变体数据集,增强模型家族溯源能力的分类方法。该方法将恶意代码可视化,使用改进的生成对抗网络对恶意代码进行分类,使用Ghost模块与Dropout层调节生成器与判别器的对抗能力,引入高效通道注意力机制帮助模型聚焦重要特征,使用卷积与上采样结合的结构避免生成图像棋盘格化。测试阶段使用恶意代码变体数据集与不同类别特征数据集,验证模型恶意代码变体的家族溯源能力。使用所提方法构建的模型具有更强的特征提取能力、更少的资源消耗以及更快的推理速度,满足当今恶意代码变更迅速对恶意代码分类模型提出的强抗混淆能力、高泛化能力的要求,且便于部署在移动、嵌入式等设备中,提供对恶意代码的实时检测。 展开更多
关键词 恶意代码变体溯源 生成对抗网络 注意力机制 代码可视化 特征纹理
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认知结构动态建模和遗忘显式计算的知识追踪模型
14
作者 张维 罗佩华 +2 位作者 李志新 龚中伟 宋玲玲 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第10期2683-2696,共14页
知识追踪任务旨在根据学生历史学习记录来估计学生的知识掌握程度,其中准确建模学习和遗忘行为是精准刻画学生知识状态的关键。现有方法通常基于学生静态知识结构对学习行为进行建模,并通过拼接时间特征和交互信息的隐式方式以改进遗忘... 知识追踪任务旨在根据学生历史学习记录来估计学生的知识掌握程度,其中准确建模学习和遗忘行为是精准刻画学生知识状态的关键。现有方法通常基于学生静态知识结构对学习行为进行建模,并通过拼接时间特征和交互信息的隐式方式以改进遗忘建模。然而,学生的认知结构是随时间变化的,且隐式处理时间特征不能充分利用时间信息。为了解决上述问题,提出了一种认知结构动态建模和遗忘显式计算的知识追踪方法(CSFKT),以更好地捕获学生知识状态变化情况。该方法根据学生答题反馈,使用门控循环单元(GRU)对学生认知结构的邻接矩阵进行更新,构建动态变化的学生认知结构图;基于该认知结构图,利用图神经网络的邻域聚合策略建模知识点相互作用过程;提出一种遗忘显式计算方法,利用间隔时间和遗忘曲线公式显示计算记忆保留概率及衰减后的知识状态,再使用GRU获得当前时刻的知识状态,并预测学生正确作答的概率。在三个真实数据集上进行了大量实验,结果表明CSFKT不仅可以建模动态的认知结构也可以显式建模学生遗忘行为,而且具有优越的性能以及良好的可解释性。 展开更多
关键词 知识追踪 图神经网络(GNN) 门控循环单元(GRU) 认知结构 遗忘曲线
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基于生成式人工智能的突发事件网络舆情溯源体系构建及其应用
15
作者 张夏恒 《大连大学学报》 2025年第5期60-67,共8页
生成式人工智能对突发事件网络舆情溯源产生了深远影响。通过分析生成式人工智能应用于舆情溯源的技术优势,构建出基于生成式人工智能技术架构的突发事件网络舆情溯源体系,从舆情数据管理、舆情研判预警、网络舆情溯源和舆情风险管控四... 生成式人工智能对突发事件网络舆情溯源产生了深远影响。通过分析生成式人工智能应用于舆情溯源的技术优势,构建出基于生成式人工智能技术架构的突发事件网络舆情溯源体系,从舆情数据管理、舆情研判预警、网络舆情溯源和舆情风险管控四个层次构建基于生成式人工智能技术的突发事件网络舆情溯源管理体系,以期更好地发挥生成式人工智能技术对突发事件网络舆情的治理作用。 展开更多
关键词 生成式人工智能 网络舆情 突发事件 舆情溯源
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Cognitive Radio Sensor Node Empowered Mobile Phone for Explosive Trace Detection
16
作者 Swagata Roy Chatterjee Mohuya Chakraborty Jayanta Chakraborty 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2011年第1期33-41,共9页
Usefulness of sensor network applications in human life is increasing day by day and the concept of wireless connection promises new application areas. Sensor network can be very beneficial in saving human life from t... Usefulness of sensor network applications in human life is increasing day by day and the concept of wireless connection promises new application areas. Sensor network can be very beneficial in saving human life from terrorist attacks causing explosion in certain areas leading to casualties. But realization of the sensor network application in explosive detection requires high scalability of the sensor network and fast transmission of the information through real time monitoring and control. In this paper a novel mechanism for explosive trace detection in any populated area by the use of mobile telephony has been described. The aim is to create a system that will assure common men, local population and above all the nation a secured environment, without disturbing their freedom of movement. It would further help the police in detection of explosives more quickly, isolation of suicide bombers, remediation of explosives manufacturing sites, and forensic and criminal investigation. To achieve this, the paper has projected an idea that can combine the strength of the mobile phones, the polymer sensor and existing cellular network. The idea is to design and embed a tiny cog-nitive radio sensor node into the mobile phone that adapts to the changing environment by analyzing the RF surroundings and adjusting the spectrum use appropriately. The system would be capable of detecting explo-sives within a defined territory. It would communicate the location of the detected explosives to the respec-tive service provider, which in turn would inform the law and enforcement agency or Police. 展开更多
关键词 Cognitive RADIO SENSOR Node SENSOR network EXPLOSIVE Vapor SENSOR Software-Defined RADIO EXPLOSIVE trace Detection Mobile PHONE
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基于融合机器学习算法的网络入侵攻击路径溯源 被引量:2
17
作者 储柱学 常奇志 《通化师范学院学报》 2025年第4期46-52,共7页
针对现有入侵攻击溯源方法存在的精度差、效率低等问题,提出一种融合机器学习模型的网络入侵攻击溯源算法.采集数据集,并利用隐马尔可夫模型对采集到的数据集做预处理和解码,求解数据序列的转移概率,同步实现对数据集的降噪处理,有效提... 针对现有入侵攻击溯源方法存在的精度差、效率低等问题,提出一种融合机器学习模型的网络入侵攻击溯源算法.采集数据集,并利用隐马尔可夫模型对采集到的数据集做预处理和解码,求解数据序列的转移概率,同步实现对数据集的降噪处理,有效提取入侵数据中包含的特征;建立一种图注意力机制模型,通过调整图中节点位置和各边的链路关系适时改变图网络拓扑结构设计,可以应对不同规模的数据集以节省资源消耗,再通过节点之间协同作业提取入侵攻击数据集特征,利用残差网络模型对图模型进行优化,改善模型对攻击数据的溯源能力.实验数据显示,提出算法的溯源成功率更高,达到99.5%,高于现有的入侵检测算法模型,此外提出算法模型的迭代效率更高且溯源的耗时较短. 展开更多
关键词 融合机器学习 溯源 隐马尔可夫 图注意力机制 残差网络
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智能教育领域的知识追踪模型综述
18
作者 赵娅 托晋宽 +1 位作者 单可欣 贾迪 《计算机系统应用》 2025年第6期1-11,共11页
知识追踪技术可以对学生题目作答序列等数据进行分析,从而准确预测学生的知识点掌握状况,以帮助教育管理者更精确地对学生进行教学干预,提升学生的学习效果.随着时间的推移,知识追踪技术已经成为实现智能教育目标的重要辅助手段,并在智... 知识追踪技术可以对学生题目作答序列等数据进行分析,从而准确预测学生的知识点掌握状况,以帮助教育管理者更精确地对学生进行教学干预,提升学生的学习效果.随着时间的推移,知识追踪技术已经成为实现智能教育目标的重要辅助手段,并在智能教育领域得到了广泛应用.本综述主要研究智能教育领域的知识追踪技术发展现状.首先,本综述对知识追踪技术进行了概念界定;随后,分析了两类智能教育领域的知识追踪模型及其存在的问题,同步总结了国内外研究者对这些问题的应对策略;接下来,探讨了智能教育领域知识追踪模型的实际应用场景;最后,明确指出了智能教育领域的知识追踪模型面临的各种挑战,并对其未来发展进行了展望. 展开更多
关键词 知识追踪 智能教育 深度学习 贝叶斯网络
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四川盆地涪陵页岩气立体开发区压裂后取心技术与认识 被引量:4
19
作者 孙焕泉 路智勇 +5 位作者 刘莉 方吉超 郑爱维 李继庆 张玉强 肖佳林 《石油勘探与开发》 北大核心 2025年第3期653-664,共12页
在涪陵页岩气三层立体开发区开展压裂后取心试验,系统设计不同井型取心井6口,基于页岩压后钻井、取心和监测一体化工程技术及裂缝溯源分析,开展页岩气立体开发压裂后缝网评价。压后岩心裂缝数据表明,压裂后形成天然成因、水力成因、机... 在涪陵页岩气三层立体开发区开展压裂后取心试验,系统设计不同井型取心井6口,基于页岩压后钻井、取心和监测一体化工程技术及裂缝溯源分析,开展页岩气立体开发压裂后缝网评价。压后岩心裂缝数据表明,压裂后形成天然成因、水力成因、机械外力成因3大类裂缝,细分为天然构造缝、天然层理缝、水力压裂缝、压裂激活缝、钻井诱导缝、岩心搬运缝6个小类。压后人工缝网形态丰富,水力压裂缝和压裂激活缝相互交织,呈现8种人工缝网形态,以“一”字形简单裂缝最为常见,约占总裂缝的70%。至压裂井筒距离小于35 m时,人工缝网密度较高;距离为35~100 m时,人工缝网密度较低;距离大于100 m时,密度逐渐增大。取心区裂缝溯源结果证实,目前压裂工艺可基本实现涪陵焦石坝主体区块储层的差异化改造,三层立体开发模式能够高效动用页岩气储量,但在裂缝复杂度及扩展均衡性上仍有提升空间,需进一步优化密切割+缝内/缝口暂堵转向、限流射孔等技术,促进裂缝均衡起裂延伸扩展。 展开更多
关键词 涪陵页岩气 立体开发 压后取心 取心工艺 裂缝分类 裂缝溯源 缝网评价 储量动用
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学习行为增强的知识追踪模型
20
作者 张维 龚中伟 +2 位作者 李志新 罗佩华 宋玲玲 《计算机应用》 北大核心 2025年第9期2747-2754,共8页
现有的知识追踪(KT)模型未能有效利用学习行为信息,且忽略了不同学习行为对答题表现的贡献差异。因此,提出一种学习行为增强的知识追踪(LBBKT)模型。该模型采用门控残差网络(GRN)将学生的学习行为特征编码成4种上下文向量并把它们融入... 现有的知识追踪(KT)模型未能有效利用学习行为信息,且忽略了不同学习行为对答题表现的贡献差异。因此,提出一种学习行为增强的知识追踪(LBBKT)模型。该模型采用门控残差网络(GRN)将学生的学习行为特征编码成4种上下文向量并把它们融入模型中,从而充分利用学习行为信息(答题速度、尝试次数和提示)更好地建模学生的学习过程。此外,利用变量选择网络对学生的学习行为特征进行选择性加权,并通过GRN抑制不相关特征的干扰,以增强相关特征对学生答题表现的影响,从而充分考虑不同学习行为对学生答题表现的差异性贡献。在多个公开数据集上的实验结果表明,LBBKT模型在预测准确性上显著优于对比的KT模型。 展开更多
关键词 知识追踪 学习行为 变量选择网络 选择性加权 门控残差网络
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