基于多模态学习的数据挖掘课程教学设计与实践

1

作者 吴飞 邓哲颖 肖婉 《集成电路应用》 2024年第12期406-408,共3页

阐述基于多模态学习的数据挖掘课程教学改革方案,从教学内容、方法、课程考核等多维度探究基于多模态学习的课程改革方案。实际教学效果表明,该教改方案能够提升学生对多模态数据挖掘原理的掌握程度与应用能力,提高学生学习兴趣,达到预... 阐述基于多模态学习的数据挖掘课程教学改革方案,从教学内容、方法、课程考核等多维度探究基于多模态学习的课程改革方案。实际教学效果表明,该教改方案能够提升学生对多模态数据挖掘原理的掌握程度与应用能力,提高学生学习兴趣,达到预期的教学创新效果。 展开更多

关键词 多模态学习 数据挖掘 教学创新效果

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多模态学习策略对提升低龄群体古诗词诵读效果的启示 被引量：3

2

作者 惠天罡 《语文建设》 北大核心 2020年第22期61-65,共5页

近年来,相关部门多次颁发文件强调重视中华优秀传统文化的传承。小学生作为低龄群体,是传承中华优秀传统文化的重要群体,指导其诵读经典诗词则是践行传承中华优秀传统文化理念的重要教学形式。在教学中如何有效地指导小学生诵读古诗词,... 近年来,相关部门多次颁发文件强调重视中华优秀传统文化的传承。小学生作为低龄群体,是传承中华优秀传统文化的重要群体,指导其诵读经典诗词则是践行传承中华优秀传统文化理念的重要教学形式。在教学中如何有效地指导小学生诵读古诗词,通过诵读丰富学习者的学习体验等,值得我们进一步思考。 展开更多

关键词 中华优秀传统文化 学习体验 诵读经典 古诗词诵读 教学形式 多模态学习 小学生 诵读古诗词

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多模态学习分析研究综述 被引量：24

3

作者 牟智佳 符雅茹 《现代教育技术》 CSSCI 2021年第6期23-31,共9页

多模态学习分析为复杂环境下的学习测量与评价提供了新的视角。文章以涵盖多模态学习分析各类学术组织和学术论文的数据库为分析源,采用多种分析方法,对多模态学习分析的研究共同体、研究主题、研究领域、演进情况、研究热点等进行了分... 多模态学习分析为复杂环境下的学习测量与评价提供了新的视角。文章以涵盖多模态学习分析各类学术组织和学术论文的数据库为分析源,采用多种分析方法,对多模态学习分析的研究共同体、研究主题、研究领域、演进情况、研究热点等进行了分析,研究结果显示:多模态学习分析研究已初步形成多个学术群体,但各群体呈零散分布状态;学生编程建模、卷积与对称深层神经网络、传感器数据采集、人类行为识别、协作建构与自动评价等为主要研究主题;多模态感知与情绪分析、多模态数据融合与挖掘、多模态表征与对象识别是多模态学习分析的三大研究领域;演进情况为从知识模型与框架设计发展到多模态特征提取与情感分析、再发展到多模态表征学习与深度学习;研究热点包括多模态学习数据采集与系统设计、多模态学习认知与行为分析、多模态学习分析方法与工具开发。 展开更多

关键词 多模态学习分析 多模态数据 人工智能 数据融合

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多模态深度学习在综合节目制作中的应用研究

4

作者 林强 《电视技术》 2025年第3期66-68,78,共4页

随着媒体环境的变化,观众对节目质量的要求日益提高,多模态深度学习技术应运而生,为综合节目制作提供了新思路。综述多模态深度学习技术在选题策划、拍摄录制及后期制作中的应用,分析其如何通过整合文本、图像、音频及视频数据,实现节... 随着媒体环境的变化,观众对节目质量的要求日益提高,多模态深度学习技术应运而生,为综合节目制作提供了新思路。综述多模态深度学习技术在选题策划、拍摄录制及后期制作中的应用,分析其如何通过整合文本、图像、音频及视频数据,实现节目制作的智能化和质量提升。研究表明,多模态深度学习技术可显著提高节目制作的效率和观众满意度,为媒体行业的发展开辟新路径。 展开更多

关键词 多模态深度学习 综合节目制作 选题策划 拍摄与录制 后期制作

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基于多模态机器学习的财务数据异常自动检测研究

5

作者 李琛琛 《无线互联科技》 2025年第5期90-93,共4页

当前,财务数据异常检测研究通常只关注数值型数据,这种单模态的数据处理方式在一定程度上限制了数据异常检测的精度。为此,文章研究了一种基于多模态机器学习的财务数据异常自动检测方法。文章对企业财务数据进行预处理,构建财务数据集... 当前,财务数据异常检测研究通常只关注数值型数据,这种单模态的数据处理方式在一定程度上限制了数据异常检测的精度。为此,文章研究了一种基于多模态机器学习的财务数据异常自动检测方法。文章对企业财务数据进行预处理,构建财务数据集,基于数据集提取数值和文本特征,同时借助多模态数据融合技术进行特征融合,建立多模态机器学习下的财务数据异常检测模型,将融合后的特征输入该模型,根据输入数据的不同部分利用注意力机制对预测结果的贡献度动态加权,从而输出最终异常检测结果。实验结果显示,该方法受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve, ROC)下的真正例率高、检测正确率在90%以上、检测损失值小,具有较好的实际应用价值。 展开更多

关键词 多模态机器学习 财务数据 财务数据异常 数据异常检测 自动检测

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多模态交叉解耦的少样本学习方法

6

作者 冀中 王思迪 于云龙 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期12-21,共10页

当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个... 当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。 展开更多

关键词 少样本学习 多模态学习 特征解耦 属性

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融合机器学习技术的阈下抑郁神经生理机制及干预

7

作者 刘永进 杨雪 +6 位作者 杜欣欣 嵇文麒 臧寅垠 官锐园 宋森 钱铭怡 牟文婷 《心理科学进展》 北大核心 2025年第6期887-904,共18页

抑郁症是阻碍国民心理健康的重要因素。阈下抑郁是抑郁发病前期重要阶段,探究其神经生理机制及动态发展规律有助于预测抑郁发病和进行预防性干预。为突破既往将抑郁视为静态单一诊断结果的局限,本文基于复杂动力系统理论,通过多时程多... 抑郁症是阻碍国民心理健康的重要因素。阈下抑郁是抑郁发病前期重要阶段,探究其神经生理机制及动态发展规律有助于预测抑郁发病和进行预防性干预。为突破既往将抑郁视为静态单一诊断结果的局限,本文基于复杂动力系统理论,通过多时程多模态机器学习方法,探讨阈下抑郁症状与神经生理特征之间的密切关联及关键预测因子。其次,通过纵向追踪及神经动力学网络模型探查吸引子状态及其对随后抑郁发病和特征转化的预测。最后,探索认知行为疗法对阈下抑郁的预防性干预效果以及吸引子状态的预测作用。研究结果用以解析阈下抑郁的神经生物学独特性,并为抑郁症早期识别和精准预防的方法研发提供新的思路。 展开更多

关键词 阈下抑郁 吸引子状态 认知行为疗法 预防性干预 多模态机器学习

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基于条件变分推断与内省对抗学习的多样化图像描述生成

8

作者 刘兵 李穗 +1 位作者 刘明明 刘浩 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2219-2227,共9页

现有多样化图像描述生成方法受到隐空间表示能力和评价指标制约,很难同时兼顾描述生成的多样性和准确性.为此,本文提出了一种新的多样化图像描述生成模型,该模型由一个条件变分推断编码器和一个生成器组成.编码器利用全局注意力学习每... 现有多样化图像描述生成方法受到隐空间表示能力和评价指标制约,很难同时兼顾描述生成的多样性和准确性.为此,本文提出了一种新的多样化图像描述生成模型,该模型由一个条件变分推断编码器和一个生成器组成.编码器利用全局注意力学习每个单词的隐向量空间,以提升模型对描述多样化的建模能力.生成器根据给定图像和序列隐向量生成多样化的描述语句.同时,引入内省对抗学习的思想,条件变分推断编码器同时作为鉴别器来区分真实描述和生成的描述,赋予模型自我评价生成的描述语句的能力,克服预定义评价指标的局限性.在MSCOCO数据集上的实验表明,与传统方法相比,在随机生成100个描述语句时,多样性指标mBLEU(mutual overlap-BiLingual Evaluation Understudy)提升了1.9%,同时准确性指标CIDEr(Consensus-based Image Description Evaluation)显著提升了7.5%.与典型多模态大模型相比,所提出方法在较小参数量的条件下更适用于生成多样化的陈述性描述语句. 展开更多

关键词 图像描述 变分推断 对抗学习 隐嵌入 多模态学习 生成模型

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基于CLIP和交叉注意力的多模态情感分析模型

9

作者 陈燕 赖宇斌 +2 位作者 肖澳 廖宇翔 陈宁江 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期42-50,共9页

针对多模态情感分析中存在的标注数据量少、模态间融合不充分以及信息冗余等问题,提出了一种基于对比语言-图片训练(CLIP)和交叉注意力(CA)的多模态情感分析(MSA)模型CLIP-CA-MSA。首先,该模型使用CLIP预训练的BERT模型、PIFT模型来提... 针对多模态情感分析中存在的标注数据量少、模态间融合不充分以及信息冗余等问题,提出了一种基于对比语言-图片训练(CLIP)和交叉注意力(CA)的多模态情感分析(MSA)模型CLIP-CA-MSA。首先,该模型使用CLIP预训练的BERT模型、PIFT模型来提取视频特征向量与文本特征;其次,使用交叉注意力机制将图像特征向量和文本特征向量进行交互,以加强不同模态之间的信息传递;最后,利用不确定性损失特征融合后计算输出最终的情感分类结果。实验结果表明:该模型比其他多模态模型准确率提高5百分点至14百分点,F1值提高3百分点至12百分点,验证了该模型的优越性,并使用消融实验验证该模型各模块的有效性。该模型能够有效地利用多模态数据的互补性和相关性,同时利用不确定性损失来提高模型的鲁棒性和泛化能力。 展开更多

关键词 情感分析 多模态学习 交叉注意力 CLIP模型 TRANSFORMER 特征融合

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实值无标签图文跨模态检索研究综述 被引量：1

10

作者 张力 陈康 孙光辉 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1-16,共16页

为研究面向无标签数据集基于实值特征的图像文本跨模态检索(以下简称跨模态检索)方法的发展现状和亟待解决的关键问题,对目前该领域的文献进行了分析与总结。跨模态检索是根据给定的一种模态查询,从另一种模态中检索出与查询相关的样本... 为研究面向无标签数据集基于实值特征的图像文本跨模态检索(以下简称跨模态检索)方法的发展现状和亟待解决的关键问题,对目前该领域的文献进行了分析与总结。跨模态检索是根据给定的一种模态查询,从另一种模态中检索出与查询相关的样本。首先,引入基于时间复杂度分类法,将现有跨模态检索方法分为基于特征方法和基于分数方法;其次,分别对以上两类方法的研究现状进行叙述,并针对两类方法现阶段存在的主要问题进行分析和讨论;然后,引入跨模态检索的两个主流数据集和常用评价指标,分别对两类方法在公开数据集上的性能进行比较与分析;最后,总结了跨模态检索领域亟待解决的关键问题。研究表明,现有跨模态检索方法尽管已经取得了显著进展,但仍有一些关键问题亟待解决,这些关键问题是未来跨模态检索领域的重要发展方向。 展开更多

关键词 图像文本跨模态检索 多模态学习 实值特征 基于特征方法 基于分数方法

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学术英语听力多模态混合式学习模式设计 被引量：18

11

作者 韩颖 《北京第二外国语学院学报》 2017年第5期98-110,127,共13页

学术英语是当前大学英语教学改革的热点之一,但学术英语听力研究在我国仍未受到足够重视,当中以教育技术辅助下的学术英语听力研究最为缺乏。为此,本文从学生学术英语听力的困难出发,在文献综述和研究的基础上,尝试将移动技术和网络技... 学术英语是当前大学英语教学改革的热点之一,但学术英语听力研究在我国仍未受到足够重视,当中以教育技术辅助下的学术英语听力研究最为缺乏。为此,本文从学生学术英语听力的困难出发,在文献综述和研究的基础上,尝试将移动技术和网络技术与课堂教学进行整合,设计了"微信+课堂+TED-Ed"学术英语听力混合式学习模式。该学习模式的设计以社会建构主义学习理论为依据,融合了听力理解的三类知识、两个过程以及学术英语听力的语篇特点和笔记技巧,通过多种模态的输入和转换促进学生学术英语听力的提高。本文对教育技术促进学术英语听力发展的途径进行了探讨,从研究内容和视角上对国内学术英语听力研究形成补充,以促进后续研究的发展。 展开更多

关键词 学术英语听力 听力过程 多模态学习 社会建构主义学习理论 混合式学习

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多模态深度学习及其在眼科人工智能的应用展望 被引量：7

12

作者 李锡荣 《协和医学杂志》 CSCD 2021年第5期602-607,共6页

深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉... 深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉学科研究方向。在临床场景中,医生为了实现更精准的诊断,往往需要同时参考不同类型、不同模态的影像样本进行综合分析和判断。本文介绍面向此类场景的多模态深度学习的基本概念和工作原理,结合具体案例分析多模态深度学习在眼科领域的研究进展、应用情况及技术挑战,并对该技术的应用前景作出展望。 展开更多

关键词 多模态深度学习 眼科 人工智能 辅助诊断

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基于混合多模态深度学习框架的交通量预测 被引量：2

13

作者 吴文平 高铭悦 《北部湾大学学报》 2022年第2期12-17,共6页

交通流预测一直是智能交通研究的一个关键问题,其受交通量速度、行程时间、密度、天气和事故等影响。对于交通量预测算法,以往的研究主要集中在时间序列预测、时空模式挖掘和预测算法理论三个方面。本文通过构建一个带有注意力机制的多... 交通流预测一直是智能交通研究的一个关键问题,其受交通量速度、行程时间、密度、天气和事故等影响。对于交通量预测算法,以往的研究主要集中在时间序列预测、时空模式挖掘和预测算法理论三个方面。本文通过构建一个带有注意力机制的多模态深度学习框架,自适应地学习多模态交通数据的时空相关性和长时间相互依赖性。针对多模态交通数据高度非线性的特点,由卷积神经网络捕捉交通流局部趋势特征,门控循环单元捕捉长时间依赖关系,并通过多个CNN-GRU注意模块融合不同形态交通数据的共享来表示特征。实验结果表明,所提出的多模态深度学习模型能够处理复杂非线性城市交通流预测问题,其精度和有效性令人满意。 展开更多

关键词 多模态深度学习 CNN GRU 交通量预测

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基于深度学习的多模态医学影像研究进展 被引量：5

14

作者 王宗敏 福林 高云玥 《分子影像学杂志》 2022年第3期459-464,共6页

凭借深度学习及大数据等技术的飞速发展,人工智能是医学领域最具发展前景的技术,鉴于医学影像对疾病的诊断与及时治疗的关键作用,医学影像与人工智能的结合正成为重要的交叉学科研究方向。在临床实践中,医生为了更精确全面的诊断疾病,... 凭借深度学习及大数据等技术的飞速发展,人工智能是医学领域最具发展前景的技术,鉴于医学影像对疾病的诊断与及时治疗的关键作用,医学影像与人工智能的结合正成为重要的交叉学科研究方向。在临床实践中,医生为了更精确全面的诊断疾病,往往需要同时参考多模态的影像数据进行综合分析和判断。本文首先介绍了多模态深度学习的基本概念和工作原理,对深度学习技术应用于多模态医学影像辅助诊断的代表性研究成果做出综述,分析了多模态深度学习在医学影像领域的技术挑战,并对该技术的应用前景作出展望。 展开更多

关键词 人工智能 多模态深度学习 医学影像 辅助诊断

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基于视频游戏的空间能力测评

15

作者 尚俊杰 石祝 沈科杰 《心理科学进展》 北大核心 2025年第1期11-24,共14页

空间能力是个体对客体或空间图形在头脑中进行识别、编码、贮存、表征、分解组合和抽象概括的能力,是个体理解自身所处环境并解决问题的认知基础。准确、便捷、有效地测评空间能力,对增强STEM教育教学水平和人才培养质量都具有重要意义... 空间能力是个体对客体或空间图形在头脑中进行识别、编码、贮存、表征、分解组合和抽象概括的能力,是个体理解自身所处环境并解决问题的认知基础。准确、便捷、有效地测评空间能力,对增强STEM教育教学水平和人才培养质量都具有重要意义。由于空间能力受多因素共同作用,具有复杂性、多维度、内隐性的特点,使得利用计算机评价空间能力比较困难。本研究旨在准确、有效、大规模地测评空间能力,将使用多模态学习分析方法探索学习者空间认知行为表现特征,并基于视频游戏环境研发空间能力隐形测评关键技术与工具。具体包括:1)构建空间能力内在表征框架和评价指标体系;2)基于多模态学习分析构建学习者空间能力行为表现模型;3)探索视频游戏影响空间能力的关键因素,并使用游戏引擎开发基于视频游戏的测评工具;4)使用以证据为中心的设计框架和贝叶斯网络模型,开发并部署能够推断和预测空间能力的测评算法;5)在实验室和真实课堂情境开展实证研究,验证测评工具有效性。研究成果将有利于理解人类空间认知过程和行为表现,拓展和丰富空间能力相关理论,并为大规模数字化测评提供关键技术支撑。 展开更多

关键词 基于游戏的测评 空间能力 多模态学习分析 游戏化学习 隐形测评

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基于多模态深度学习的音乐情感鉴赏分类方法

16

作者 程敏 《安阳工学院学报》 2023年第5期113-117,共5页

为提升音乐情感鉴赏分类精度,提出基于多模态深度学习的音乐情感鉴赏分类方法。在分析音乐情感特征参数类别的基础上,采用相位残差算法提取音乐中的梅尔频率倒谱系数、基音频率、共振峰和频带能量分布4种音乐情感多模态特征后,输入注意... 为提升音乐情感鉴赏分类精度,提出基于多模态深度学习的音乐情感鉴赏分类方法。在分析音乐情感特征参数类别的基础上,采用相位残差算法提取音乐中的梅尔频率倒谱系数、基音频率、共振峰和频带能量分布4种音乐情感多模态特征后,输入注意力网络模块,由此获取多模态特征中的隐藏信息;由多模态融合模块融合多模态特征,形成全局综合特征;利用分类器对融合后的特征进行拼接并输出分类结果。测试结果显示:该方法梅尔频率倒谱系数特征能量的分布范围在0 Hz~8225 Hz之间;基音频率特征结果变化范围在80.45 Hz~505.9 Hz之间,每种类别分类的正确概率均在0.988以上。证明所提方法能够有效完成音乐情感多模态特征提取。 展开更多

关键词 多模态深度学习 音乐情感 分类方法 基音频率 频带能量分布 综合特征

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学习分析研究:基本框架和核心问题——2022版《学习分析手册》的要点与思考 被引量：12

17

作者 李海峰 王炜 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2022年第6期60-71,共12页

大规模、庞杂和多态的学习数据使学习黑箱变得更加复杂。2022版《学习分析手册》从方法与技术、应用领域及使用规范三个维度呈现了学习分析的新发展,为数智时代的学习黑箱解密提供了新视野。基于此,本文构建了“学习分析黑箱模型”,刻... 大规模、庞杂和多态的学习数据使学习黑箱变得更加复杂。2022版《学习分析手册》从方法与技术、应用领域及使用规范三个维度呈现了学习分析的新发展,为数智时代的学习黑箱解密提供了新视野。基于此,本文构建了“学习分析黑箱模型”,刻画了解密学习黑箱的基本过程、应用领域、方法与技术、应用与伦理四个部分。为提升学习分析解密学习黑箱的效能,学习黑箱解密探讨了学习分析领域的核心问题,涉及如何提高学习分析的精准度及如何构建高质量学习分析的应用规范。面对数智时代的学习黑箱解密挑战,需要构建基于人工智能的学习分析技术,探索多模态学习分析的方法与技术,探究学习分析的独特方法论,创设公平与公正的分析机制,建立符合伦理道德的分析制度。 展开更多

关键词 学习分析 数智时代 学习黑箱 人工智能 多模态学习分析

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自监督视频表征学习综述 被引量：3

18

作者 田春娜 叶彦妤 +2 位作者 单笑 丁宇轩 张相南 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期222-230,共9页

学习高质量的视频表征有助于机器更准确地理解视频内容。基于监督学习的视频表征需要标注海量的视频数据,而视频标注极其费时费力,因而不需要标注数据的自监督视频表征方法成为研究的热点。自监督视频表征学习利用海量的未标注数据,将... 学习高质量的视频表征有助于机器更准确地理解视频内容。基于监督学习的视频表征需要标注海量的视频数据,而视频标注极其费时费力,因而不需要标注数据的自监督视频表征方法成为研究的热点。自监督视频表征学习利用海量的未标注数据,将视频自身的时空连续性等作为监督信息来设计辅助任务进行表征学习,并将学习到的视频表征应用于下游任务。鉴于缺少对自监督视频表征学习新进展的综述,首先根据辅助任务采用的信息不同,从时序信息、时空信息和多模态信息方面,对近三年的自监督视频表征学习算法进行分析和总结;然后,在动作识别和视频检索两个下游任务中,对比自监督视频表征学习模型的实验结果,并分析模型性能的优劣及其原因;最后,总结自监督视频表征学习依然存在的问题并对其发展进行展望。 展开更多

关键词 自监督学习 视频 多模态学习 无监督学习

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多模态数据分析在来华留学生思政教育中的应用研究 被引量：3

19

作者 雷莉 陈雯 《云南师范大学学报（对外汉语教学与研究版）》 2022年第6期29-39,共11页

开展和加强来华留学生思想政治教育,是培养知华友华的国际人才,让世界了解中国的重要渠道,也是提升中国在世界话语体系地位的重要举措。目前,来华留学生思政教育面临线上线下融合的复杂生态,如何全过程评测留学生的学习行为状态,全方位... 开展和加强来华留学生思想政治教育,是培养知华友华的国际人才,让世界了解中国的重要渠道,也是提升中国在世界话语体系地位的重要举措。目前,来华留学生思政教育面临线上线下融合的复杂生态,如何全过程评测留学生的学习行为状态,全方位分析思政教育成效成为开展思政教育工作的难点。多模态数据分析为理解与评价真实学习提供新途径,符合信息化时代思政教育智能化转型趋势,有利于精准、科学地开展留学生思政教育工作。文章在于多模态学习分析理论指导下,以多模态数据分析为基础,立足留学生思政教育评价需求,构建了留学生思政教育多模态学习分析框架,通过多模态数据分析评估复杂环境下的学习行为,以期精准解释和预测留学生的思想动态和行为趋势,加强正面引导,提升思政教育成效。 展开更多

关键词 多模态学习分析 多模态数据 留学生 思政教育

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煤矿安全监控系统研究现状与展望

20

作者 邓飞 《矿业安全与环保》 北大核心 2025年第1期14-19,29,共7页

回顾了我国煤矿安全监控系统的发展历程,系统地阐述了现有安全监控系统感知、传输与应用软件相关关键技术的研究进展。针对煤矿安全生产新需求和技术发展趋势,提出了新一代云边端煤矿安全数智化监控系统架构,该架构明确了系统端侧应具... 回顾了我国煤矿安全监控系统的发展历程,系统地阐述了现有安全监控系统感知、传输与应用软件相关关键技术的研究进展。针对煤矿安全生产新需求和技术发展趋势,提出了新一代云边端煤矿安全数智化监控系统架构,该架构明确了系统端侧应具备多模精准感知,边缘侧实现区域风险就地判识与管控,云端负责全矿井智能监测预警。探讨了灾害数字孪生、面域化全息感知、全IP传感网构建、多模态学习、同步仿真、风险分析与处置等关键技术的发展方向,为煤矿安全智能化水平的提升提供了新思路。 展开更多

关键词 煤矿 安全监控系统 全息感知 数字孪生 灾害模拟 多模态学习 隐患风险判识

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