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可学习动态分组卷积神经网络的大规模点云分割 被引量:2
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作者 康玥 杨军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期217-226,共10页
针对现有大规模点云语义分割算法提取特征时冗余干扰信息过多,导致神经网络分割性能较差的问题,提出可学习动态分组卷积神经网络架构,高效准确地实现大规模点云分割。对输入点云以分组的方式进行局部几何特征提取,并通过动态筛选和修剪... 针对现有大规模点云语义分割算法提取特征时冗余干扰信息过多,导致神经网络分割性能较差的问题,提出可学习动态分组卷积神经网络架构,高效准确地实现大规模点云分割。对输入点云以分组的方式进行局部几何特征提取,并通过动态筛选和修剪冗余特征通道来减少无用特征信息对神经网络特征识别的干扰,进一步提高网络模型语义分割精度。构建位置编码模块,将点云位置特征映射到高维频域空间,使神经网络充分挖掘点云频域特征信息,增强特征的丰富性。对提取到的局部几何特征和全局单点位置特征进行融合,并构建可学习动态分组卷积神经网络,完成解码得到最终分割结果。实验结果表明,该算法在大规模点云分割数据集S3DIS和SemanticKITTI上的mIoU分别为69.6%和58.3%。与现有点云语义分割方法相比,所提出的网络模型具有更高的分割准确率和较低的参数量。 展开更多
关键词 大规模点云 语义分割 学习动态分组卷积 位置编码
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多层感知器模型互反奇异性区域学习动态的理论分析 被引量:1
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作者 郭伟立 魏海坤 +1 位作者 赵军圣 张侃健 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期140-147,共8页
多层感知器神经网络(MLPs)的学习过程经常发生一些奇异性行为,容易陷入平坦区,这都和MLPs的参数空间中存在的奇异性区域有直接关系.当MLPs的两个隐节点的权值接近互反时,置换对称性会导致学习困难.对MLPs的互反奇异性区域附近的学习动... 多层感知器神经网络(MLPs)的学习过程经常发生一些奇异性行为,容易陷入平坦区,这都和MLPs的参数空间中存在的奇异性区域有直接关系.当MLPs的两个隐节点的权值接近互反时,置换对称性会导致学习困难.对MLPs的互反奇异性区域附近的学习动态进行分析.本文首先得到了平均学习方程的解析表达式,然后给出了互反奇异性区域附近的理论学习轨迹,并通过数值方法得到了其附近的实际学习轨迹.通过仿真实验,分别观察了MLPs的平均学习动态,批处理学习动态和在线学习动态,并进行了比较分析. 展开更多
关键词 多层感知器 神经网络 学习动态 奇异性 互反
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基于跨层次组织学习动态模型的接近失误组织学习机制分析 被引量:2
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作者 冯婷婷 张欣 +2 位作者 谭玲玲 薛翠翠 刘华平 《中国医院管理》 北大核心 2020年第10期68-70,共3页
提升患者安全是医疗卫生组织的重要工作,接近失误组织学习是促进患者安全管理由滞后、被动的风险管理模式向前瞻、主动的风险防范模式转型的有效途径。以跨层次组织学习动态模型为基础,探讨了接近失误组织学习的机制、我国医疗卫生组织... 提升患者安全是医疗卫生组织的重要工作,接近失误组织学习是促进患者安全管理由滞后、被动的风险管理模式向前瞻、主动的风险防范模式转型的有效途径。以跨层次组织学习动态模型为基础,探讨了接近失误组织学习的机制、我国医疗卫生组织接近失误组织学习的现况,并为今后开展接近失误组织学习提出了建议。 展开更多
关键词 跨层次组织学习动态模型 接近失误 组织学习
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基于动态分层强化学习的知识图谱推理 被引量:1
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作者 杨旭华 高良煜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1081-1088,共8页
强化学习可以将知识图谱多跳推理建模成马尔科夫序列决策过程,提高预测实体的准确性和可解释性,是当前的研究热点.现有的强化知识推理任务经常涉及庞大的状态和动作空间,容易造成维度灾难,从而导致算法在解决复杂的动作选择问题时表现不... 强化学习可以将知识图谱多跳推理建模成马尔科夫序列决策过程,提高预测实体的准确性和可解释性,是当前的研究热点.现有的强化知识推理任务经常涉及庞大的状态和动作空间,容易造成维度灾难,从而导致算法在解决复杂的动作选择问题时表现不佳;同时大多数知识图谱存在不完整的问题,导致模型在推理时无法高效地搜索路径.为了应对上述挑战,本文提出一种基于动态分层强化学习的知识图谱推理模型,将知识推理分解成三级分层决策任务,每一级都有一个智能体从各自的动作空间中做出选择,从而降低了问题的复杂度.具体地,首先选择关系,其次选择与关系相连的预聚类的实体簇,最后采用动态选择机制从实体簇中选择相应的尾实体.此外,本文设计一个同时考虑答案准确性和路径合理性的的奖励重塑函数,指导智能体选择更为合理的路径,同时缓解奖励稀疏的问题.本文在3个基准数据集上将所提出的模型与7种知名推理方法进行比较,实验结果表明本文所提方法取得了非常具有竞争力的结果. 展开更多
关键词 知识图谱推理 动态分层强化学习 动态选择 奖励重塑
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人工智能创新对新零售企业绩效的影响——动态学习能力与市场竞争的双重检验 被引量:2
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作者 承冬书 韩婧怡 《商业经济研究》 北大核心 2025年第3期131-135,共5页
随着信息技术和数字经济的飞速发展,人工智能创新已成为新零售企业提升绩效和竞争力的关键。因此,本文以国泰安(CSMAR)数据库提供的上市新零售企业为样本,利用固定效应模型,深入探讨了人工智能创新对新零售企业绩效的影响,同时考察了动... 随着信息技术和数字经济的飞速发展,人工智能创新已成为新零售企业提升绩效和竞争力的关键。因此,本文以国泰安(CSMAR)数据库提供的上市新零售企业为样本,利用固定效应模型,深入探讨了人工智能创新对新零售企业绩效的影响,同时考察了动态学习能力与市场竞争的双重作用机制。研究发现:人工智能创新显著正向影响新零售企业绩效;动态学习能力在人工智能创新与企业绩效之间发挥中介作用;市场竞争的激烈程度增强了人工智能创新对企业绩效的正向影响。因此,新零售企业应充分发掘人工智能技术潜力,提高组织的动态学习能力,并在市场竞争中寻求战略优势,以便充分利用人工智能创新,推动企业绩效的持续增长。 展开更多
关键词 人工智能创新 企业绩效 动态学习能力 市场竞争 新零售企业
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蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的白鲸优化算法 被引量:2
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作者 张莉 张小庆 +3 位作者 孙民民 李娜 宋一佳 曾竣哲 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期96-110,共15页
针对白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)收敛速度慢、无法跳出局部最优位置的不足,提出了一种基于蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的改进白鲸优化算法(MY beluga whale optimization,MYBWO)。引入非线性平衡因子,更好地平衡... 针对白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)收敛速度慢、无法跳出局部最优位置的不足,提出了一种基于蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的改进白鲸优化算法(MY beluga whale optimization,MYBWO)。引入非线性平衡因子,更好地平衡算法的全局勘探和局部开发能力;在全局勘探阶段引入蝴蝶搜索机制,丰富种群多样性,提高最优解的搜索概率;在局部开发阶段融合动态反向学习和柯西变异策略,在扩大种群搜索范围的同时增强算法跳出局部最优的能力。通过选取寻优特征各异的CEC2005和CEC2019测试函数进行仿真实验,结果表明:与选取的几种对比算法相比,MYBWO算法寻优精度更高,收敛更快,有效解决了算法易停滞于局部最优的不足。为了验证改进算法的实用性,将MYBWO算法应用于优化LightGBM模型,建立新的空气质量预测模型,实验结果证明该模型的预测精度和稳定性得到了稳步提升。 展开更多
关键词 白鲸优化算法(BWO) 蝴蝶算法 柯西变异 动态反向学习 轻量梯度提升机(LightGBM)
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运动想象脑电信号的跨被试动态多域对抗学习方法 被引量:1
7
作者 曹铉 罗天健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期645-653,共9页
解码运动想象脑电(EEG)信号是构造脑机接口(BCI)的关键技术之一。然而,脑电样本采集成本高、个体差异大,且信号具有时变性强、低信噪比等特点,构建跨被试模式识别方法成为了研究的关键。为此,提出一种跨被试动态多域对抗学习方法。首先... 解码运动想象脑电(EEG)信号是构造脑机接口(BCI)的关键技术之一。然而,脑电样本采集成本高、个体差异大,且信号具有时变性强、低信噪比等特点,构建跨被试模式识别方法成为了研究的关键。为此,提出一种跨被试动态多域对抗学习方法。首先采用样本协方差对齐和全局域鉴别器适应样本集边缘分布,随后采用多个类别子域鉴别器适应样本集条件分布,并自适应学习多域鉴别器的对抗系数。基于动态多域对抗学习策略,所提出的动态多域对抗网络(DMDAN)模型可学习到被试域间有泛化能力的深度特征。在BCI Competition IV 2A和2B公开数据集上的实验结果表明,DMDAN模型提高了跨被试域不变特征的学习能力,与现有对抗学习方法DRDA(Deep Representation Domain Adaptation)相比,在数据集2A和数据集2B上的平均分类准确率分别提高了1.80和2.52个百分点。可见,所提出的DMDAN模型提升了跨被试运动想象脑电信号解码性能,在不同数据集上具有不错的泛化性。 展开更多
关键词 动态对抗学习 运动想象 脑电信号 域适应 协方差矩阵对齐
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基于分解动态时空分解框架预测交通流量 被引量:1
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作者 蒋挺 杨柳 +2 位作者 刘亚林 张邵华 石硕 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期3007-3017,共11页
近几年,时空图卷积网络(spatial-temporal graph convolutional network, STGCN)被引入交通流量预测中,具有良好的时空交通数据建模能力,取得了先进的性能,但是仍存在两个问题:(1)交通流量数据具有很强的时空相关性;(2)静态的预定义图... 近几年,时空图卷积网络(spatial-temporal graph convolutional network, STGCN)被引入交通流量预测中,具有良好的时空交通数据建模能力,取得了先进的性能,但是仍存在两个问题:(1)交通流量数据具有很强的时空相关性;(2)静态的预定义图难以捕获交通流随时间动态变化的时空依赖关系。为解决以上问题,提出了一种新的时空分解框架(spatial-temporal decomposed framework, STDF),它使用了残差连接、遗忘门、更新门,将时间模块和空间模块有机连接起来,以将输入信息进行多层次双维度的分解和预测。此外将STDF进行实例化,提出一种新的基于输入交通信号分解的动态时空融合的交通预测模型(decomposed dynamic spatial-temporal graph convolutional network, DDSTGCN),它捕捉了交通的时空相关性,并设计了一个动态图学习模块,考虑了空间依赖的动态性质。最后利用两个真实交通流量的数据(在PEMS04和PEMS08的数据集),与现有的交通流量预测算法进行对比。实验结果证明,所提方法在交通流量预测的准确率有良好的性能表现,能够有效地完成真实场景下的交通流量预测。 展开更多
关键词 交通流量预测 时空图卷积网络(STGCN) 时空相关性 时空融合 动态学习
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基于困难感知元学习的跨域人脸伪造检测
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作者 金世辰 谭晓阳 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期371-377,共7页
随着面部伪造技术的快速迭代,能够应对未见过的伪造方法的鲁棒检测机制需求变得日益重要。然而,当前的方法主要针对特定的伪造技术设计,这在应对更广泛的检测挑战时存在局限性。为了解决这些问题,本文提出了一种用于跨域人脸伪造检测的... 随着面部伪造技术的快速迭代,能够应对未见过的伪造方法的鲁棒检测机制需求变得日益重要。然而,当前的方法主要针对特定的伪造技术设计,这在应对更广泛的检测挑战时存在局限性。为了解决这些问题,本文提出了一种用于跨域人脸伪造检测的难度感知元学习(Difficulty⁃aware meta⁃learning,DAML)方法。在元训练阶段,本文方法利用与伪造图像无关的元学习(Model⁃agnostic meta⁃learning,MAML)方法来训练模型。通过利用目标域中的少量数据,可以调整参数以适应新任务。为了解决与模型无关的元学习方法中的不稳定训练问题,本文引入了一种难度感知机制,在训练阶段动态调整不同任务的学习权重。在多个公开的基准数据集上进行了广泛的实验,实验结果表明,本文方法优于RECCE、Xception、RFM等方法,在适应未见过的目标域方面表现更好。 展开更多
关键词 人脸伪造检测 学习 跨领域 动态调整学习权重 泛化性
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中学生日常性学习动机复原力的促进策略
10
作者 郭家成 郑玥 +1 位作者 王晓庄 吴晓燕 《教学与管理》 北大核心 2025年第12期66-71,共6页
日常性学业动机复原力是指在学习中经受压力和挫败感时,能够调节自身的动力水平,迅速恢复并持续保持学习力,不断使行为指向学习目标的能力。学习投入状态不稳定、学习受挫后的消极应对、易陷入学业习得性无助,是中学生学习动机复原力不... 日常性学业动机复原力是指在学习中经受压力和挫败感时,能够调节自身的动力水平,迅速恢复并持续保持学习力,不断使行为指向学习目标的能力。学习投入状态不稳定、学习受挫后的消极应对、易陷入学业习得性无助,是中学生学习动机复原力不足的典型表现。学习动机复原力动态过程模型认为:“投入—应对—再投入”构成日常学习动机复原力的动态变化过程,“适应性应对与适应不良的应对”决定了动机复原力的走向,“再投入”是学习动机是否成功复原的关键指标,“情绪反应”贯穿学习动机复原力动态过程的始终,个人和人际资源对学习动机复原力形成具有联合效应。从该模型的原理出发,提出动态“排查”、把握“初始”、调适“情绪”、提升“应对”、优化“资源”等中学生日常性学习动机复原力的促进策略。 展开更多
关键词 中学生 日常性学习动机复原力 学习动机复原力动态过程模型
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基于迭代学习控制的桥式吊车模型参考自适应滑模控制
11
作者 曹鹏程 徐为民 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期144-152,共9页
针对桥式吊车系统存在动态数学模型难以建立和扰动影响等问题,提出一种基于迭代学习控制的模型参考自适应广义超螺旋滑模控制策略。该策略是通过将自适应广义超螺旋滑模算法与基于动态学习增益的迭代学习控制相结合而获得的。超螺旋滑... 针对桥式吊车系统存在动态数学模型难以建立和扰动影响等问题,提出一种基于迭代学习控制的模型参考自适应广义超螺旋滑模控制策略。该策略是通过将自适应广义超螺旋滑模算法与基于动态学习增益的迭代学习控制相结合而获得的。超螺旋滑模算法采用自适应增益技术,即使精确扰动边界未知,也可以调整切换增益,提高系统的鲁棒性和稳定性。通过迭代学习控制可以对系统未知动力学进行估计,进一步提高系统的控制性能。设计一种非线性动态学习增益来保证学习过程中的收敛速度和稳态精度。应用产生指数衰减曲线的参考模型来跟踪位置误差,通过修改参考模型的衰减率控制系统动态响应过程。利用李雅普诺夫理论对系统的稳定性进行证明。仿真结果验证了控制器的有效性。 展开更多
关键词 桥式吊车 自适应广义超螺旋滑模 迭代学习控制 动态学习增益 模型参考自适应
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应用动态学习改进对竞争对手微增响应猜测的发电公司投标策略 被引量:28
12
作者 宋依群 焦连伟 +3 位作者 倪以信 文福拴 侯志俭 吴复立 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第12期23-27,共5页
该文应用微增响应猜测(Conjectural Variation,CV)方法构造一种在不完全信息情况下的寡头竞争电力现货市场中发电公司通过动态学习改进对竞争对手的微增响应猜测的新投标策略,指出当各发电公司采用该文提出的投标策略进行不断重复的投... 该文应用微增响应猜测(Conjectural Variation,CV)方法构造一种在不完全信息情况下的寡头竞争电力现货市场中发电公司通过动态学习改进对竞争对手的微增响应猜测的新投标策略,指出当各发电公司采用该文提出的投标策略进行不断重复的投标竞争后,市场所达到的均衡点为Nash均衡点。算例计算结果说明各发电公司具有进行动态学习的动力,但是当所有公司进行学习时将会降低市场结清电价从而提高电力市场的社会总效益。算例计算结果还说明了电力需求弹性对学习过程的收敛性具有积极作用。 展开更多
关键词 发电公司 投标策略 动态学习 电力市场 电力需求弹性 电价 微增响应猜测
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动态学习混沌映射的粒子群算法 被引量:13
13
作者 董丽凤 陈阳 巫光福 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1319-1322,共4页
传统粒子群优化算法(PSO)对社会认知部分与自我认知部分都采用恒定学习常数,一定程度上限制了种群全局协调能力。在算法收敛后期种群多样性丧失而导致全部个体收敛于搜索空间中的某一点,这易诱发早熟现象。针对这种缺陷提出一种动态学... 传统粒子群优化算法(PSO)对社会认知部分与自我认知部分都采用恒定学习常数,一定程度上限制了种群全局协调能力。在算法收敛后期种群多样性丧失而导致全部个体收敛于搜索空间中的某一点,这易诱发早熟现象。针对这种缺陷提出一种动态学习混沌映射的粒子群优化算法(VLCMPSO)。在算法初期迭代中应多考虑自身记录的最佳点,在算法后期应快速向种群最佳点收敛,因而设计一种进行协调的动态学习因子。为克服早熟现象,判断种群多样性方差低于设定阈值时,以混沌映射的方式将该代最优个体位置更新且以新的方式进行优化操作。经实验证明新算法在收敛速度与精度上都具有更好的性能。 展开更多
关键词 粒子群优化 动态学习因子 混沌映射 全局优化
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高职英语教学实施动态学习评价的研究 被引量:12
14
作者 肖宜宁 袁莹 王静 《教育与职业》 北大核心 2013年第5期181-182,共2页
文章阐述了动态学习评价的含义,分析了我国高职英语教育评价的现状,探讨了我国高职英语教育实施动态学习评价的优势和我国高职英语教学过程中动态学习评价的内容,以期通过对动态学习评价的全面论述促进高职英语课堂有效教学的进行。
关键词 动态学习评价 高职 英语教学
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市场环境下发电公司的动态学习与市场猜测均衡 被引量:3
15
作者 宋依群 倪以信 +1 位作者 侯志俭 吴复立 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期1256-1259,共4页
提出了基于猜测供给函数模型的发电公司动态学习模型,用于分析和预测重复博弈的不完全信息电力市场环境下发电公司潜在的市场力.各发电公司根据公布的前阶段市场运行数据动态地调整其微增响应猜测,使之能够准确反映所有竞争对手相应于... 提出了基于猜测供给函数模型的发电公司动态学习模型,用于分析和预测重复博弈的不完全信息电力市场环境下发电公司潜在的市场力.各发电公司根据公布的前阶段市场运行数据动态地调整其微增响应猜测,使之能够准确反映所有竞争对手相应于市场结清电价单位变化时所愿意引起的出力变化,从而动态调整提交的供给函数以获得短期最大利润.算例分析表明,发电公司动态学习有利可图;经过各发电公司动态学习并不断调整优化猜测供给函数将引导市场最终达到一猜测均衡结果. 展开更多
关键词 电力市场 猜测均衡 动态学习 猜测供给函数 策略行为
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全参数动态学习深度信念网络在滚动轴承寿命预测中的应用 被引量:33
16
作者 杨宇 张娜 程军圣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期199-205,249,共8页
相对于传统的"对信号进行特征提取+人工选择对数据敏感的特征值+预测模型"的滚动轴承寿命预测方法,深度信念网络(DBN)有显著的优势:DBN可以直接处理原始数据,让机器自动学习信号特征,从而免去了特征提取和选择的过程,提高了... 相对于传统的"对信号进行特征提取+人工选择对数据敏感的特征值+预测模型"的滚动轴承寿命预测方法,深度信念网络(DBN)有显著的优势:DBN可以直接处理原始数据,让机器自动学习信号特征,从而免去了特征提取和选择的过程,提高了预测的智能性。但是传统的DBN采用固定学习率进行网络学习,不利于寻找最优结果;基于此,提出了一种改进的深度信念网络——全参数动态学习深度信念网络(GPDLDBN),并将其应用于滚动轴承寿命预测中。GPDLDBN预测模型由多层受限玻尔兹曼机(RBM)单元组成,采用自下而上的逐层无监督贪婪算法训练参数;接着采用自上而下的监督学习算法微调整个网络参数,两个过程均采用新的全参数动态学习策略设置各参数;采用GPDLDBN预测模型对实测的滚动轴承寿命数据进行了预测,并与传统的固定学习率的DBN预测模型进行了对比分析。结果表明,GPDLDBN预测模型能够有效加快收敛速度,减少模型的训练时间,且具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 深度学习 全参数动态学习深度信念网络(GPDLDBN) 滚动轴承 寿命预测
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基于动态学习率与BP神经网络的变速箱故障诊断研究 被引量:13
17
作者 莫易敏 齐飞 张健 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第11期49-52,共4页
变速箱是汽车传动系的重要组成部分,因此对变速箱常见故障类型进行诊断研究很有必要。以四种变速箱常见故障类型为研究对象,利用动态学习率对BP神经网络进行改良,建立了变速箱故障诊断网络模型。通过测量并提取已发生故障的信号特征参数... 变速箱是汽车传动系的重要组成部分,因此对变速箱常见故障类型进行诊断研究很有必要。以四种变速箱常见故障类型为研究对象,利用动态学习率对BP神经网络进行改良,建立了变速箱故障诊断网络模型。通过测量并提取已发生故障的信号特征参数,收集大量信息数据作为已知样本来训练某状态下的神经网络,再用其它转速下变速箱故障数据对网络进行验证。对于学习率的恰当改变可以提升网络的速度和稳态性。诊断结果表明,网络模型通过对已知故障数据样本的学习,实现了对变速箱未知故障的诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 动态学习 BP神经网络 特征参数
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技术及市场环境动荡中企业动态学习能力与创新绩效关系研究 被引量:8
18
作者 薛捷 张振刚 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2015年第1期98-104,共7页
学习活动是企业培育动态能力的重要机制,基于探索性学习、转化性学习和应用性学习过程构建了企业动态学习能力概念框架,并基于对珠三角地区223家工业企业的调查研究,实证检验了动态学习能力与企业创新绩效之间的关系。实证研究表明,探... 学习活动是企业培育动态能力的重要机制,基于探索性学习、转化性学习和应用性学习过程构建了企业动态学习能力概念框架,并基于对珠三角地区223家工业企业的调查研究,实证检验了动态学习能力与企业创新绩效之间的关系。实证研究表明,探索性学习、转化性学习和应用性学习对于企业技术创新绩效具有显著的正向影响。在此基础上,为了检验动态能力在动荡环境中能够体现更大价值这一观点,进一步探讨了技术和市场动荡对于动态学习能力与创新绩效间关系的调节效应。实证结果在一定程度上支持了这一观点:技术动荡和市场动荡对于探索性学习和应用性学习与企业创新绩效的关系有一定的正向调节作用,但对转化性学习与企业创新绩效间关系没有调节效应,这一结论也体现了珠三角地区工业企业创新模式的特点。 展开更多
关键词 动态学习能力 创新绩效 转化性学习 应用性学习 技术动荡 市场动荡
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以教育游戏为媒介构建高职英语口语教学动态学习评价体系 被引量:5
19
作者 袁莹 肖宜宁 《教育与职业》 北大核心 2014年第8期100-101,共2页
教育游戏是当前英语口语教学中经常用到的手段,是实现课堂动态化的重要途径,其特点决定了高职英语口语教学中可以成为媒介实现动态学习评价体系的构建。文章探讨了以教育游戏为媒介来构筑高职英语口语教学的动态学习评价体系,并提出以... 教育游戏是当前英语口语教学中经常用到的手段,是实现课堂动态化的重要途径,其特点决定了高职英语口语教学中可以成为媒介实现动态学习评价体系的构建。文章探讨了以教育游戏为媒介来构筑高职英语口语教学的动态学习评价体系,并提出以教育游戏为媒介的高职英语口语教学的动态学习的对策建议。 展开更多
关键词 高职教育 英语口语 教育游戏 动态学习评价
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基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法 被引量:1
20
作者 陈曦 孙锬锋 +1 位作者 蒋兴浩 方之昕 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第1期1-2,5,共3页
提出了基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法,用于解决视频镜头边界检测中的阈值设定问题。算法首先获取需要设定阈值的数据样本,并确定需要阈值来区分的样本数据的两类状态。通过初步观察求得样本阈值可能存在的阈值范围。计算... 提出了基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法,用于解决视频镜头边界检测中的阈值设定问题。算法首先获取需要设定阈值的数据样本,并确定需要阈值来区分的样本数据的两类状态。通过初步观察求得样本阈值可能存在的阈值范围。计算阈值取值范围内的每一个测试值相对于两类状态的误检数和漏检数,以及准确率和查全率。最终求得使误检数和漏检数都较低,且准确率和查全率都较高的测试值作为最佳阈值。本算法计算简便,能够根据不同类型的数据进行训练学习,动态生成相应的阈值,降低了镜头分割中存在的误判和漏检。 展开更多
关键词 动态学习 镜头边界检测 阈值设定 训练
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