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基于综合指标的深度学习框架评测方法
1
作者 白玲玲 赵珊 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期10-18,共9页
在人工智能技术体系中,深度学习框架具有关键地位,它们承担了算法封装、数据管理和计算资源利用的核心任务。然而,由于深度学习领域的应用场景、数据集、模型、工具集、库、系统和平台的多样性以及硬件和软件的复杂性,选择和评估一个合... 在人工智能技术体系中,深度学习框架具有关键地位,它们承担了算法封装、数据管理和计算资源利用的核心任务。然而,由于深度学习领域的应用场景、数据集、模型、工具集、库、系统和平台的多样性以及硬件和软件的复杂性,选择和评估一个合适的深度学习框架变得非常困难。针对这一挑战,提出一种基于综合指标的深度学习框架评测方法。该方法涵盖生态建设、易用性、性能和可靠性等多个维度,优化和扩展现有的评测指标,从而提升评测方法的全面性与客观性。此外,引入量化评测标准来优化实验设计和结果分析流程,从而增强评测结果的科学性与可比性。实际案例的结果表明,所提方法在不同的应用场景下展现了良好的适用性,为框架选择提供了量化依据。 展开更多
关键词 深度学习框架 评测方法 多样性 复杂性 综合指标
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强化学习引导模型生成的深度学习框架漏洞挖掘
2
作者 潘丽敏 刘力源 +1 位作者 罗森林 张钊 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期521-529,共9页
现有基于应用模型挖掘漏洞的方法随机生成模型的结构信息,容易造成大量低质测试用例的生成,严重影响漏洞挖掘的效率和效果.针对该问题提出了一种强化学习引导模型生成的深度学习框架漏洞挖掘方法.提取模型运行时的框架状态信息,包括Soft... 现有基于应用模型挖掘漏洞的方法随机生成模型的结构信息,容易造成大量低质测试用例的生成,严重影响漏洞挖掘的效率和效果.针对该问题提出了一种强化学习引导模型生成的深度学习框架漏洞挖掘方法.提取模型运行时的框架状态信息,包括Softmax距离、程序执行结果等,再将框架运行状态信息作为奖励变量指导模型结构与超参数的生成,进而提升测试用例的生成质量与效率.实验结果表明,在生成测试用例数量相同的条件下该方法能够发现更多深度学习框架的漏洞,实用价值高. 展开更多
关键词 深度学习框架 漏洞挖掘 生成模型 强化学习
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深度学习框架测试研究综述 被引量：3
3
作者 马祥跃 杜晓婷 +3 位作者 采青 郑阳 胡崝 郑征 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期3752-3784,共33页
随着大数据和计算能力的快速发展,深度学习技术取得巨大突破,并迅速成为一个具有众多实际应用场景和活跃研究课题的领域.为了满足日益增长的深度学习任务开发需求,深度学习框架应运而生.深度学习框架作为连接应用场景和硬件平台的中间部... 随着大数据和计算能力的快速发展,深度学习技术取得巨大突破,并迅速成为一个具有众多实际应用场景和活跃研究课题的领域.为了满足日益增长的深度学习任务开发需求,深度学习框架应运而生.深度学习框架作为连接应用场景和硬件平台的中间部件,向上支撑深度学习应用的开发,帮助用户快速构造不同的深度神经网络模型,向下深度适配各类计算硬件,满足不同算力架构和环境下的计算需求.作为人工智能领域的关键基础软件,深度学习框架中一旦存在问题,即使是一个只有几行代码的缺陷都可能导致在其基础上构造的模型发生大规模失效,严重威胁深度学习系统安全.作为以深度学习框架测试为主题的研究性综述,首先对深度学习框架发展历程和基本架构进行介绍;其次,通过对55篇与深度学习框架测试研究直接相关的学术论文进行梳理,对深度学习框架缺陷特性、测试关键技术和基于不同测试输入形式的测试方法这3个方面进行系统分析和总结;针对不同测试输入形式的特点,重点探究如何结合测试关键技术来解决研究问题;最后对深度学习框架测试尚未解决的难点问题进行总结以及对未来值得探索的研究方向进行展望.可以为深度学习框架测试研究领域的相关人员提供参考和帮助,推动深度学习框架的不断发展成熟. 展开更多
关键词 深度学习框架 测试 缺陷 实证研究
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面向深度学习应用的组件式开发框架的设计实现 被引量：1
4
作者 刘祥 华蓓 +1 位作者 林飞 魏宏原 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期526-535,共10页
针对目前深度学习应用缺少有效的开发与部署工具的问题,提出一个面向深度学习应用的组件式开发框架。所提框架根据应用的资源消耗类型进行功能拆分,使用评测引导的资源分配方案进行瓶颈消除,使用分步装箱方案兼顾高CPU利用率和低显存开... 针对目前深度学习应用缺少有效的开发与部署工具的问题,提出一个面向深度学习应用的组件式开发框架。所提框架根据应用的资源消耗类型进行功能拆分,使用评测引导的资源分配方案进行瓶颈消除,使用分步装箱方案兼顾高CPU利用率和低显存开销的功能放置。基于此框架开发的实时车牌号检测应用,在吞吐优先模式下GPU利用率达到82%,在延迟优先模式下平均应用延迟达到0.73 s,在三种模式下(吞吐优先模式、延迟优先模式以及吞吐/延迟的均衡模式)下,CPU平均利用率达到68.8%。实验结果表明,基于此框架能够进行硬件吞吐与应用延迟的平衡型配置,在吞吐优先模式下高效利用平台的计算资源,在延迟优先模式下满足应用的低延迟需求。相较于MediaPipe,使用本框架能够进行超实时的多人姿态估计应用开发,应用的检测帧率最高提升了1077%。实验结果表明,所提框架能够作为CPU-GPU异构服务器上面向深度学习应用开发部署的有效解决方案。 展开更多
关键词 深度学习应用 开发框架 基于组件的开发 流水线部署 CPU-GPU异构
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基于UNet深度学习的VLCC横框架拓扑优化分析 被引量：1
5
作者 李振荣 夏利娟 冯朔 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期108-116,共9页
[目的]为将人工智能技术应用于复杂船舶结构优化设计,提出一种基于UNet的船体横框架拓扑优化方法。[方法]以某超大型油轮(VLCC)横框架为研究对象,首先根据优化数学原理创建UNet拓扑优化代理模型,然后将有限元网格物理量映射为张量,获得... [目的]为将人工智能技术应用于复杂船舶结构优化设计,提出一种基于UNet的船体横框架拓扑优化方法。[方法]以某超大型油轮(VLCC)横框架为研究对象,首先根据优化数学原理创建UNet拓扑优化代理模型,然后将有限元网格物理量映射为张量,获得供模型训练的数据集,最后采用交并比(IoU)方法对训练结果进行评估,并将该方法与SIMP法进行拓扑构型对比。[结果]结果显示,所提拓扑优化方法能够快速输出设计域的材料布局,与SIMP拓扑优化相比可以更加高效地获得结构拓扑构型。[结论]所提拓扑优化方法可为船舶横框架结构提供一种新型的设计手段。 展开更多
关键词 船舶设计 人工智能 形状优化 拓扑优化 深度学习 UNet 代理模型 数据映射 船舶横框架
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智能时代深度学习教学法的核心要义与行动框架 被引量：5
6
作者 杨南昌 梁慧芳 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第5期5-12,共8页
智能时代的教学范式面临从“消费模式”向“生成模式”转型的挑战。促进教学范式成功转型的关键在于深度学习方式的变革,并通过重构深度学习教学法实现“化知识为素养”。在考察国际典型深度学习项目的基础上,归结出深度学习教学法的七... 智能时代的教学范式面临从“消费模式”向“生成模式”转型的挑战。促进教学范式成功转型的关键在于深度学习方式的变革,并通过重构深度学习教学法实现“化知识为素养”。在考察国际典型深度学习项目的基础上,归结出深度学习教学法的七大关键特征以及从理解世界、参与世界到改变世界进阶转换的设计要义,并构建了“课堂—学校”系统联动变革课堂的行动框架。深度学习没有固定模式,而现实教学情境又复杂多元。研究认为,为一线教师提供一种由“核心要义+行动框架”组成的、更具情境指导力量的“解释性教学法框架”,将更有助于他们超越具体教学模式的应用局限,有效推动深度学习的实践落地,并更有可能创建更多富有成效且个性多彩的深度学习课堂。 展开更多
关键词 智能时代 深度学习教学法 范式转型 核心要义 行动框架
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数字教材赋能深度学习:作用机理、应用框架及实证研究 被引量：4
7
作者 李若琪 王伟 +2 位作者 张伟 尚建新 解月光 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第12期121-128,共8页
在数字化转型背景下,利用数字教材促进学习者深度学习,既是教育教学改革的有益探索,也是培养现代化强国所需人才的重要举措。研究基于对深度学习内涵和数字教材功能的深入分析,以三元交互理论和认知图示理论为指导,探析数字教材赋能深... 在数字化转型背景下,利用数字教材促进学习者深度学习,既是教育教学改革的有益探索,也是培养现代化强国所需人才的重要举措。研究基于对深度学习内涵和数字教材功能的深入分析,以三元交互理论和认知图示理论为指导,探析数字教材赋能深度学习的作用机理,提出了包括“觉知、调和、归纳、迁移及监控调节”五个环节的数字教材赋能深度学习应用框架及策略,并采用准实验研究法开展实证研究。研究结果表明:学习者对数字教材的价值感知度较高,实验班深度学习能力的整体水平、八种关键能力及思维结构相较于前测均有显著提升,实验班和对照班的深度学习关键能力发展水平存在差异。 展开更多
关键词 深度学习 数字教材 三元交互 认知图示 作用机理 应用框架
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基于策略—估值—好奇心框架强化学习的机器人轨迹规划
8
作者 贾路宽 谢劼欣 +3 位作者 岳校田 邓飞 朱德良 郭士杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期268-273,共6页
现有基于深度强化学习(DRL)的机器人轨迹规划方法通常效率低下,且容易陷入局部最优解。为解决上述问题,设计了一种好奇心网络,并基于此提出了策略—估值—好奇心框架(A-C-C),A-C-C使智能体以更接近人类的方式处理问题,更关注探索的过程... 现有基于深度强化学习(DRL)的机器人轨迹规划方法通常效率低下,且容易陷入局部最优解。为解决上述问题,设计了一种好奇心网络,并基于此提出了策略—估值—好奇心框架(A-C-C),A-C-C使智能体以更接近人类的方式处理问题,更关注探索的过程而不是结果。通过加强对未知区域的探索,A-C-C框架能够有效地提高DRL方法的学习效率并避免局部最优解。实验结果表明,A-C-C框架可以与不同的奖励函数结合,使得探索效率加快43.6%~101.2%,同时可以使得收敛均值提高4.8%~6.4%。 展开更多
关键词 深度强化学习 机器人轨迹规划 优化框架
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LinuxBoot固件深度学习框架移植
9
作者 李玲 赫俊民 +1 位作者 李珮玄 孟魁 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1916-1921,共6页
为使依赖深度学习框架的应用在LinuxBoot固件环境下发挥应有效能,提出一种在LinuxBoot固件环境中植入深度学习框架的技术方案。通过对Linux操作系统环境中正常运行深度学习框架所需依赖进行分析,设计一种将深度学习框架移植入LinuxBoot... 为使依赖深度学习框架的应用在LinuxBoot固件环境下发挥应有效能,提出一种在LinuxBoot固件环境中植入深度学习框架的技术方案。通过对Linux操作系统环境中正常运行深度学习框架所需依赖进行分析,设计一种将深度学习框架移植入LinuxBoot固件环境的技术路线,构建将二者合二为一的系统结构及交互流程,提出借助USB闪存驱动器存储移植内容的技术方案,给出具体的移植操作指令及初始化脚本。在Thinkpad固件中进行真机实验,展示移植后的深度学习框架在图像分类、自然语言处理、恶意代码检测、恶意代码分类等多种任务上均能正常运行,在各项评估指标上表现良好。 展开更多
关键词 操作系统 开源固件 深度学习 深度学习框架移植 图像分类 自然语言处理 恶意代码检测 恶意代码分类
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生成式深度学习在目标导向分子设计中的应用进展
10
作者 王纪峰 汪莹 《中国材料进展》 北大核心 2025年第5期424-435,450,共13页
分子设计作为化学与材料科学中的一项核心任务,面临着在庞大的化学空间中高效筛选并开发具备特定功能的分子的问题,传统方法在效率和探索性方面存在明显局限。近年来,生成式深度学习的兴起为分子设计提供了自动化与智能化的新路径。综... 分子设计作为化学与材料科学中的一项核心任务,面临着在庞大的化学空间中高效筛选并开发具备特定功能的分子的问题,传统方法在效率和探索性方面存在明显局限。近年来,生成式深度学习的兴起为分子设计提供了自动化与智能化的新路径。综述了生成式深度学习在分子设计中的应用进展,首先对不同分子表示方法(如SMILES、分子图和三维结构表示)进行比较,分析了各自的优缺点。随后,综合评估了3种主流生成式模型:生成对抗网络(GAN)、变分自动编码器(VAE)和去噪扩散概率模型(DDPM),并探讨了生成式模型在目标导向分子设计中的应用,重点分析不同模型在分子生成质量与性质优化方面的差异。最后,基于现有技术的研究进展,提出了未来生成式模型在分子设计领域的研究方向。 展开更多
关键词 分子生成 生成式深度学习 生成对抗网络 变分自动编码器 去噪扩散概率模型 模型性能评估框架 分子表示
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面向智慧课堂的灵活深度学习设计框架研制 被引量：18
11
作者 彭红超 祝智庭 《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2021年第1期38-48,共11页
深度学习是智慧教育的核心支柱,但目前尚缺少智慧课堂专属的深度学习设计方案。如何针对深度学习的灵活性诉求,研制一种智慧课堂赋能的灵活深度学习设计框架,是推进深度学习实践落地的关键所在。基于深度学习架构理念、采用教育设计研... 深度学习是智慧教育的核心支柱,但目前尚缺少智慧课堂专属的深度学习设计方案。如何针对深度学习的灵活性诉求,研制一种智慧课堂赋能的灵活深度学习设计框架,是推进深度学习实践落地的关键所在。基于深度学习架构理念、采用教育设计研究范式研制的面向智慧课堂的灵活深度学习设计框架,遵循逆向设计逻辑,包括课堂环境分析、明确目标、确定评估、学生分析、任务设计、编列制定、绘制分布和决策预设等8个步骤,既体现了智慧课堂精准把脉、互动支持、适性推送、即时反馈等四大特色功能,也为智慧课堂中的学习任务、学习活动、学习进程和教学决策等四个方面的灵活性设计提供了详细的方案支持,并且还能够可视化学生深度学习的个性化进程。该框架经过高质量评估标准锚定下的专家校验与迭代修订,已达到可交付实施的质量要求。这一框架在智慧课堂中的应用有助于促使学生深度参与学习,引导学生采用高级学习方略,促进高阶知能的发展,加深概念理解及其迁移应用。 展开更多
关键词 智慧课堂 深度学习 设计框架 学习架构 逆向设计 灵活性
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基于深度学习的抽取式摘要研究综述
12
作者 田萱 李嘉梁 孟晓欢 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第11期2823-2847,共25页
自动文本摘要(ATS)是自然语言处理的热门研究方向,主要实现方法分为抽取式和生成式两类。抽取式摘要直接采用源文档中的文字内容,相比生成式摘要具有更高的语法正确性和事实正确性,在政策解读、官方文件总结、法律和医药等要求较为严谨... 自动文本摘要(ATS)是自然语言处理的热门研究方向,主要实现方法分为抽取式和生成式两类。抽取式摘要直接采用源文档中的文字内容,相比生成式摘要具有更高的语法正确性和事实正确性,在政策解读、官方文件总结、法律和医药等要求较为严谨的领域具有广泛应用前景。目前基于深度学习的抽取式摘要研究受到广泛关注。主要梳理了近几年基于深度学习的抽取式摘要技术研究进展;针对抽取式摘要的两个关键步骤——文本单元编码和摘要抽取,分别分析了相关研究工作。根据模型框架的不同,将文本单元编码方法分为层级序列编码、基于图神经网络的编码、融合式编码和基于预训练的编码四类进行介绍;根据摘要抽取阶段抽取粒度的不同,将摘要抽取方法分为文本单元级抽取和摘要级抽取两类进行分析。介绍了抽取式摘要任务常用的公共数据集和性能评估指标。预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势。 展开更多
关键词 自然语言处理 神经网络 深度学习 抽取 模型框架 预训练 编码方法 融合式
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基于权参数优化的并行深度学习光伏功率预测 被引量：8
13
作者 董坤 冉鹏 +4 位作者 刘旭 樊钦洋 李政 曾庆华 李伟起 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期91-98,共8页
针对不同应用场景下光伏数据波动模式差异较大时,现有的光伏发电功率预测模型存在精度及适应性不足的问题,提出了一种具有权参数自适应性的并行深度学习光伏发电功率预测框架。该框架包含2种可以并行预测的深度学习算法单元(Attention-S... 针对不同应用场景下光伏数据波动模式差异较大时,现有的光伏发电功率预测模型存在精度及适应性不足的问题,提出了一种具有权参数自适应性的并行深度学习光伏发电功率预测框架。该框架包含2种可以并行预测的深度学习算法单元(Attention-Seq2Seq单元、Transformer单元)以及一个权参数自适应优化单元。基于所提出的并行深度学习框架,对光伏发电功率进行预测,并分别与Attention-Seq2Seq、Transformer模型的预测结果进行了对比验证。结果表明:基于权参数优化的并行深度学习光伏功率预测框架弥补了不同数据波动模式下单一算法预测精度和适应性不足的问题,也可以有效解决时间序列预测中的长距离依赖问题,较单一算法预测精度更高,其平均绝对误差和均方根误差在夏季典型日最大降幅分别是41.18%和45.59%,在冬季典型日最大降幅分别是81.13%和82.86%。 展开更多
关键词 光伏发电功率预测 权参数优化 并行深度学习框架 量子粒子群
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利用深度学习预报美国东北部日降水分布 被引量：2
14
作者 张弛 陈国兴 杨洪涛 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期55-64,共10页
现阶段降水预报主要依靠数值天气预报模式。但受物理参数化、计算资源等因素的影响,基于数值模式的降水预报还存在非常大的不确定性。近年来,深度学习在天气预报领域显示出巨大优势和潜力。本文通过构建神经网络预报美国东北部日降水分... 现阶段降水预报主要依靠数值天气预报模式。但受物理参数化、计算资源等因素的影响,基于数值模式的降水预报还存在非常大的不确定性。近年来,深度学习在天气预报领域显示出巨大优势和潜力。本文通过构建神经网络预报美国东北部日降水分布,探讨神经网络模型基于低分辨率气象场(ERA-Interim, 0.7°)预报高分辨率降水(CPC,0.25°)的能力,并比较3种主流网络框架(VGG,ResNet, GoogleNet)在该任务中的表现。结果表明,3种网络框架都对美国东北部日降水分布具有一定的预报能力(VGG框架表现最优),但三者的均方根误差(RMSE)均高于ERA-Interim 24-h(ERA24)的降水预报。3种神经网络的集合预报结果优于ERA24预报,且这三者与ERA24预报结果的集合平均能够显著提高ERA24对不同季节、不同强度降水的预报。 展开更多
关键词 降水预报 深度学习 神经网络框架 模式评估 美国东北部
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基于元算子的深度学习框架缺陷检测方法 被引量：9
15
作者 谷典典 石屹宁 +4 位作者 刘譞哲 吴格 姜海鸥 赵耀帅 马郓 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期240-255,共16页
在用于构建深度学习模型的深度学习框架中,算子的正确计算对于深度学习模型的正确预测至关重要.然而,已有的深度学习框架缺陷检测方法只能通过比较和推测的方式找到不同深度学习框架之间计算结果相差较大的算子,而且无法检测深度学习模... 在用于构建深度学习模型的深度学习框架中,算子的正确计算对于深度学习模型的正确预测至关重要.然而,已有的深度学习框架缺陷检测方法只能通过比较和推测的方式找到不同深度学习框架之间计算结果相差较大的算子,而且无法检测深度学习模型在训练过程中产生的计算错误,具有很大的局限性.针对此问题,本文设计并实现了基于元算子的深度学习框架缺陷检测方法,通过将不同深度学习框架中算子的共性计算逻辑抽象为“元算子”,支持在不改变模型代码的前提下绑定元算子的具体实现,从而可以细粒度地对比同一模型使用不同深度学习框架的运算结果,进而发现缺陷.本文的方法同时支持训练过程和推断过程的缺陷检测,还可以对计算错误的定位进行验证.本文验证了元算子计算的准确性,并评估其运算性能;收集了深度学习框架中已知有错误计算的算子,并将本文方法应用在包含这些算子的深度学习模型上,验证了本文缺陷检测方法的有效性. 展开更多
关键词 深度学习框架 元算子 缺陷检测 深度学习 软件测试
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DLPF:基于异构体系结构的并行深度学习编程框架 被引量：3
16
作者 王岳青 窦勇 +2 位作者 吕启 李宝峰 李腾 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1202-1210,共9页
深度学习在机器学习领域扮演着十分重要的角色,已被广泛应用于各种领域,具有十分巨大的研究和应用前景.然而,深度学习也面临3方面的挑战:1)现有深度学习工具使用便捷性不高,尽管深度学习领域工具越来越多,然而大多使用过程过于繁杂,不... 深度学习在机器学习领域扮演着十分重要的角色,已被广泛应用于各种领域,具有十分巨大的研究和应用前景.然而,深度学习也面临3方面的挑战:1)现有深度学习工具使用便捷性不高,尽管深度学习领域工具越来越多,然而大多使用过程过于繁杂,不便使用;2)深度学习模型灵活性不高,限制了深度学习模型发展的多样性;3)深度学习训练时间较长,超参数搜索空间大,从而导致超参数寻优比较困难.针对这些挑战,设计了一种基于深度学习的并行编程框架,该框架设计了统一的模块库,能可视化地进行深度学习模型构建,提高了编程便捷性;同时在异构平台对算法模块进行加速优化,较大程度减少训练时间,进而提高超参数寻优效率.实验结果表明,该编程框架可以灵活构建多种模型,并且对多种应用取得了较高的分类精度.通过超参数寻优实验,可以便捷地获得最优超参数组合,从而推断各种超参数与不同应用的联系. 展开更多
关键词 深度学习 编程框架 可视化 异构平台 加速
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深度学习框架对城市日供水量预测的研究 被引量：8
17
作者 牟天蔚 蒋白懿 +1 位作者 沈丹玉 赵明 《人民黄河》 CAS 北大核心 2018年第9期58-62,共5页
供水量预测是建立管网水力模型的前提,为提高供水管网模型精度,提出一种基于深度学习框架的小波深度信念网络(SW-DBN)时间序列模型。该模型首先通过Symlets小波对日供水量数据进行分解,然后将各分解项分别导入SW-DBN时间序列模型中进行... 供水量预测是建立管网水力模型的前提,为提高供水管网模型精度,提出一种基于深度学习框架的小波深度信念网络(SW-DBN)时间序列模型。该模型首先通过Symlets小波对日供水量数据进行分解,然后将各分解项分别导入SW-DBN时间序列模型中进行训练,最后利用训练的模型进行预测。以新开河2014—2015年日供水量为训练数据,2016年1月1—7日供水量为测试数据,导入该模型进行预测。依据该测试方法对其后200 d的供水量进行预测,结果表明:该模型用于日供水量预测比深度信念网络模型及传统BP神经网络模型精度高,相对误差均小于5%,是一种有效的方式。 展开更多
关键词 深度信念网络模型 深度学习框架 Symlets小波 日供水量
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体育深度学习概念框架的构建 被引量：16
18
作者 王芦英 朱伟强 《成都体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2022年第2期117-122,共6页
文章分析与归纳当前我国体育课程与教学现存突出问题,梳理深度学习概念的发轫与演进,并依据体育有别于其他学科的本质特征,界定了体育深度学习的操作性定义,建构、论证并解读了体育深度学习的概念维度框架。进一步明晰了体育深度学习区... 文章分析与归纳当前我国体育课程与教学现存突出问题,梳理深度学习概念的发轫与演进,并依据体育有别于其他学科的本质特征,界定了体育深度学习的操作性定义,建构、论证并解读了体育深度学习的概念维度框架。进一步明晰了体育深度学习区别于传统体育学习的关键特质,以及提出了在该框架下学生因深度参与所应达成的“七有标准”,进而使体育课回归“育人”本质,有效发展学生的体育核心素养。 展开更多
关键词 深度学习 体育 概念框架 核心素养 学校体育
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深度学习能力:概念框架、核心维度与测量体系 被引量：26
19
作者 沈霞娟 武梦迪 冯锐 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2023年第12期95-101,共7页
在人工智能快速发展的时代,深度学习能力逐渐成为人类解决复杂问题和获得高质量发展的关键因素。为了实现深度学习能力的科学界定和有效测量,文章基于文献研究法,提出了覆盖个体认知、人际协调、自我监管三大领域以及批判性思维能力、... 在人工智能快速发展的时代,深度学习能力逐渐成为人类解决复杂问题和获得高质量发展的关键因素。为了实现深度学习能力的科学界定和有效测量,文章基于文献研究法,提出了覆盖个体认知、人际协调、自我监管三大领域以及批判性思维能力、创造性思维能力等六个维度的概念框架;通过专家咨询法,编制了由38道试题组成的深度学习能力量表;最后,以江苏省1000名高中生为例开展实证研究,验证测量工具的信效度。结果发现,高中生深度学习能力总体处于中等偏上水平,批判性思维和创新性思维能力亟待提升,性别、年龄、学科对深度学习能力具有一定调节作用。研究有利于科学锚定智能化时代学习能力的培养方向,并能够为面向深度学习的教学改革提供有益参考。 展开更多
关键词 深度学习能力 概念框架 核心维度 测量工具
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融合Transformer与多阶段学习框架的点云上采样网络
20
作者 李泽锴 柏正尧 +2 位作者 肖霄 张奕涵 尤逸琳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期231-238,共8页
借鉴Transformer在自然语言和计算机视觉领域强大的特征编码能力,同时受多阶段学习框架的启发,设计了一种融合Transformer与多阶段学习框架的点云上采样网络——MSPUiT。该网络采用二阶段网络模型,第一阶段是密集点生成网络,利用多层Tra... 借鉴Transformer在自然语言和计算机视觉领域强大的特征编码能力,同时受多阶段学习框架的启发,设计了一种融合Transformer与多阶段学习框架的点云上采样网络——MSPUiT。该网络采用二阶段网络模型,第一阶段是密集点生成网络,利用多层Transformer编码器逐步实现从输入点云的局部几何信息、局部特征信息到点云高级语义特征的转换,特征扩充模块在特征空间中,对点云特征上采样,坐标回归模块将点云从特征空间重新映射回欧氏空间中初步生成密集点云M′;第二阶段是逐点优化网络,使用Transformer编码器对密集点云M′中潜藏的语义特征进行编码,联合上一阶段语义特征得到点云完整的语义特征,特征精炼单元从M′的几何信息和语义特征中提取点的误差信息特征,误差回归模块从误差信息特征中计算得到欧氏空间中点的坐标偏移量,实现对点云M′的逐点优化,使得点云上点的分布更加均匀,并且更加贴近真实物体表面。在大型合成数据集PU1K上进行了大量实验,MSPUiT生成的高分辨率点云在倒角距离(CD)、豪斯多夫距离(HD)、生成点云到原始点云块的距离(P2F)上的指标分别降至0.501×10^(-3),5.958×10^(-3),1.756×10^(-3)。实验结果表明,MSPUiT上采样后的点云表面更加光滑,噪声点更少,生成的点云质量高于当前主流的点云上采样网络。 展开更多
关键词 Transformer编码器 多阶段学习框架 特征转换 点云上采样 深度学习
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