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基于网络的自适应智能学习系统的设计与实现
为了提高学习者的个性化学习和学习兴趣,针对自适应学习的特点,采用网络与人工智能为核心的技术,研究并开发了一个基于计算机应用基础的自适应智能学习系统.该系统以项目反应理论为指导,着重开发了学习者智能支持模块.该模块能就学生的学习内容测试得出学习者的特质水平,从而根据学习者测试出的不同的特质水平让学习者进入相应的学习内容,从而达到自主学习的目的,该系统创新地采用首题估算策略及间隔信息量估算策略来计算特质水平,提高出题速度和计算速度.谷伟,张娜娜 - 现代电子技术文章来源： 万方数据 -
激励学习在RoboCup截球技术中的研究
机器人足球比赛是一个有意义而且复杂的新兴的人工智能研究领域,它是一个典型的多智能体系统.RoboCup是一个通用的实验平台,在该平台上可以评价各种理论和算法.本文采基于Q算法的激励学习研究了机器人的截球技术,将其应用在RoboCup仿真平台上,智能体经过多次的学习之后,实验表明截球技术取得了理想的效果.吴俊,陈焕文,陈鹏慧,蔡琼 - 微计算机信息文章来源： 万方数据 -
智能开关设备优化设计方案探讨
分析了现阶段智能开关设备智能终端、在线监测及合并单元整合的可行性,整合的效益以及对运行维护的影响,并提出如下优化整合方案:在智能开关机构内部安装执行采集模块,利用光缆将该执行模块与智能组件连接.此外,各机构内光缆采用环形接线方式,以简化现场施工和提高可靠性.方勇灵 - 南方电网技术文章来源： 万方数据 -
如何增强学生语文学习成就感
中学生不愿花时间学习语文,已成为一种较普遍的现象.原因很多,有一点我认为是被忽视了的,那就是学生学习语文缺乏成就感.学生感觉学习语文没有收获,花时间不见效果.多学几篇课文与少学几篇课文,一篇课文多读几何功兴 - 语文建设文章来源： 万方数据 -
学习雷锋好榜样
雷锋叔叔是我的榜样,特别是他刻苦钻研的"钉子"精神,非常值得我学习!我以前学习马马虎虎,还爱偷懒,把学习当成一种负担,认为不是为自己而学,而是为父母学.自从了解了雷锋叔叔踏实勤勉的学习态度后.我也暗下决心认真学习,长大做一个出色、有能力的人!- 天天爱学习（四年级）文章来源： 万方数据 -
基于ZigBee和CDMA技术的智能家居系统设计
介绍了基于ZigBee和CDMA技术结合的智能家居系统的软硬件结构设计方案,系统以CC2530为核心控制器,利用ZigBee的无线自组网络的通信方式和3G通信网络CDMA技术,实现了智能家居系统本地与远程的无线监控系统设计。曹流圣,麻红昭 - 工业控制计算机文章来源： 万方数据 -
基于图像处理的智能通用抄表系统设计
本文提出了一种基于ARM处理器S3C2410平台和通用分组无线业务GPRS技术的智能通用抄表系统.首先介绍了系统的组成及工作原理,然后详细描述了系统通讯部分的硬件电路结构和软件设计流程.通过在实验室构建硬件平台并实现了系统设计,该系统具有很好的实用价值和广泛的应用前景.张宏国,张兴华 - 微计算机信息文章来源： 万方数据 -
智能对象在井下通风CAD系统中的应用
在以网络解算为核心的矿井通风CAD系统的难操作、难上手的环境下,通过智能对象的引入开发了基于CAD绘图软件的井下通风CAD系统.在分析了CAD技术的局限性的同时引入了智能对象的概念,通过智能实体、虚智能体以及智能容器和代理类等智能对象建立了通风结构CAD模型,用面向对象的方式,开发了该系统.利用ObjectARX技术实现了通风CAD系统中的智能对象,结合开发实例进一步说明了该系统的功能.结果证明,此系统促进了网络解算的现场应用,为今后的井下结构设计提供了极大的便利,具有很大的市场价值.张国丽,李付有 - 煤炭技术文章来源： 万方数据 -
运动技能学习效率的顿悟解释模型探索
本研究基于运动技能学习的顿悟特征,探索构建运动技能学习效率的顿悟解释模型,讨论了运动技能学习“模式”与“非模式”的学习机制,并在分析“表征转换”、“进程监控”和“原型启发”等顿悟解释理论的基础上,诠释了运动技能学习的顿悟机制,提出了运动技能学习效率的顿悟解释模型.研究认为,运动技能学习效率的提升可以通过顿悟的机制来解释.基于模式的运动技能学习顿悟表现为表征的转换,而非模式运动技能学习的顿悟则表现为进程监控的特征.进一步,关键信息对于运动技能学习的顿悟也很重要,同时,学习反馈与顿悟也存在着互动关系.另外,顿悟有关的学习能力影响因素包括体育知识、运动元认知和运动经历;而顿悟有关的努力影响因素则包括动机激励、教学方法和师生互动.吕慧青,王进 - 体育科学文章来源： 万方数据 -
视觉属性学习应用研究
视觉属性能够展现人们识别事物时所定义的语义概念,但现有的视觉识别工作往往忽略了属性在分类器设计中能作为中间媒介层的作用.本文给出一种将属性和事物类别同时用于构建分类器的方法.分析了传统多类分类器、直接类别相关模型、间接属性预测模型、直接属性预测模型的特点.在动物和室外场景数据集上的实验证明,利用属性进行分类器学习对于提高传统多目标分类和迁移学习的性能都具有很好的帮助.成科扬,杜明坤,詹永照 - 小型微型计算机系统文章来源： 万方数据
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