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1.
This article presents an overview ofthe idea that information compression bymultiple alignment, unification and search(ICMAUS) may serve as a unifying principle incomputing (including mathematics and logic) andin such aspects of human cognition as theanalysis and production of natural language,fuzzy pattern recognition and best-matchinformation retrieval, concept hierarchies withinheritance of attributes, probabilisticreasoning, and unsupervised inductive learning.The ICMAUS concepts are described together withan outline of the SP61 software model in whichthe ICMAUS concepts are currently realised. Arange of examples is presented, illustratedwith output from the SP61 model.  相似文献   
2.
This paper looks at the particular role which diagrammatic representations, and external representations more generally, play within an educational context. In particular, it considers the way in which the demands on diagrammatic representational systems in educational settings differ with respect to other settings (e.g. professional): in some instances, these demands are increased, while in others, the demands are markedly different.The paper considers three key issues: the question of whether diagrams make certain tasks easier (and whether this is desirable from an educational point of view), the generalisation and transfer of diagrammatic skills once learnt, and the possible problems associated with simultaneously learning domain knowledge and a novel representational system.The paper then considers a number of sub-issues, and concludes by highlighting areas of particular interest for future AI research.  相似文献   
3.
4.
基于知识的问题求解需要一个丰富而相对完备的信念系统,尤其是当任务具有领域非限定特征时。经典知识工程关于知识获取、表示与使用的方法只能适应领域受限问题,因为它不是从概念发展的角度来建构概念系统的,面临着Framework Problem。针对认知心理学对概念系统发展与表征问题研究有一定的认知深度同时又缺乏系统构造与实现机制研究的情况,提出了一种基于框架表征的概念系统表征与发展方法,详细研究了概念在内的隐水平I、外显水平E1、外显水平E2和外显水平E3上的表征和发展过程。这一研究对于提高基于知识的系统推理能力和问题求解能力具有显著意义。  相似文献   
5.
为改善强降质图像的分辨率水平,提出了一种正则化恢复联合稀疏表示的单帧图像超分辨率重构框架。为同时放大图像并抑制模糊及噪声,首先根据退化估计正则化平衡极小问题的逼近项和先验项,然后基于初步的锐利清晰图像和预先建立的图像超完备稀疏表示字典实现边缘保持的图像分辨率放大。正则化恢复的输出改善了传统学习法图像超分辨中低频分量的双立方插值版本,同时对降质的有效抑制降低了字典原子对退化信息的依赖性。实验结果表明,本方法可对模糊含噪的低分辨率图像实现有效的超分辨率重构。  相似文献   
6.
分词是中文自然语言处理中的一个关键基础技术.通过基于字的统计机器学习方法学习判断词边界是当前中文分词的主流做法.然而,传统机器学习方法严重依赖人工设计的特征,而验证特征的有效性需要不断的尝试和修改,是一项费时费力的工作.随着基于神经网络的表示学习方法的兴起,使得自动学习特征成为可能.该文探索了一种基于表示学习的中文分词方法.首先从大规模语料中无监督地学习中文字的语义向量,然后将字的语义向量应用于基于神经网络的有监督中文分词.实验表明,表示学习算法是一种有效的中文分词方法,但是我们仍然发现,由于语料规模等的限制,表示学习方法尚不能完全取代传统基于人工设计特征的有监督机器学习方法.  相似文献   
7.
在智能教学系统中,知识模型是专家模型的核心,是实现智能教学的一个关键问题。本文讨论知识点及其相互关系的形式表示,提出基于LOM的知识点模型与学习控制策略。知识点被设计、封装为学习对象,提高了学习内容的可重用性、可管理性、可定制性与互操作性。LOM的语义描述能力,使得系统本身具有一定程度的知识理解能力。以知识点LOM模型为结点的知识网络是语义网络,其语义计算能力便于知识的发现与关联。将专家知识网络动态映射为学生知识网络,实现了个性化学习。  相似文献   
8.
基于学习字典的图像修复算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
多数图像修复方法主要是利用输入图像中的有效信息来填充待修复区域,可用先验信息有限,自适应性较差.研究提出一种新的基于学习字典的图像修复框架,核心思路是通过大量样本图像和输入图像的有效数据训练学习字典,建立样本图像特征块与原始数据块之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的修复.该方法既充分利用了样例图像的先验知识,又考虑了待修复图像本身的信息,提高了算法的自适应性.通过对自然图像进行大、小范围图像修复和文字去除实验,文中方法均取得较好的修复效果.  相似文献   
9.
In 3 experiments, we examined the effects of using concrete and/or abstract visual problem representations during instruction on students' problem-solving practice, near transfer, problem representations, and learning perceptions. In Experiments 1 and 2, novice students learned about electrical circuit analysis with an instructional program that included worked-out and practice problems represented with abstract (Group A), concrete (Group C), or abstract and concrete diagrams (Group AC), whereby the cover stories were abstract in Group A and concrete in Groups C and AC. Experiment 3 added a 4th condition (C-A) with a concrete cover story and abstract diagrams. Group AC outperformed Groups A and C on problem-solving practice in Experiments 1 and 2 and outperformed Group C on transfer across the 3 experiments; Group AC also outperformed Group C-A in Experiment 3. Further, Group A outperformed Group C on transfer in Experiments 2 and 3 and outperformed Group C-A in Experiment 3. Transfer scores were positively associated with the quality of the diagrams and the number of abstract representations drawn during the transfer test. Data on students' learning perceptions suggest that the advantage of Group AC relies on the combined cognitive support of both representations. Our studies indicate that problem solving is fostered when learners experience concrete visual representations that connect to their prior knowledge and are enabled to use abstract visual representations. (PsycINFO Database Record (c) 2011 APA, all rights reserved)  相似文献   
10.
在基于条件随机场的中文命名实体识别任务中,现有表示学习方法学习到的特征存在语义表示偏差,给中文命名实体识别带来噪音。针对此问题,提出了一种基于位置敏感Embedding的中文命名实体识别方法。该方法将上下文位置信息融入到现有的Embedding模型中,采用多尺度聚类方法抽取不同粒度的Embedding特征,通过条件随机场来识别中文命名实体。实验证明,该方法学习到的特征缓解了语义表示偏差,进一步提高了现有系统的性能,与传统方法进行相比,F值提高了2.85%。  相似文献   
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