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早期预警是在线学习中的重要主题,通过早期预警识别有不及格风险的学生可帮助教师及时开展个性化教学干预。使用深度学习模型对学生微观行为模式进行分析以提高早期预警的效果,并提出结合LSTM-autoencoder特征处理和注意力权重计算的不及格风险学生早期预警模型(LSTM-autoencoder
and attention based early warning
model,LAA)。该方法通过LSTM-autoencoder对学生行为时间序列数据进行特征处理,采用注意力机制计算关键预测因子。实验结果表明,LAA比基线模型取得更高的召回率,对低交互型和非持续型学生具有更好的识别效果,且能将教学干预时间提前;此外,该方法可识别影响成绩的关键周次和行为,可用于辅助教师开展在线教学指导。 相似文献
32.
对于移动通信网用户来说,话音业务是最基础也是我们使用最频繁的业务形式,而在LTE长期演进时代下,VoLTE已经成为最主流的话音业务方案,为此本文基于现网组网架构下的VoLTE业务测试展开了具体分析,希望这一研究能够为相关研究人员带来一定启发. 相似文献
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37.
介质阻挡放电条件下添加乙烯对NO氧化影响的试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用小型试验装置模拟烟气C2H4、O2、N2和NO,利用介质阻挡放电对模拟烟气中的NO进行了氧化试验,并通过改变C2H4、O2的体积分数分析NO的氧化效果.结果表明:添加乙烯可以大幅度提高NO的氧化作用,且随着乙烯体积分数的增加,NO的脱除率逐渐增大;模拟烟气中氧气的体积分数对NO的氧化也有一定程度的影响,随着氧气体积分数的增加,NO的脱除率和NO2的生成率均呈递增的趋势;添加乙烯后,模拟烟气的氧化产物主要是CO;添加C2H4可以大幅度降低脱除NO的反应能耗. 相似文献
38.
39.
目的 基于海工装备与船舶动力装置对高温环境抗氧化涂层的需求,研究Fe CoCrNiMo高熵合金(High Entropy Alloy,HEA)涂层制备工艺、微观组织结构与抗高温氧化行为之间的关系,探索其在船舶主机、海洋钻井平台温管等高温部件应用的可行性。方法 使用大气等离子喷涂(Atmospheric Plasma Spraying,APS)工艺制备Fe CoCrNiMo涂层,设计正交试验来选取不同孔隙率的涂层试样。通过XRD、SEM和EDS分析涂层的物相组成、微观结构和元素组成。对涂层进行氧化试验,分析其氧化行为。结果 通过正交试验优化Fe CoCrNiMo涂层制备工艺后,涂层孔隙率为2.85%~7.52%。对具有代表性的7.52%孔隙率涂层(记为H1)和2.85%孔隙率涂层(记为H2)进行分析,发现涂层物相结构为简单FCC结构,微观组织为典型的层状结构,氧化物和HEA相在涂层内部分布明显。FeCoCrNiMo涂层的氧化行为遵循抛物线定理,在氧化过程中,化学性质活泼的Cr最易析出并生成氧化物。具有较低孔隙率的H2涂层更快生成致密氧化层,氧化质量增速较低,经15 h氧化后,H1和H2涂... 相似文献
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