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在数字信息时代,深度学习逐步成为我国教育领域研究的热潮,同时也日益成为课程与教学变革的重点。为从整体上了解我国深度学习的研究状况,采用知识图谱分析法对中国知网中1499篇核心期刊和CSSCI期刊进行系统聚类分析、多维尺度分析以及社会网络分析来探究我国深度学习的研究主题、研究热点以及未来发展趋势。分析表明:目前国内深度学习的发展尚处于发展期,研究内容聚焦于人工智能技术及其教育应用、指向深度学习的教学设计研究、基于真实情景的实验教学研究这三个研究主题,其中“人工智能技术及其教育应用”和“指向深度学习的教学设计研究”是当下研究的热点。社会网络研究分析显示,未来深度学习的研究将会围绕教学模式、学习策略的研究、人工智能以及大数据在深度学习中的有效应用展开。 相似文献
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手机定位服务系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在定位服务的同时产生了地理信息服务(GIS),GIS将定位信息(经、纬度)和电子地图相结合,将地图和手机位置显示在手机屏幕或PC机屏幕上,使用户可以直观地使用定位服务。本文以安全助理系统作为实例,研究和完善手机用户的定位功能,它是一种基于智能业务网关(ISG)开发平台的位置监视和警报系统。利用安全助理系统,可以申请对目标进行监控,如果目标超出了指定范围,系统会及时发出警报。通过地图操作,获取监控目标的经纬度,从而得到对方的确切位置。 相似文献
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提出了一种基于模糊C均值算法和生物地理学优化算法的混合聚类算法(BBO-FCM).该算法结合了生物地理学优化算法的全局搜索和FCM算法快速局部搜索的特点,利用生物地理中的迁移算子来进行各解之间的信息共享,从而有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优等问题.将BBO-FCM算法用于图像分割,实验表明,新算法的聚类效果评价指数更好,聚类效果明显优于原始的FCM算法. 相似文献
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核电堆芯中子通量测量系统是对核反应堆进行中子通量实时精准测量的专用工具,其可靠性对核反应堆的运行也有重要影响.针对中子通量测量系统多状态的特点,提出一种将Markov模型和GO法结合的方法.首先通过Markov状态空间法对中子通量测量系统的可靠性进行分析建模,求得系统处于各个运行状态下的概率,然后根据系统原理构建GO图,用GO法实现了多状态下的中子通量测量系统可靠性分析.最后以某核电站中子通量测量系统为算例,验证了该方法,为中子通量测量系统可靠性的分析提供了有效的手段. 相似文献
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本文根据弹性力学理论,通过分析边缘处应力和变形的关系,推导出边界力P_0和边界弯矩M_0的数学方程式,由此建立边界处内力的数学模型,用计算机进行边界应力的计算。 相似文献
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为解决现有开集场景下辐射源个体识别算法鲁棒性不强、识别性能较低的问题,结合原型网络提出了一种开集场景下适用于一维信号的辐射源个体识别模型。对采集的辐射源I/Q信号进行功率归一化、切片和加噪等预处理操作;设计用于识别I/Q信号的一维卷积神经网络,并在网络中加入具有注意力机制的压缩激励模块,以此提高网络中有效特征通道的权重;将该网络结构和原型学习思想相结合,利用预处理的数据集进行训练和测试。在训练过程中,利用距离交叉熵损失函数为每个类别学习一个原型,并将信号特征到原型的距离作为分类依据,同时利用原型损失函数以提高信号类内紧密度的方式增大类间距离,进一步增强分类能力;在测试过程中,利用自适应距离分类规则为每个类别学习一个自适应的距离阈值,并通过距离阈值完成对已知目标的分类和未知目标的检测。对5种ZigBee设备采集的信号进行实验,结果表明:在信噪比为-10~10 dB之间,所提模型的识别准确率比通常所用的基于极值理论的模型高8%左右。 相似文献
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本文根据弹性力学理论,通过分析边缘处应力和变形的关系,推导出连界力P0和边界弯矩Mo的数学方程式,由此建立连界处内力的数学模型,用计算机进行连界应力的计算。 相似文献