面向序列诊断的强化计算机自适应测验方法

  

计算机自适应测验旨在根据学生历史表现为学生选择合适的题目,快速有效地测量学生的真实能力.然而在智能教育场景下,现有自适应测验策略仍存在目标复杂和知识稀疏等问题.为此,文中构建用于智能场景的可精准测评学生知识能力的面向序列诊断的强化计算机自适应测验方法,包括基于序列诊断的学生模拟器… …   相似文献

刘子瑞  吴金泽  姚方舟  刘淇  陈恩红  沙晶  王士进  苏喻 《模式识别与人工智能》2024,37(1):13-26

基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型

  

加性分位数回归为非线性关系的建模提供一种灵活、鲁棒的方法.拟合加性分位数模型的方法通常使用样条函数逼近分量,但需要先验的选择节点,计算速度较慢,并不适合大规模数据问题.因此文中提出基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型(Nonparametric Additive Quan… …   相似文献

付漫侠  周水生 《模式识别与人工智能》2024,37(1):58-72

基于图拉普拉斯正则化的PET图像核重建方法

  

正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography,PET)在很多疾病的早期诊断中有重要的作用,PET图像重建的难点之一是如何在保持重建图像中病灶边缘特性的同时具有良好的去噪性能.针对此问题,本文提出了一种结合图拉普拉斯正则化和深度图像先验的PET图像核… …   相似文献

盛玉霞  孙坤  柴利 《电子学报》2024,52(1):118-128

常识问答研究综述

  

常识问答是一项重要的自然语言理解任务,旨在利用常识知识对自然语言问句进行自动求解,以得到准确答案.常识问答在虚拟助手或社交聊天机器人等领域有着广泛的应用前景,且其蕴涵了知识挖掘与表示、语言理解与计算、答案推理和生成等关键科学问题,因而受到工业界和学术界的广泛关注.首先介绍常识问答… …   相似文献

范怡帆  邹博伟  徐庆婷  李志峰  洪宇 《软件学报》2024,35(1):236-265

InstructGPT在命名实体识别任务中的表现和挑战

  

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《中文信息学报》2024,38(1):74-85

基于改进UNet3+的岩心图像颗粒提取算法

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在石油勘探过程中, 岩心颗粒是研究地质层序、评估油气含量以及认识地质构造的有效资料, 对岩心颗粒图像进行颗粒提取有利于地质研究人员后续的深入分析. 岩心颗粒图像通常存在颗粒边缘模糊、背景与颗粒色彩复杂的问题. 为了改善岩心颗粒提取的效果, 本文设计了一种基于改进UNet3+的岩心图像颗粒提取算法. 该算法在UNet3+的每个编码层后加入感受野模块(RFB)来扩大网络的感受野, 从而有效地解决网络因感受野受限而导致的分割精度低的问题, 并在RFB模块后嵌入了卷积块注意力模块(CBAM)使网络更加精确地聚焦于目标区域, 提高目标区域的特征权重. 实验结果表明, 改进后的算法在岩心颗粒图像上具有良好的分割效果, 相比原始UNet3+网络, 分别在mIoU、mPA和FWIoU上提升了5.43%、2.99%和5.34%.… …   相似文献

王浩  熊淑华  何海波  吴晓红  滕奇志 《计算机系统应用》2024,33(1):199-205

基于多层小波深度聚合网络的高光谱图像超分辨率方法

  

利用低空间分辨率高光谱(Low Resolution HyperSpectral Image,LR-HSI)和高空间分辨率多光谱图像(High Resolution MultiSpectral Image,HR-MSI)的有机结合,实现高光谱空间分辨率增强,是当前高光谱图像处理的… …   相似文献

方健  杨劲翔  肖亮 《电子学报》2024,52(1):201-216

2025年第1期目次

  

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《计算机科学与探索》2024,19(1)

基于因果干预的微服务系统故障根因分析方法

  

针对现有故障根因分析方法因果关系丢失、在复杂环境中分析效率低下以及缺乏对于非机器指标故障类型分析能力的问题;提出一种基于因果干预的微服务系统故障根因分析（CIMF-RCA）方法。首先;利用马尔可夫假设和调用模式对调用链和微服务进行筛选;从而缩减干预识别的搜索空间并提高故障根因分析… …   相似文献

《计算机应用》2024,45(1)

一种使用STL逻辑监控CPS的可解释规范挖掘方法

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随着信息物理融合系统(CPS)日益复杂,很难捕获其相关行为并以一种可解释的方式检测它.因此本文提出了一种基于线性支持向量机(LSVM)框架的规范挖掘算法,从有限长度的信号轨迹中挖掘具有可解释性的信号时序逻辑(STL)公式.挖掘出的STL公式可以作为监控行为的抽象,用于CPS运行时… …   相似文献

刘峰  曹子宁  王福俊  李振 《小型微型计算机系统》2024,45(1):9-15