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基于嵌入式和机器学习的农用车辆自动驾驶系统 预览
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作者 梁硕 《农机化研究》 北大核心 2020年第2期256-260,共5页
首先从PCA技术和SVM技术分析了自动驾驶系统路况识别检测原理,然后从训练模块和分类识别模块设计了系统模型和系统功能,最后采用模块化的思想设计了自动驾驶系统硬件平台,并基于QT环境开发搭建了系统上位机,实现了基于嵌入式和机器学习... 首先从PCA技术和SVM技术分析了自动驾驶系统路况识别检测原理,然后从训练模块和分类识别模块设计了系统模型和系统功能,最后采用模块化的思想设计了自动驾驶系统硬件平台,并基于QT环境开发搭建了系统上位机,实现了基于嵌入式和机器学习的农用车辆自动驾驶系统。试验结果表明:系统能够在常规作业中正常进行自动驾驶功能,符合设计要求,证明了系统的可行性、稳定性和有效性。 展开更多
关键词 农用车辆 自动驾驶 嵌入式 机器学习 PCA SVM QT
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关于深度学习的综述与讨论 预览 被引量:5
2
作者 胡越 罗东阳 +2 位作者 花奎 路海明 张学工 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期1-19,共19页
机器学习是通过计算模型和算法从数据中学习规律的一门学问,在各种需要从复杂数据中挖掘规律的领域中有很多应用,已成为当今广义的人工智能领域最核心的技术之一。近年来,多种深度神经网络在大量机器学习问题上取得了令人瞩目的成果,形... 机器学习是通过计算模型和算法从数据中学习规律的一门学问,在各种需要从复杂数据中挖掘规律的领域中有很多应用,已成为当今广义的人工智能领域最核心的技术之一。近年来,多种深度神经网络在大量机器学习问题上取得了令人瞩目的成果,形成了机器学习领域最亮眼的一个新分支--深度学习,也掀起了机器学习理论、方法和应用研究的一个新高潮。对深度学习代表性方法的核心原理和典型优化算法进行了综述,回顾与讨论了深度学习与以往机器学习方法之间的联系与区别,并对深度学习中一些需要进一步研究的问题进行了初步讨论。 展开更多
关键词 深度学习 机器学习 卷积神经网络 递归神经网络 多层感知器 自编码机 学习算法 机器学习理论
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机器学习算法在糖尿病预测中的应用 预览
3
作者 贺其 赵岗 +4 位作者 菊云霞 周薏岚 李敏 董琪 赵凯 《贵州大学学报:自然科学版》 2019年第2期65-68,共4页
在很多领域利用机器学习的方法对数据进行分析、预测、判断具有非常重要的现实意义。将机器学习的算法应用到医学领域成为了研究的热点之一。糖尿病是多发病症,对是否患有糖尿病做出有效预测,意义重大。论文采用机器学习算法预测糖尿病... 在很多领域利用机器学习的方法对数据进行分析、预测、判断具有非常重要的现实意义。将机器学习的算法应用到医学领域成为了研究的热点之一。糖尿病是多发病症,对是否患有糖尿病做出有效预测,意义重大。论文采用机器学习算法预测糖尿病,利用微软的Azure machine learning作为实验平台。采用了神经网络、逻辑回归、决策树、贝叶斯、支持向量机五种机器学习算法进行了预测,预测正确率分别是0.854,0.787,0.952,0.779,0.781。结果显示决策树预测效果最佳。在决策树预测的基础上对预测方法做出改进后,实验结果表明正确率提高了0.002。 展开更多
关键词 机器学习 糖尿病 决策树 AZURE MACHINE LEARNING
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Ground Ozone Level Prediction Using Machine Learning 预览
4
作者 Zhiying Meng 《软件工程与应用(英文)》 2019年第10期423-431,共9页
Because of the increasing attention on environmental issues, especially air pollution, predicting whether a day is polluted or not is necessary to people’s health. In order to solve this problem, this research is cla... Because of the increasing attention on environmental issues, especially air pollution, predicting whether a day is polluted or not is necessary to people’s health. In order to solve this problem, this research is classifying ground ozone level based on big data and machine learning models, where polluted ozone day has class 1 and non-ozone day has class 0. The dataset used in this research was derived from the UCI Website, containing various environmental factors in Houston, Galveston and Brazoria area that could possibly affect the occurrence of ozone pollution [1]. This dataset is first filled up for further process, next standardized to ensure every feature has the same weight, and then split into training set and testing set. After this, five different machine learning models are used in the prediction of ground ozone level and their final accuracy scores are compared. In conclusion, among Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, and Support Vector Machine (SVM), the last one has the highest test score of 0.949. This research utilizes relatively simple methods of forecasting and calculates the first accuracy scores in predicting ground ozone level;it can thus be a reference for environmentalists. Moreover, the direct comparison among five different models provides machine learning field an insight to determine the most accurate model. In the future, Neural Network can also be utilized to predict air pollution, and its test scores can be compared with the previous five methods to conclude the accuracy of Neuron Network. 展开更多
关键词 GROUND OZONE Pollution MACHINE Learning Classification Logistic Regression DECISION Tree Random Forest ADABOOST Support Vector MACHINE
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二元神经网络在个人收入分类中的应用 预览
5
作者 贺其 《信息技术与信息化》 2019年第10期59-61,共3页
近些年来,经济迅速发展,居民收入稳步增长,收入差距越来越大,大数据时代数据呈现海量增长。对个人收入进行分类和预测具有很重要的现实意义。本文利用微软的Azure Machine Learning,用二分类神经网络和二元支持向量机,对个人收入进行分... 近些年来,经济迅速发展,居民收入稳步增长,收入差距越来越大,大数据时代数据呈现海量增长。对个人收入进行分类和预测具有很重要的现实意义。本文利用微软的Azure Machine Learning,用二分类神经网络和二元支持向量机,对个人收入进行分类,在数据集进行测试,结果显示神经网络分类精度0.716,AUC为0.824。二元支持向量机的精度为0.660,AUC为0.816。二者比较表明神经网络在个人收入分类中精度更高,分类器性能更优越。 展开更多
关键词 机器学习 神经网络 AZURE MACHINE LEARNING
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深度学习在电力系统中的应用研究综述 预览
6
作者 叶琳 杨滢 +1 位作者 洪道鉴 陈新建 《浙江电力》 2019年第5期83-89,共7页
近年来,人工智能特别是深度学习技术的迅速发展,给当今社会带来了巨大变革。首先梳理了人工智能尤其是机器学习的关键及前沿技术,阐述了包括强化学习、迁移学习、生成对抗神经网络、胶囊网络和引导学习等几种典型机器学习方法的特点。... 近年来,人工智能特别是深度学习技术的迅速发展,给当今社会带来了巨大变革。首先梳理了人工智能尤其是机器学习的关键及前沿技术,阐述了包括强化学习、迁移学习、生成对抗神经网络、胶囊网络和引导学习等几种典型机器学习方法的特点。然后分析了机器学习在电力系统稳定性分析领域、协调调度领域以及负荷预测领域的典型应用场景,对比了其在解决特定问题时的优势。最后对应用情况进行了概括总结,展望了其在电力系统运行领域的应用前景。 展开更多
关键词 人工智能 机器学习 强化学习 迁移学习 对抗神经网络 胶囊网络 引导学习
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基于TensorFlow的Q-Learning算法研究与实现 预览
7
作者 刘俊利 《现代计算机》 2019年第29期26-28,34,共4页
随着人工智能的蓬勃发展,人工智能对“智能化”的要求也越来越高,如何实现真正的智能即如何让机器自己去学习一种新技能成为一个重要的研究课题,而强化学习正是该课题的思路之一。将以强化学习开始,然后介绍Q-Learn⁃ing算法的具体内容,... 随着人工智能的蓬勃发展,人工智能对“智能化”的要求也越来越高,如何实现真正的智能即如何让机器自己去学习一种新技能成为一个重要的研究课题,而强化学习正是该课题的思路之一。将以强化学习开始,然后介绍Q-Learn⁃ing算法的具体内容,最终利用深度学习框架TensorFlow完成该算法的实现。 展开更多
关键词 TensorFlow 机器学习 强化学习 Q-Learning算法
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基于值函数和策略梯度的深度强化学习综述 预览 被引量:1
8
作者 刘建伟 高峰 罗雄麟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1406-1438,共33页
作为人工智能领域的热门研究问题,深度强化学习自提出以来,就受到人们越来越多的关注.目前,深度强化学习能够解决很多以前难以解决的问题,比如直接从原始像素中学习如何玩视频游戏和针对机器人问题学习控制策略,深度强化学习通过不断优... 作为人工智能领域的热门研究问题,深度强化学习自提出以来,就受到人们越来越多的关注.目前,深度强化学习能够解决很多以前难以解决的问题,比如直接从原始像素中学习如何玩视频游戏和针对机器人问题学习控制策略,深度强化学习通过不断优化控制策略,建立一个对视觉世界有更高层次理解的自治系统.其中,基于值函数和策略梯度的深度强化学习是核心的基础方法和研究重点.该文对这两类深度强化学习方法进行了系统的阐述和总结,包括用到的求解算法和网络结构.首先,本文概述了基于值函数的深度强化学习方法,包括开山鼻祖深度Q网络和基于深度Q网络的各种改进方法.然后介绍了策略梯度的概念和常见算法,并概述了深度确定性策略梯度、信赖域策略优化和异步优势行动者-评论家这三种基于策略梯度的深度强化学习方法及相应的一些改进方法.接着概述了深度强化学习前沿成果阿尔法狗和阿尔法元,并分析了后者和该文概述的两种深度强化学习方法的联系.最后对深度强化学习的未来研究方向进行了展望. 展开更多
关键词 深度学习 强化学习 深度强化学习 值函数 策略梯度 机器学习
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机器学习的五大类别及其主要算法综述 预览
9
作者 李旭然 丁晓红 《软件导刊》 2019年第7期4-9,共6页
机器学习作为一门源于人工智能和统计学的学科,是当前数据分析领域重点研究方向之一。首先通过追溯机器学习起源和介绍不同算法在求解策略上的启发性思路,讨论五类机器学习的发展及其主要算法在评价方法和优化方式上的实现,进一步总结... 机器学习作为一门源于人工智能和统计学的学科,是当前数据分析领域重点研究方向之一。首先通过追溯机器学习起源和介绍不同算法在求解策略上的启发性思路,讨论五类机器学习的发展及其主要算法在评价方法和优化方式上的实现,进一步总结归纳各算法适用领域和算法优劣,最后指出各算法克服自身缺陷的最新进展和未来实现多算法融合的研究方向。 展开更多
关键词 机器学习 学习算法 集成方法 增强理论 元学习
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非平衡化标签补全核极限学习机多标签学习 预览
10
作者 程玉胜 赵大卫 +1 位作者 王一宾 裴根生 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期719-725,共7页
目前众多的研究者通常直接将标签置信度矩阵作为先验知识直接加入到分类模型中,并没有考虑未标注先验知识对标签集质量的影响.基于此,引入非平衡参数的方法,将先验知识获得的基础置信度矩阵进行非平衡化,从而提出一种非平衡化的标签补... 目前众多的研究者通常直接将标签置信度矩阵作为先验知识直接加入到分类模型中,并没有考虑未标注先验知识对标签集质量的影响.基于此,引入非平衡参数的方法,将先验知识获得的基础置信度矩阵进行非平衡化,从而提出一种非平衡化的标签补全的核极限学习机多标签学习算法(KELM-NeLC):首先使用信息熵计算标签之间的相关关系得到标签置信度矩阵,然后利用非平衡参数方法对基础的标签置信度矩阵进行改进,构建出一个非平衡的标签补全矩阵,最后为了学习获得更加准确的标签置信度矩阵,将非平衡化的标签补全矩阵与核极限学习机进行联合学习,依此解决多标签分类问题.提出的算法在公开的多个基准多标签数据集中的实验结果表明,KELM-NeLC算法较其他对比的多标签学习算法有一定优势,使用统计假设检验进一步说明所提出算法的有效性. 展开更多
关键词 机器学习 多标签学习 标签相关性 信息熵 标签补全 极限学习机
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触觉手势情感识别的超限学习方法 预览 被引量:1
11
作者 魏佳琪 刘华平 +1 位作者 王博文 孙富春 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期127-133,共7页
为了解决声音和图像情感识别的不足,提出一种新的情感识别方式:触觉情感识别。对CoST(corpus of social touch)数据集进行了一系列触觉情感识别研究,对CoST数据集进行数据预处理,提出一些关于触觉情感识别的特征。利用极限学习机分类器... 为了解决声音和图像情感识别的不足,提出一种新的情感识别方式:触觉情感识别。对CoST(corpus of social touch)数据集进行了一系列触觉情感识别研究,对CoST数据集进行数据预处理,提出一些关于触觉情感识别的特征。利用极限学习机分类器探究不同手势下的情感识别,对14种手势下的3种情感(温柔、正常、暴躁)进行识别,准确度较高,且识别速度快识别时间短。结果表明,手势的不同会影响情感识别的准确率,其中手势"stroke"的识别效果在不同分类器下的分类精度均为最高,且有较好的分类精度,达到72.07%;极限学习机作为触觉情感识别的分类器,具有较好的分类效果,识别速度快;有的手势本身对应着某种情感,从而影响分类结果。 展开更多
关键词 触觉 情感识别 极限学习机 特征提取 触摸手势 支持向量机 人机交互 机器学习
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基于深度学习的椎间孔狭窄自动多分级研究 预览
12
作者 洪雁飞 魏本征 +2 位作者 刘川 韩忠义 李天阳 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期708-715,共8页
椎间孔狭窄症的术前定性分级诊断对临床医生治疗策略的制定和患者健康恢复至关重要,但目前该方面临床上仍然存在很多问题,并且缺乏相关的研究和行之有效的方法用于辅助临床医生诊断。因此,为提高计算机辅助椎间孔狭窄症诊断准确率以及... 椎间孔狭窄症的术前定性分级诊断对临床医生治疗策略的制定和患者健康恢复至关重要,但目前该方面临床上仍然存在很多问题,并且缺乏相关的研究和行之有效的方法用于辅助临床医生诊断。因此,为提高计算机辅助椎间孔狭窄症诊断准确率以及医生工作效率,本文提出一种基于深度学习的椎间孔狭窄图像自动分级算法。从人体矢状切脊柱核磁共振图像中提取脊柱椎间孔图像,并做图像预处理;设计一种监督式深度卷积神经网络模型,用于实现脊柱椎间孔图像数据集的自动多分级;利用迁移学习方法,解决深度学习算法在小样本数据集上的过拟合问题。实验结果表明,本文算法在脊柱椎间孔图像数据集上的分类精确度可达到87.5%以上,且其具有良好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 椎间孔狭窄 自动分级 机器学习 深度学习 特征提取 监督训练 迁移学习 过拟合
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机器学习方法在气动特性建模中的应用 预览
13
作者 何磊 钱炜祺 +2 位作者 汪清 陈海 杨俊 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期470-479,共10页
气动数据建模是飞行性能仿真评估的基础。气动特性建模主要有机理建模方法和“黑箱”建模方法。本文对“黑箱”建模的三类机器学习方法——分类与回归树方法、浅层学习方法和深度学习方法,进行了算法说明与分析应用。将分类与回归树方... 气动数据建模是飞行性能仿真评估的基础。气动特性建模主要有机理建模方法和“黑箱”建模方法。本文对“黑箱”建模的三类机器学习方法——分类与回归树方法、浅层学习方法和深度学习方法,进行了算法说明与分析应用。将分类与回归树方法、浅层学习方法中的Kriging建模方法、RBF神经网络方法及SVM支持向量机方法分别应用于火箭气动特性建模、三角翼大迎角非定常气动特性建模、气动热试验数据融合,对这几类建模方法的优势和不足进行了比较分析。同时,将流动条件参数组成向量,再映射为图像,与翼型图像构成“合成图像”,建立了基于翼型几何图像、来流马赫数、迎角的翼型气动特性深度神经网络模型,得到了比较好的预测效果,拓展了气动特性深度学习建模方法的使用范围。 展开更多
关键词 气动特性建模 机器学习 分类与回归树 浅层学习 深度学习
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特征增量极限学习机 预览
14
作者 赵中堂 郑小东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第S11期112-116,共5页
在机器学习的不同应用领域,出现了很多优秀的极限学习机分类模型。研究者往往愿意公开这些模型的结构以及参数,但不愿公开原始训练数据。针对如何仅利用现有的模型和少量具有新特征的样本得到一个更高效的识别模型的问题,提出一种特征... 在机器学习的不同应用领域,出现了很多优秀的极限学习机分类模型。研究者往往愿意公开这些模型的结构以及参数,但不愿公开原始训练数据。针对如何仅利用现有的模型和少量具有新特征的样本得到一个更高效的识别模型的问题,提出一种特征增量极限学习机算法。该算法能从具有新特征的样本中学习知识,提高现有模型的识别精度。在真实世界图像和三轴加速度传感器数据集上的测试结果表明,该算法能有效地工作,在不需要以往训练样本参与的情况下,能一定程度上提高已有模型的识别精度,得到新的识别模型。 展开更多
关键词 增量学习 普适计算 迁移学习 机器学习
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非消歧偏标记学习
15
作者 张敏灵 吴璇 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期1083-1096,共14页
偏标记学习是一类重要的弱监督机器学习框架.在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例进行刻画,在输出空间与一组候选标记相对应,其中仅有一个标记为其真实标记.利用有歧义性的样本进行建模,直观的策略是对候选标记集合进行消歧,然而... 偏标记学习是一类重要的弱监督机器学习框架.在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例进行刻画,在输出空间与一组候选标记相对应,其中仅有一个标记为其真实标记.利用有歧义性的样本进行建模,直观的策略是对候选标记集合进行消歧,然而该策略会受到伪标记的影响,因此有必要考虑从非消歧的角度解决偏标记学习问题.本文将围绕基于消歧、非消歧策略的偏标记学习算法对该领域进行综述.首先,给出偏标记学习的定义以及其与其他相关学习框架的关系.然后对现有几种代表性基于消歧策略的偏标记学习算法进行介绍.接下来重点介绍我们提出的两种基于非消歧策略的偏标记学习算法.最后对本文进行总结并简要讨论进一步的研究方向. 展开更多
关键词 机器学习 弱监督学习 偏标记学习 候选标记 非消歧策略
基于迁移学习的火焰图像识别技术研究 预览
16
作者 黎传琛 白勇 陈益民 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2019年第3期274-282,共9页
针对火灾视频中复杂背景环境下火焰识别问题,提出了一种基于迁移学习的火焰图像智能识别方法。采用以深度学习预训练的模型为基础并经过迁移学习作为特征提取器提出特征,而后进行特征融合并结合传统机器学习分类器方法进行识别的流程。... 针对火灾视频中复杂背景环境下火焰识别问题,提出了一种基于迁移学习的火焰图像智能识别方法。采用以深度学习预训练的模型为基础并经过迁移学习作为特征提取器提出特征,而后进行特征融合并结合传统机器学习分类器方法进行识别的流程。在所提出的流程中采用逻辑回归和Xgboost两种机器学习算法作为最终分类器进行了实验,结果表明识别准确率得到较大的提升。最终识别时只需要输入原始图片,就能够自动得出识别结果,在火灾视频中复杂环境下的火焰识别方面取得了很好的效果。 展开更多
关键词 火焰图像识别 深度学习 迁移学习 机器学习 特征提取
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设计自动化中的机器智能新高度--以高层住宅布局的日照优化为例
17
作者 孙澄宇 《建筑科学》 CSCD 北大核心 2019年第10期141-149,共9页
面对第四次工业革命浪潮,建筑设计行业的设计自动化领域迎来了新的发展机遇。相比过往的各种简单自动化与其他机器智能算法,最新的深度强化学习理论为那些具有可计算目标、评价体系、有限操作维度的事务性设计环节,提供了较为通用的、... 面对第四次工业革命浪潮,建筑设计行业的设计自动化领域迎来了新的发展机遇。相比过往的各种简单自动化与其他机器智能算法,最新的深度强化学习理论为那些具有可计算目标、评价体系、有限操作维度的事务性设计环节,提供了较为通用的、更为高效的自动化处理途径。本文从复杂的计算机相关理论中,为建筑师梳理出应用新理论所必要的“一轴二元四要素”概念框架,并以高层住宅布局的日照优化设计为例,展示了如何按该框架来转译具体设计问题,最终利用计算机领域的相关算法程序包来予以解决的过程。该过程在从南到北的五个典型城市的验证实验中,展示出深度强化学习理论的三大新优势,即无需输入布局样本、有效降低求解维度、在特定问题上具有超越人类的潜力。 展开更多
关键词 人工智能 机器学习 深度学习 深度强化学习 布局设计
现代流程工业的机器学习建模 预览
18
作者 赵顺毅 陈子豪 +2 位作者 张瑾 栾小丽 刘飞 《自动化仪表》 CAS 2019年第9期1-7,共7页
随着工业大数据时代的来临,基于数据驱动的建模方法在现代流程工业中的研究和应用引起了广泛关注。对以典型机器学习算法为核心的数据驱动建模方法近年来的研究发展进行了系统性的阐述。首先回顾了以分类和回归任务为主的单层机器学习... 随着工业大数据时代的来临,基于数据驱动的建模方法在现代流程工业中的研究和应用引起了广泛关注。对以典型机器学习算法为核心的数据驱动建模方法近年来的研究发展进行了系统性的阐述。首先回顾了以分类和回归任务为主的单层机器学习算法在流程工业中的研究与应用,涉及故障检测、识别和诊断,软测量以及质量检测等。再对图像识别、语义分析等领域受瞩目的深度学习算法目前在工业领域的应用与发展进行详述。进而介绍区别于统计分析理论的流形学习在流程工业上的研究与应用进展。最后,对基于上述三类机器学习算法的数据驱动建模方法进行总结并提出展望。 展开更多
关键词 流程工业 数据驱动 机器学习 深度学习 流形学习
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多示例学习下的深度森林架构 预览
19
作者 任婕 侯博建 姜远 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1670-1676,共7页
多示例学习已经广泛地应用到各个领域,如图像检索、文本分类、人脸识别等.而近年来深度神经网络也成功地运用到各个任务和问题上,MI-Nets是深度神经网络在多示例学习领域一个成功的应用.虽然MI-Nets很成功,但其主要在图像相关的任务上... 多示例学习已经广泛地应用到各个领域,如图像检索、文本分类、人脸识别等.而近年来深度神经网络也成功地运用到各个任务和问题上,MI-Nets是深度神经网络在多示例学习领域一个成功的应用.虽然MI-Nets很成功,但其主要在图像相关的任务上表现突出,而在非图像任务比如文本分类任务上的性能并不令人满意.而最近2年兴起的深度森林在非图像任务上取得了较好的成绩,并因为其相对于深度神经网络有较少的参数和较稳定的性能而受到青睐.所以用深度森林来提升多示例学习性能具有可行性.但由于深度森林结构的限制,并不能把组成深度森林的每一个森林都直接替换成包级别的森林,需要修改深度森林的结构来达到目的.提出了一种新的深度森林架构MIDF.在该架构下,为了使得中间层的输出分布可以和包中的示例拼接成功,拼接时把包里的每个示例都看作是一个包,从而使得级联结构依然有效.另外,还能自动确认深度森林的层数.实验结果表明:该方法在图像任务上的性能与擅长处理图像任务的MI-Nets相当;而在文本数据上,该方法取得了比MI-Nets和其他基线算法更好的效果. 展开更多
关键词 机器学习 多示例学习 深度森林 监督学习 非图像分类
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自适应学习技术的应用、问题及趋势--访美国俄亥俄州立大学大卫·斯坦恩教授 预览
20
作者 崔向平 徐娟 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第5期4-10,共7页
近几年,各国政府意识到个性化学习的重要性,先后制定了相关的愿景和规划。实现个性化学习被预测为在线教育发展的趋势。美国新媒体联盟发布的《地平线报告》指出,自适应学习技术被预测为未来影响高等教育发展的关键技术。自适应的本质... 近几年,各国政府意识到个性化学习的重要性,先后制定了相关的愿景和规划。实现个性化学习被预测为在线教育发展的趋势。美国新媒体联盟发布的《地平线报告》指出,自适应学习技术被预测为未来影响高等教育发展的关键技术。自适应的本质是个性化,自适应学习技术是实现个性化学习的有效途径。笔者围绕自适应学习技术的应用、问题及趋势,访谈了国际知名远程教育专家--美国俄亥俄州立大学大卫·斯坦恩(David Stein)教授。斯坦恩教授的研究领域是互联网教育、在线与远程学习,研究重点是虚拟教室和成人学习。斯坦恩教授在美国高等教育界被公认为在线和远程学习的主要开发者,2014年获美国大学技术网络"新在线教师训练营"入围奖,2013年获美国成人与继续教育协会授予的成人教育杰出研究奖,2012年获美国大学技术网络最佳研究论文奖和美国远程教育协会授予的Shauna Schullo奖。 展开更多
关键词 在线教育 慕课 机器学习 深度学习 知识跟踪
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