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351.
时间序列异常检测技术在许多实际应用中发挥着重要作用.例如,云原生数据库系统通过监测关键指标(如CPU和内存使用情况)实现系统故障的及时识别.尽管近年来已经提出了许多先进的时间序列异常检测算法,但研究表明,在异常检测准确率方面,不同算法擅于应对不同的应用场景,没有通用的最佳方法.因… …   相似文献
352.
智能问答系统利用信息检索和自然语言处理技术,实现对问题的自动化回复.然而,与其他人工智能软件相似,智能问答系统同样存在缺陷.存在缺陷的智能问答系统会降低用户体验,造成企业的经济损失,甚至引发社会层面的恐慌.因此,及时检测并修复智能问答系统中的缺陷至关重要.目前,智能问答系统自动测… …   相似文献
353.
近年来,由于异质图卷积网络能够有效学习异质网络语义信息,逐渐成为网络节点分类的主流算法,但仍面临诸多挑战:现有的大多数工作主要集中在普通异质网络上,即假设两个节点之间只有一种类型的边,忽略了多层异质网络中多类型节点间的多重关系,以及没有显式地探索不同关系对各类节点表征的影响.此外… …   相似文献
354.
  
知识追踪(Knowledge Tracing, KT)是根据学习者在一定学习周期内的历史答题记录,构建其知识状态,并预测其未来回答问题情况。传统知识追踪研究主要以学习者行为序列为研究对象,忽略了知识之间的拓扑结构关系。近年来,基于知识静态图的知识追踪方法取得了一定进展,但未充分考… …   相似文献
355.
  
随着智慧教育的不断发展,学校可以通过检测学生课堂的专注度对学生的学习情况与教师的教学质量进行评估,从而优化教学体系。以往的研究多侧重于单模态、单角色的特征提取,但教学课堂是一个多模态、多角色且角色之间相互影响的复杂场景,因此从多模态多角色角度去探讨学生课堂的专注度具有重大意义。然… …   相似文献
356.
  
进化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识迁移提高算法同时求解多个任务的效率。不合理的迁移知识选择会降低任务间的正向知识迁移,因此如何合理选择迁移知识成为了当前的重点研究方向。此外,在算法进化过程中,单层种群削减难以长期维持算法的高效优化性能。基于… …   相似文献
357.
  
知识追踪是实现自适应学习的关键,它的目的是为了评估学生的知识状态并预测他们的未来表现。目前,数据的稀疏性问题使得现有的知识追踪模型在问题嵌入学习和学生知识状态模拟两个方面受到了限制。因此,一些研究引入了对比学习来缓解这一问题。然而,现有的对比学习方法依赖随机扰动图结构(用于问题嵌… …   相似文献
358.
  
针对大数据环境下静态访问控制模型难以适应数据动态性与上下文多变性的问题,提出了一种基于动态数据敏感等级的细粒度访问控制模型。该模型首先构建一个多维度量化评估体系,通过分析数据内容、上下文环境及历史操作行为,动态计算数据的实时敏感等级,克服了传统静态分类的僵化性。在此基础上,将动态… …   相似文献
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目前,学业表现预测作为个性化教育支持系统的核心环节,已成为教育数据挖掘领域的研究热点,在教学决策优化与学生发展指导中发挥重要作用。然而,传统预测方法难以有效应对教育场景中多源异构数据的复杂关联、时序演化及群体依赖等挑战,导致预测精度与泛化能力受限。图神经网络凭借强大的关系建模与表… …   相似文献
360.
  
在全球老龄化的背景下,膝关节外骨骼被广泛应用于老年人膝关节的健康维护和康复训练。膝关节外骨骼往往采用嵌入式设备进行人体下肢运动状态的识别,这需要在传感器的选择与布局、算法的准确性与计算复杂度之间找到平衡点。对此,提出了一种适用于膝关节外骨骼的人体运动识别算法。该算法利用大小腿部两… …   相似文献
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