开放性社会学习者模型实证研究

为帮助学习者准确了解自己和其同伴在学习过程中进展,并引发学习者元认知和社会比较学习体验,笔者运用社会比较理论,设计并开发了基于表格的开放性社会学习者模型TableOSLM,其采用表格可视化形式呈现学习者本人、组和学习同伴的学习进展,在实证研究方面,通过问卷调查、实验研究法和面对面访谈等方式收集数据,评价结果表明:TableOSLM能引发学习者在学习规划和自我反思两个维度上的元认知学习体验和在比较方式和自我完善两个维度上的社会比较学习体验;学习者对TableOSLM在有用性、易用性和满意度3个方面都表现出较高的认可度.     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

科技创新三螺旋模式中政府的适切功能与定位

三螺旋理论被学界认为是科技创新研究的新领域、新模式.其一经提出受到了西方发达国家得到广泛关注并得到了深入研究及应用.我国从21世纪初开始有学者引进三螺旋的概念及理论,此后不断有新的研究成果问世.然而相关研究略显分散,且与国内科技创新实际紧密结合的研究和实践还比较滞后.科技创新三螺旋模式中大学—产业政府三者是相互独立,且都可以成为领导性机构的.而这与包括我国在内的众多发展中国家的国情不相符合.在科技创新三螺旋模式的研究中准确把握我国政府的适切功能与定位是正确运用该理论的前提.通过分析并研究3个科技创新主体的相互作用的过程,提出我国政府在科技创新活动中应准确把握三螺旋主体的内核边界,不断促进大学、产业创新要素增长,有效推动三螺旋主体内、外的循环发展.     

具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

知识传播视角下的健康信息普及慕课建设模式研究

为解决图书馆信息服务与慕课建设两者之间交融的问题,推进资源利用与资源服务的均等化、公平性,从知识传播视角出发,基于知识传播要素,根据国内健康信息普及慕课的建设情况与应用效果的调研结果,分析了图书馆健康信息普及慕课的建设模式,并构建了"群众情境交互"的健康信息普及慕课建设模式.该模式具有中心化、场景化、交互化的特点,形成了网状结构的相互关联作用的运转关系,并在正向数据流的动力下围绕数据收集→信息处理→情报分析→知识推荐运作规则实现了健康信息知识的传播.     

一类中立型Cohen-Grossberg神经网络的概周期解

研究一类具有混合时滞的中立型Cohen-Grossberg神经网络。通过建立线性辅助方程， 得到该神经网络存在唯一的概周期解的新结果，同时也给出此概周期解的存在范围。     

基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.