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人工智能教育大脑_以数据驱动教育治理与教学创新的技术框架

以数据驱动教育治理与教学创新在智能教育应用理论与实践领域已获得广泛共识。如何解决“数据孤岛”和“数据无章”等现实问题，成为推动智能教育应用与方法创新的关键。雷·库兹韦尔在《奇点临近》中最早以智能大脑为隐喻，通过给大数据植入数学算法，模仿人脑机制融合思考、解释预测海量数据的机理，进而做出有逻辑关系的相关行为信息判断。城市大脑正是利用智能大脑解决了因算力、复杂度等原因难以处理的城市治理和发展问题。类似地，智能教育大脑是海量教育数据模型、深度学习算法、高度计算力等智能化技术与算法的融合体，遵循“数据处理→模型训练→模型测试评估→服务应用”技术路线，通过科学规范的数据聚类、数据认知、决策优化、搜索挖掘、预测干预等过程，汇聚多元化的数据类型，打破数据之间的流通壁垒，保障精准的教育实践形态。基于此，该文立足于推动智能教育应用的视角，以人工智能教育大脑作为隐喻，从“是何”以及“如何”厘清其本质内涵与功用，聚焦教育数据治理与智能教育大脑关键技术应对挑战。同时，从有效学习行为发现与分析、素养结构深度刻画与诊断、个性化素养提升与干预决策等方面阐释人工智能教育大脑如何赋能教育，以期为教育数据治理工具与教学创新的转型提供新的思路和路径。

  • 2021-06-21
  • 阅读75
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基于遗传算法的分数阶灰色预测模型及其应用 （1）

近年来由于分数阶灰色预测模型在灰色系统中的高效性和灵活性，引起了学者们的研究兴趣. 但是，分数阶累加的计算复杂，给理论分析和应用带来了困难.提出了一种基于遗传算法的优化的分数阶灰色预 测模型，对少样本进行预测，根据河南省 2004—201 7 年能源消费的数据建立模型，利用平均绝对百分比误差和 均方根误差比较预测模型的性能.结果显示，基于遗传算法的分数阶灰色预测模型比传统的 GM（1 ，1 ）模型、 DGM（2，1 ）模型和灰色 Verhulst 模型更准确，性能更好.

  • 2021-06-21
  • 阅读83
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基于群体智能优化算法的物资配送数学模型研究 （1）

为提供物资配送性能，采用群体智能算法用于物资配送数学模型优化，以降低物资配送成本。首先提出物资配送问题模型，选择物资配送中心所有商品配送至各配送点的成本总和作为优化目标函数，然后采用灰狼算法进行优化，将配送中心与配送点坐标映射至狼群分布坐标，采用配送成本总和的倒数作为适应度函数，选择3个最优个体作为高级狼，剩余为普通狼，普通狼不断的位置更新跟随高级狼，最后获得适应度最高的跟随路径即为物资配送路径。实验证明：通过灰狼优化的物资配送路径，相比于常用的物资配送路径规划算法，能够获得更低的配送成本。

  • 2021-06-21
  • 阅读82
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南京地铁线网指挥中心大数据平台架构

城巾l轨道交通系统是城市信息化程度较高的‘部分，随着规模化和网络化发展，因其自身数据富集的优势，使得以数据为驱动的交通管摔技术被广泛应用。建立科学、智能、可扩展的大数据甲台，是城市轨道交通大数据资产有效管理和利用的重要保障。从城市轨道交通数据伞生命周期特点和线网指挥中心业务需求出发，以南京地铁为例，探讨城市轨道交通大数据平台架构，重点分析存在的难点及应对策略。从数据采集、数据治理、数据仓库的物理架构设计和逻辑架构设计、应用系统支持、数据安全等几个方面，给出大数据平台的架构方案。

  • 2021-06-21
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改进的状态空间模型遗传算法及其全局收敛性分析

基于状态空间模型遗传算法（GABS）是一种新型实数编码进化算法, 在工程优化问题中取得良好的应用效果. 针对GABS缺乏有效的数学模型及理论依据, 研究并建立了GABS的吸收态马尔可夫过程模型, 从可达状态集的角度对GABS进行分析并证明GABS不是全局收敛的. 基于此提出了一种扩张可达状态集的改进型GABS（MGABS）,改进方法的两种变异策略不仅扩张了算法的可达状态集、提高了种群多样性, 而且加快了算法的收敛速度与精度,并证明了MGABS具有全局收敛性. 最后利用经典测试函数验证了其综合性能明显优于其他3种算法, 为算法在工程中的应用提供了理论依据

  • 2021-06-21
  • 阅读83
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二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法 （1）

二维基于旋转不变技术信号参数估计（2Destimating signal parameter via rotationalinvariance techniques，2口ESPRIT）算法是估计几何绕射理论（geometric theory of diffraction，GTD）模型参数的一种经典算法，但在信噪比较低的条件下，2nESPRIT算法的参数估计精度明显下降，噪声鲁棒性较差。针对这一问题，提出一种极化平方前后向平滑2nESPRIT（polarized quadratic forward_backward 2D ESPRIT，PQ_FB_2nESPRIT）算法，有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息，并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理，提高了算法的参数估计性能与数据利用率，同时达到了去相关的效果。仿真结果表明，提出的PQ_FB_2D—ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D ESPRIT算法、前后向平滑2DESPRIT（forward_backward 2nESPRIT，FB_2D ESPRIT）算法及平方FB_2nESPRIT（quadraticFB_2口ESPRIT，Q_FB_2nESPRIT）算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较，进一步验证了改进算法的优越性与有效性。

  • 2021-06-21
  • 阅读76
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一种人工智能精细识别城市用地的方法探索——基于建筑形态与业态大数据

面对城市空间的高度集聚以及用地类型的日趋复杂，如何高效科学地识别大规模空间用地类型，成为规划编制过程中的一大难点。基于此，本文从业态功能和城市形态学视角出发，交叉利用建筑形态及业态Pol大数据，突破目前已有的业态赋权模型识别方法，在进行空间校准、TF—lDF变换和数据库建构的基础上，采用人工智能方法，对不同类型、规模、区位的城市进行系统性的有监督深度学习与智能识别，将城市用地精细识别至国标最小类。同时，从形态指标、布局形态、特殊形态等维度嵌入智能规则，并通过置信度标注、调研反馈和系统自优化等方法，来进一步提高识别的精细度与准确率。

  • 2021-06-18
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5G 4K_8K AI重构电视媒体制播体系

本文分析了当前电视媒体面临的形势和问题，就5G、4K／8K和AI在电视媒体的创新应用，提出了几种超高清制作新模式，并就运用AI和5G技术创新超高清电视生产新流程、赋能超高清电视生产进行了阐述，为当前电视媒体升级转型发展指明了方向。

  • 2021-06-16
  • 阅读78
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