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公开(公告)号：CN113435685A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110467407.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/20 , G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及机器学习、深度学习及数据挖掘等技术领域，具体是涉及一种分层Attention深度学习模型课程推荐方法。通过利用用户顺序行为数据，使用LSTM建模用户兴趣的动态变化，通过构建分层的Attention结构，得到用户的长期和短期偏好，从而生成用户的高级混合表示，以此提高推荐结果的用户个性化和准确度。具体为：利用原始在线学习相关行为数据进行筛选和预处理，将用户的顺序行为划分为会话，然后使用embedding层和全连接层对细粒度(信息用户ID和课程ID)与粗粒度信息(课程类型)三种数据进行处理，得到用户向量表示；应用LSTM来捕捉用户不同历史会话兴趣的交互和演化，得到序列化的兴趣向量，将兴趣向量输入到Attention网络中，得到用户的长期兴趣表示；然后将用户最近行为数据和长期兴趣表示输入到第二层Attention网络中，得到用户的混合兴趣表示；最后将用户的混合兴趣表示和课程向量表示做内积，将得到的值作为该候选项目的得分，将候选项目得分排序得到推荐列表以为学生进行个性化推荐。
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公开(公告)号：CN113537552A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110468058.9
申请日：2021-04-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及机器学习、深度学习及数据挖掘等技术领域，具体是涉及基于混合深度学习及注意力机制的学生表现预测方法。利用学生在线学习日志信息，首先对其进行预处理和特征提取，使用相关性特征选择方法来获得对预测结果有重要影响的特征。然后将提取到的特征按照特征类别进行周累计统计和全部累计统计。接着将提取到的时序特征和潜在特征进行拼接，由于学习到的两类特征在量级和类别上差异较大，因此使用深层神经网络进行高阶特征交互，学习更深层次的特征。同时考虑到不同特征对学生表现的影响程度不同，使用注意力机制为不同的深层次特征分配不同的权重。最后使用sigmoid分类器预测学生是否能够通过某一门课程，从而提高预测的准确性。
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公开(公告)号：CN217920265U
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202222388469.X
申请日：2022-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开了一种管件转运装置，涉及智能制造技术领域，解决了现有智能制造车间生产的管件的转运效率低的问题，包括安装架、移动组件和转运组件，移动组件安装在安装架上，转运组件与移动组件的底部固定连接；转运组件包括夹持框、连接梁、抱管机构和传动机构，夹持框设有两个，且两个夹持框通过连接梁固定连接，本实用新型通过设计的安装架、移动组件和转运组件相互配合，可以便于对多个堆叠在一起的管件进行夹持固定，且能够自动将夹持固定的管件搬运收集放置于搬运车上，避免人工手动转运管材难免会由于管材的长度限制会与周围物体发生碰撞，使得管材容易脱落的问题，而且整个操作省时省力，提高了管件的转运效率。
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公开(公告)号：CN216051949U
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202122289981.4
申请日：2021-09-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型涉及测量设备领域，具体涉及一种多用户电磁波成像及测量系统，多个所述测量端分别与所述矩阵开关箱连接，所述矢量网络分析仪与所述矩阵开关箱连接，所述路由器与多个所述测量端和矢量网络分析仪连接，所述服务器与所述路由器和所述矩阵开关箱连接。矢量网络分析仪可以对信号进行分析测试，测量端和矩阵开关箱连接以采集测量端采集的信号，通过矩阵开关箱对所有测量端的信号进行转换和传输，然后通过服务器可以对矢量网络分析仪采集的数据进行读取，通过路由器下放到测量端，从而可以让多个测量端使用同一矢量网络分析仪进行分析，提高了矢量网络分析仪的使用效率，实现了微波测量仪器的多人同时使用。
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