基于多维学习者状态和联合奖励的在线学习资源推荐方法

    公开(公告)号:CN116720007B

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202311007379.4

    申请日:2023-08-11

    Abstract: 本发明提供一种基于多维学习者状态和联合奖励的在线学习资源推荐方法,包括多维学习者状态、联合奖励和策略三个模块:将学习者作为马尔可夫决策过程中的主体,设计由知识信息、学习者行为序列和学习者交互信息组成的知识图谱来准确地表示学习者的多维学习状态;将学习资源之间的语义关联聚合起来,构建归纳网络来生成知识状态和推断知识状态;利用双向门控循环单元和注意力机制提取行为序列状态的关键信息,引入学习者交互信息,利用因子分解机对认知水平进行建模;构造序列奖励与知识奖励相结合的复合奖励函数,根据概率优化累计奖励并推荐学习资源。通过本发明,可以使推荐结果更精确,更具可解释性,满足学习者实际需求。

    基于多维学习者状态和联合奖励的在线学习资源推荐方法

    公开(公告)号:CN116720007A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202311007379.4

    申请日:2023-08-11

    Abstract: 本发明提供一种基于多维学习者状态和联合奖励的在线学习资源推荐方法,包括多维学习者状态、联合奖励和策略三个模块:将学习者作为马尔可夫决策过程中的主体,设计由知识信息、学习者行为序列和学习者交互信息组成的知识图谱来准确地表示学习者的多维学习状态;将学习资源之间的语义关联聚合起来,构建归纳网络来生成知识状态和推断知识状态;利用双向门控循环单元和注意力机制提取行为序列状态的关键信息,引入学习者交互信息,利用因子分解机对认知水平进行建模;构造序列奖励与知识奖励相结合的复合奖励函数,根据概率优化累计奖励并推荐学习资源。通过本发明,可以使推荐结果更精确,更具可解释性,满足学习者实际需求。

    一种基于门控小波的图片去模糊方法

    公开(公告)号:CN116797472A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310293003.8

    申请日:2023-03-22

    Abstract: 本发明公开一种基于门控小波的图片去模糊方法,该方法采用生成对抗网络基本构架,设计有门控小波处理模块,并对图片的空域和频域分别进行处理,得到边缘清晰清晰可读性强的图片,获得了较好的去模糊效果。相对于使用模糊核估计方法的去模糊模型而言,本发明由于端到端的层级结构,具有较大的感受野,可以去除不均匀的运动模糊,解决了模糊核估计方法只能对整体运动方向进行建模的问题。使用GAN网络更容易保存图像中的纹理细节、创建更接近真实的图像,使得人在感官上对于生成出来的图片有更高的接受度。由于网络基于CNN进行设计,因此模型尺寸小,易于部署到嵌入式终端,推理速度也更快。

    高介电常数铥、锶掺杂钛酸钡陶瓷材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN106518055B

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201611001992.5

    申请日:2016-11-15

    Abstract: 本发明涉及高介电常数铥、锶掺杂钛酸钡陶瓷材料及其制备方法,其特征在于该陶瓷材料的化学式为Ba0.7Sr0.3(Ti1‑3/4yTmy)O3,其中y=0.002‑0.05。该陶瓷材料的介电常数远高于现有钛酸钡陶瓷材料。该方法采用溶胶‑凝胶法制备陶瓷粉体,在制备过程中,金属离子缓慢反应生成微小粒子并聚集长大,金属盐溶液的粘度逐渐增大形成溶胶,溶胶经脱水后粒子间结构变地紧密,进而转变为凝胶,然后凝胶经煅烧便可得到粉体陶瓷材料,该方法操作简便、成本低廉。

    一种适于泡生法蓝宝石单晶生长炉内使用的坩埚

    公开(公告)号:CN203530499U

    公开(公告)日:2014-04-09

    申请号:CN201320678395.1

    申请日:2013-10-30

    Abstract: 本实用新型为一种适于泡生法蓝宝石单晶生长炉内使用的坩埚,包括坩埚壁和坩埚底,所述坩埚的外形为圆柱体,内部空间为圆台状,侧壁截面为倒梯形,顶端薄,下部厚;其中,坩埚侧壁上端厚度为10mm,侧壁下部厚度为25mm,坩埚底的厚度为15mm,高度和外径采用传统参数;所述坩埚侧壁与坩埚底之间为平滑过渡的弧形拐角;所述的侧壁下部指坩埚侧壁内部与弧形拐角的交点处。本实用新型能够优化炉内热场分布,降低熔体中温度梯度,减小熔体流速,有利于在结晶前沿得到均匀的温度梯度和稳定的生长速率,从而提高蓝宝石单晶的质量。

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