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随着现代科学技术的快速发展,以人工智能为代表的数据信息技术业已融入到社会的各行各业,成为现代产业中提高工作效率、改善生产环境、保障作业安全等的重要手段,推动诸多行业的创新发展。在采矿领域,以人力为主的开采技术因其效率低下、安全风险高等问题,逐渐被机械化、自动化所取代,而人工智能技术的出现更是为采矿技术的创新发展提供了新的契机。《采矿地球物理理论与技术》(科学出版社,2014年12月版)一书由窦林名、牟宗龙、陆菜平、曹安业、巩思园编著,本书立足于采矿地球物理学这一采矿科学的分支部分,从基本任务与学科内容出发,深入浅出地探讨了矿业开采中的各种原理和技术,以及不同技术的适用环境、优势不足等内容,对于现代采矿行业的学术研究与实践操作具有十分务实的指导作用,同时在引入人工智能促进采矿技术革新方面也提出了许多有价值的建议,有助于科研、技术人员进行更加深层的技术研发,同时也可以为高等院校的教学或者相关从业人员的自学提供一定的参与作用。从本书的内容上看,主要彰显出三个方面的特色。 相似文献
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近年来,伴随着现代信息技术的迅猛发展,以人工智能为代表的新兴技术在教育领域得到了广泛应用,引发了学习理念和方式的深刻变革.在这种大背景下,在线学习超越了时空的限制,为学习者“随时随地”学习提供了更多的可能性,从而得到了蓬勃发展.然而,在线学习中师生时间、空间分离的特征,导致教师无法及时掌握学生的学习状态,一定程度上制约了在线学习中教学质量的提升.面对多元化的学习需求及海量学习资源,如何迅速完成学习目标、降低学习成本、合理分配学习资源等问题成为限制个人和时代发展的重大问题.然而,传统的“一刀切”的教育模式已经不能满足人们获取知识的需求了,需要一个更高效、更科学的个性化教育模式,以帮助学习者以最小的学习成本最大限度地完成学习目标.基于以上背景,如何自动高效识别学习者特征,高效地组织和分配学习资源,为每一位学习者规划个性化路径,成为面向个体的精准化教育资源匹配机制研究中亟待解决的问题.系统地综述并分析了当前个性化学习路径推荐的研究现状,并从多学科领域的角度分析了对于同一问题的不同研究思路,同时也归纳总结了当前研究中最为主流的核心推荐算法.最后,强调当前研究存在的主要不足之处. 相似文献
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急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72%,精度达到99.53%,灵敏度达到100.00%,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1%,该项研究具有非常重要的临床应用价值. 相似文献
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8.
教学行为分析作是教学质量分析的重要组成部分,也是教学引导与反馈机制的重要依据。文章阐述了人工智能(AI)的含义及发展历程,重点分析总结了教学行为分析方法及AI在教学行为分析上的应用。文章以东南大学电工电子在线实验为研究平台,探索分析了AI技术在实验教学行为分析上的可行性,梳理了基于专家系统的在线实验分析系统的设计思路,充分探讨了“智能”教育在实验教学中的深刻内涵。 相似文献
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李震宇 《电脑编程技巧与维护》2021,(11):128-129,166
随着信息应用技术不断发展,人工智能与互联网+等概念开始走进各行各业.计算机网络在现代社会应用广泛,与信息技术结合适应性强,因此可以利用人工智能与互联网+方案,进一步提高网络可靠性与运行质量,为服务效果提升打下坚实基础.主要针对计算机网络技术应用互联网+与人工智能概念的方式进行了深入探讨,以供参考. 相似文献
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