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为解决微博用户兴趣漂移问题,以人类记忆学中遗忘曲线为基础,提出一种微博用户兴趣模型,利用用户历史信息预测当前兴趣。在预测过程中,用户关注某信息的时间距离当前时间越远,该信息越容易被遗忘,其对用户当前兴趣的影响越小;用户关注某一领域的信息越多,印象越深刻,对该领域的兴趣度越高。这两点与人类对知识逐渐遗忘和重复学习的过程具有高度相似性,因此该模型预测准确性更高。实验结果表明,该模型能较好地预测微博用户兴趣,召回率可达85.3%,实用性较强。 相似文献
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增量学习是缩小当前人工智能和人类智能间差距的关键技术,指智能体像人类一样从不稳定数据流中顺序学习多个任务,且不发生遗忘。目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一,是计算机理解图像的基石。因此,增量目标检测问题具有重要的研究意义和实际意义。尽管增量学习在图像分类中取得了不错的成果,但基于目标检测的增量学习研究还处于初级阶段。这是因为目标检测相比图像分类更加复杂,它需要同时解决分类和边框回归的问题。不少研究者为解决此问题做了很多努力,但大多数工作都只关注如何保留已学习任务的性能,忽略了模型对新任务的快速适应能力,而这正是增量学习的关键要求。基于大脑的记忆机制,人类可以在学习中不断地提取知识以更好更快地学习新任务,不发生遗忘。受此启发,提出了一种融合编解码记忆重放机制的增量元学习方法。该方法对已学习样本的特征向量进行编码存储和解码重放,从而将不稳定数据流近似为动态稳定数据集,缓解了遗忘问题。同时,设计了一个双循环在线元学习策略,模型在内循环分别基于多批次新旧混合数据进行随机梯度更新,最后在外循环进行元学习,从而获得多任务间的共同结构,使模型具有良好的泛化性能,能够快速适应学习中遇到的新任务。在... 相似文献
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创意、文化、科技、发展是上海世博会的重要看点。对于时刻关注最新科技的《微型计算机》来说,也在第一时间派出记者亲临世博现场,从探寻技术的角度带领大家逛世博,体验世博中无处不在的尖端科技。 相似文献
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在以后的日子里,我们大概不会再见到十年前那样激烈的API战争了,因为开放已经成为我们每个人的共识。但是,这段历史却不应该被遗忘。 相似文献
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知识追踪任务旨在根据学生历史学习行为实时追踪学生知识水平变化,并且预测学生在未来学习表现.在学生学习过程中,学习行为与遗忘行为相互交织,学生的遗忘行为对知识追踪影响很大.为了准确建模知识追踪中学习与遗忘行为,本文提出了一个兼顾学习与遗忘行为的深度知识追踪模型LFKT.LFKT模型综合考虑了四个影响知识遗忘因素,包括学生重复学习知识点的间隔时间、重复学习知识点的次数、顺序学习间隔时间以及学生对于知识点的掌握程度.结合遗忘因素,LFKT采用深度神经网络,利用学生答题结果作为知识追踪过程中知识掌握程度的间接反馈,建模融合学习与遗忘行为的知识追踪模型.通过在真实在线教育数据集上的实验,与当前知识追踪模型相比,LFKT可以更好地追踪学生知识掌握状态,并具有较好的预测性能. 相似文献
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10月29日,腾讯在上海环球金融中心高调发布世博战略,其精心打造的大型世博网络互动社区“i城市i世博”(httP://my2010.qq.com)也首次亮相。作为中国2010年上海世博会唯一互联网高级赞助商,腾讯全方位在线生活平台,以及在此基础上形成的商业价值,为世博营销开启了一扇崭新的门。 相似文献
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《电脑界(电脑高手)》2004,(10):98-99
今天,你忘了些什么呢?上班路上交通拥堵?工作中的争执?女友绝情地提出分手?痛苦的事情,就让它被时间抹去吧,因为我们每天都在遗忘,就如我们每天都获得新的知识,只有遗忘我们才可能记住那另外的美好,才能快乐地生活,哪怕只是生活在虚幻的假象中。但是,有些事物依旧是值得我们记起的,比如那些散落在办公桌角落里的它们…… 相似文献
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葬月飘零 《家用电脑与游戏机》2012,(11):8-9
《博德之门》中的博德指“被遗忘的大陆”历史上具有传奇色彩的航海家——博德安。而“被遗忘的大陆”位于托瑞尔行星上,整个世界由北半球一块大陆地和一些其他较小的陆地组成。北半球大陆的西边被称为“费伦”。著名的博德之门就是坐落于“费伦”西边宝剑海岸,博德之门以北是著名的深水城,向南去往卡林港的船只也会经过博德之门。 相似文献