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3.在线学习管理系统:重塑教育未来的创新工具一、在线学习管理系统的内涵 在线学习管理系统(Learning Management System,简称LMS)是一种基于互联网技术的教育平台,旨在为用户提供全面、便捷、高效的在线学习体验。它集成了课程管理、学员管理、考试管理、数据分析等多种功能,为教育机构、企业和个人提供了全方位的学习支持。 https://www.pbids.com/aboutUs/pbidsNews/1861300265132593152

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5.3.ChatGPT在教育领域的应用:教学辅助与案例分享(3/10)教育技术的发展一直是教育改革的核心。从早期的多媒体教学到如今的智能教育平台,技术的进步不断推动教育手段的更新。在线学习、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和自适应学习系统等技术的应用,已经极大地丰富了教学资源和学习体验。教育技术的目标是提高教育的可及性、个性化和效率,同时降低成本和扩大教育的覆盖范围。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2478400

6.ChatGLM3模型微调教程:引领AI对话新潮流,开启无限可能!fout.write(json.dumps(sample, ensure_ascii=False) + '\n') data_dir = _resolve_path(data_dir) save_dir = _resolve_path(save_dir) train_file = data_dir / 'train.json' iftrain_file.is_file(): out_file = save_dir / train_file.relative_to(data_dir) https://www.bilibili.com/read/cv40116440

7.AI基础:深度强化学习之路2015 年,DeepMind 的 Volodymyr Mnih 等研究员在《自然》杂志上发表论文 Human-level control through deep reinforcement learning[1],该论文提出了一个结合深度学习(DL)技术和强化学习(RL)思想的模型 Deep Q-Network(DQN),在 Atari 游戏平台上展示出超越人类水平的表现。自此以后,结合 DL 与 RL 的深度强化学习(https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/104528690/

8.2019机器之心人工智能年度奖项正式公布:关注创业先锋,聚焦产品在国内首次提出「联邦学习(Federated Learning)」通用解决方案,解决 AI 大规模落地中的「数据孤岛」和「数据隐私保护」难题,在全球范围内引领和推动数据隐私保护下的 AI 协作生态建设。开源全球首个工业级联邦学习平台「FATE(Federated AI Technology Enabler)」并成为 Linux 基金会项目;在国际 AI 顶会 IJCAI 和 NeurIhttps://www.zhuanzhi.ai/document/2abfb47db9cd9ab70b4144f329e147b8

9.腾讯高瓴等投资,猿辅导获10亿美元新融资;简单充获蚂蚁金服战投近日,在线教育平台猿辅导宣布完成 10 亿美元新一轮融资,由高瓴资本领投,腾讯、博裕资本和 IDG 资本跟投,猿辅导投后估值为 78 亿美元。 猿辅导是一个课程在线辅导平台,课程包括系统班、专题课和 1 对 1 直播课程等,涵盖小学英语、奥数和初中高中全学科,设有大数据分析系统,可结合海量学生数据了解学生的学习情况,分https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_6789099

10.AutumnEAutumn E-learning一直致力于与广大教育界的朋友一起分享和交流现代远程教育的资讯、产品和理论方法,站内所载内容都是积极、健康,并充分尊重文章原作者和来源信息,严格遵守知识产权保护的相关法律法规,严格遵守互联网信息相关法律法规,一直保持非盈利性质,同广大教育界、信息界的朋友以文会友,互相学习,为中国的现代远程https://iautumn.wordpress.com/

11.腾讯如何做好新员工培训项目Panya腾讯在线学习平台Q-Learning开发了类似“在行”的内部线上平台,名为“行家”。平台将特别擅长某些领域的达人和专家作为被咨询者,发布其个人信息,标明擅长的领域,涉及职业规划、沟通技巧、旅游等各个方面;员工可以根据需要,预约“行家”并进行一对一沟通。自此,员工拥有了一个解决个性化问题的相对私密的平台。 https://www.shangyexinzhi.com/article/4984423.html

12.腾讯AILab为帮助AI学界克服算法、数据、算力、场景等四大要素的挑战,腾讯 AI Lab 与王者荣耀于2019年宣布共建「开悟」AI 开放研究平台,依托于腾讯太极机器学习平台,基于双方在算法、脱敏数据、算力方面的核心优势,为学术研究人员和算法开发者开放的国内领先、国际一流研究与应用探索平台。 https://www.360doc.cn/article/63953942_1069670050.html

13.projectwebarchitecture天行健Lindows郭欣,曾在腾讯网基础平台研发团队,负责诸多Web应用的开发和技术管理,并致力于性能研究和实践推广。在加入腾讯之前,获得国家系统分析师职称,目前在工作之余从事独立研究,其中包括高性能Web架构和Web敏捷开发框架,并且积极投身开源事业,同时在为Smart Developer系列进行创作。 https://www.iteye.com/blog/474331

14.腾讯优图:带噪学习和协作学习,不完美嘲下的神经网络优化策略Q:主动学习和noisy label learning都涉及到选择数据,两者的区别是什么? A:的确两者都涉及选择数据,但是关键在于要选择什么样的数据,选择数据的评价标准可能不太一样。noisy label learning想选择干净的数据,而主动学习是想选择对解决的问题有效的数据。 这些选择方式和数据的分布息息相关的,也就是说我们讲各种算法的https://www.doit.com.cn/p/366427.html

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