1.人工智能与教育:实现个性化教学的未来本文探讨了人工智能如何与教育相结合,通过机器学习、自然语言处理等技术实现个性化教学,介绍了核心算法原理、操作步骤和数学模型,如逻辑回归、聚类和深度学习,并展望了未来发展趋势和面临的挑战。 摘要由CSDN通过智能技术生成 1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个分支,研究如何让计算机模拟人https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135810735

2.基于知识图谱和图嵌入的个性化学习资源推荐针对现有方法存在的可解释性差、推荐效率和准确度不足等问题, 提出了一种基于知识图谱和图嵌入的个性化学习资源推荐方法, 它基于在线学习通用本体模型构建在线学习环境知识图谱, 利用图嵌入算法对知识图谱进行训练, 以优化学习资源推荐中的图计算效率. 基于学习者的学习风格特征进行聚类来优化学习者的资源兴趣度, 以https://c-s-a.org.cn/html/2023/5/9068.html

3.人工智能技术赋能个性化学习:意蕴,机制与路径从学习者基础数据,智能决 策与个性服务,学习模型建构的动态层级 关系看,人工智能技术赋能个性化学习的实践路径为:以数据挖 掘精确绘制学习者个体数字 画像,引导量化自我与量化学习;以人工智能的推荐算法与学习适应管理系统 ,实现智能决策与个性化服务 ;通过机器学习构建深度学习的人本生态系统 ,促进学习从浅表走向纵深 http://gxss.magtech.com.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=2425

4.当传统联邦学习面临异构性挑战,不妨尝试这些个性化联邦学习算法第二篇文章重点解决模型异构性的问题[7],作者提出了一种引入 Moreau Envelopes 作为客户机正则化损失函数的个性化联邦学习算法(pFedMe),该算法有助于将个性化模型优化与全局模型学习分离开来。最后,第三篇文章提出了一个协同云边缘框架 PerFit,用于个性化联邦学习,从整体上缓解物联网应用中固有的设备异构性、数据异构https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-09-23-7

5.学生的个性化学习研究,为差异化教学提供新思路!RAD极客会学生的个性化学习研究,为差异化教学提供新思路! 摘要 在数字化环境中,学习是对信息进行收集、汇聚、存储、共享和创造的过程,不仅涉及个体学习行为,也涉及群体行为,影响着个体知识建构过程。大数据背景下,基于AprioriAll算法,挖掘分析相同或相近学习偏好、知识水平的同一簇群体学习行为轨迹,并以学习者特征与学习对象媒体类型https://www.shangyexinzhi.com/article/4436551.html

6.有哪些常用的个性化推荐算法–PingCode个性化推荐算法主要用于分析用户行为、偏好和需求、以提供定制化的产品或服务推荐。最常用的个性化推荐算法包括协同过滤(Collaborative Filtering)、内容推荐(Content-Based Filtering)、混合推荐(Hybrid Recommender Systems)、矩阵分解(Matrix Factorization)、基于深度学习的推荐算法(Deep Learning-Based Recommender Systems)等。https://docs.pingcode.com/ask/201524.html

7.推荐算法学习笔记(一)——推荐算法(RecommendedAlgorithms)概述Youtube 基于深度学习的推荐算法: 论文:[《DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations》](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/45530.pdf)论文理解:-### 实现code: 2 非个性化推荐 2.1 基于规则的推荐 思想:https://www.jianshu.com/p/1464eab67711

8.人工智能教育应用的伦理风险及其应对研究摘要:人工智能教育应用的伦理议题主要包括教育大数据引发的隐私安全问题、智能机器对人类教师职业造成的威胁、个性化学习算法存在的伦理冲突、教育领域数字鸿沟带来的伦理危机、智能教育发展对社会美德的冲击等多方面的伦理问题。究其成因,与技术主体的职业素养“失守”、伦理自主性受限,用户技术崇拜、能动性丧失以及社会层面https://www.fx361.com/page/2022/0311/10128652.shtml

9.PerFedAvg:联邦个性化元学习腾讯云开发者社区使用元学习和多任务学习来实现个性化并不限于MAML框架,还考虑了一个训练单个全局模型和局部模型的框架,为每个用户提供个性化的解决方案;以及另一论文作者提出了一种自适应联邦学习算法,该算法学习局部和全局模型的混合作为个性化模型。 ▊通过模型不可知论的元学习进行个性化联邦学习 https://cloud.tencent.com/developer/article/1984162

10.两位数加减两位数的教学反思(精选41篇)2、尊重学生个性化学习,体现算法多样化 在学生运用两位数加两位数的口算解决实际问题时,由于学生生活背景、自身思维方式的不同,口算的方法也必然多样化。在实际教学中,我就尊重学生,承认学生的个体差异,使学生在交流中体验算法多样化,并努力使学生内化、完善自己的计算方法。如在解决乘船问题的过程中,当学生列出算式23+https://www.jy135.com/jiaoxuefansi/904869.html

11.算法工程师是什么职位字节跳动2024年算法工程师前景待遇深度学习算法 算法设计 数据开发 Spark Hadoop 自然语言处理 机器学习算法 强化学习 职位描述 1、参与字节用户增长个性化激励中台的算法策略研发,支持各个海外产品的激励策略; 2、使用因果推断、强化学习、运筹优化等技术提供个性化数值策略,以优化留存、总成本、净利润等核心指标; https://www.zhipin.com/job_detail/7c6203a17dc348ea1nJz0tS6GVNY.html

12.数据治理新要求2018 年初加入度小满金融开始组建数据智能部,从0到1建设度小满金融的智能引擎的核心算法,深耕计算机视觉、自然语言处理、图模型、机器学习、因果推断等技术能力,多篇文章被EMNLP、ACL、CIKM等国际顶会收录,“智能化征信解读中台”工程荣获吴文俊人工智能科技进步奖。相关技术广泛应用于度小满营销、经营、风控、反欺诈全流程https://hub.baai.ac.cn/view/32749

13.晓果智学——中小学智能个性化学习领导品牌提分利器智能教育自学习报告 作业、小测试、考试行为结果数据全量收集 学生·个性化学习 精准推送 作业数据结合推荐算法,定位薄弱点,自动推送复习题 错题再练 自动添加错题至错题本,有效补全知识漏洞 学生·个性化学习 进度追踪 随时查看孩子多维度学习报告,获得孩子的学习进度 https://www.xiaoguoai.cn/

14.两位数加减两位数的教学反思范文(精选20篇)学习的最好的刺激,就是对学习材料的兴趣。本节课通过让学生感受春天,提供了乘船去鸟岛春游的生活情境,同时充分利用情境,引导学生积极思考,让学生发现问题,提出问题,激发学生的学习兴趣,让学生体验到生活与数学的密切联系,激起学生急于解决问题的欲望。 2、尊重学生个性化学习,体现算法多样化 https://www.ruiwen.com/jiaoxuefansi/6345473.html

15.智能降管理——开启降领域新时代瞪羚云长城战略咨询方式:依托机器学习算法及其他技术建立糖尿病精准模型。 案例:健安华夏建立了基于血糖预测/营养建议的精确糖尿病模型,可预测血糖数据及影响因素,提供个性化控糖方案,实现对糖尿病患者持续、高效管理。 (三)数据库技术与健康要素检测(人工智能+基因型+健康管理) https://www.chinagazelle.cn/news/detail/45e80a28ed074d97b8a56b4ffba42e6d

16.谢浩然等人工智能赋能个性化学习:E同时,传统的协同过滤算法亦采用浅层模型因而无法学习到用户和项目的深层次特征。基于本体的推荐系统用于克服冷启动问题并提高推荐的个性化。基于社交网络的推荐系统的算法机制是基于社交网站上用户与好友之间的信任度而进行的推荐决策。随着数据获取技术的发展壮大,互联网中蕴含的丰富的用户行为及个性化需求信息的可获取性不https://aidc.shisu.edu.cn/66/27/c11041a157223/page.htm

17.人工智能教育博士课题.pdf特征和需求进行个性化教学的功能。研究内容包括: 1.个性化学习算法的设计与优化:针对教育领域的特性,设计并优 化适合于该领域的个性化学习算法,提高学习者的学习效率和学习效 果。 2.学习路径规划:通过分析学习者的特征和需求,为其规划合适的 学习路径,实现个性化教学。 3.学习效果评估:通过机器学习和数据挖掘等技术https://max.book118.com/html/2024/0111/8137110021006025.shtm

18.构建个性化学习之路:开源网校系统的教育资源分配策略为了更高效地进行资源分配,系统中的内容通常会被打上各种标签,如难度级别、知识点、题型等。结合学习者的画像,智能推荐算法可以在海量的学习资源中快速匹配适合当前学生的学习材料,实现资源的个性化分配。 4、自适应学习路径的生成 除了单次的资源推荐外,系统还能够根据学生的长期表现,动态调整其学习路径。这意味着如果https://www.xiaoe-tech.com/extendRead/2683.html

19.隐私计算中的联邦学习联邦学习正在应用到更多类型的数据和问题领域,甚至已经被认为是隐私计算的重要方式,即面向AI的隐私保护手段,个人精力所限,本文没有涉及联邦学习中个性化、健壮性、公平性和系统实现的挑战。关于联邦学习的实践,TensorFlow Federated 或许是一个不错的起点。 https://www.51cto.com/article/718508.html

20.3分钟轻松了解个性化推荐算法推荐这种体验除了电商网站,还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐,基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。 说个性化之前,先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的,毕竟人嘛都有从众心理,总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较https://www.cda.cn/view/16737.html

21.智能+”校园:教育信息化2.0视域下的学校发展新样态综合考虑当前的技术成熟度条件及校园具体业务需求模型,我们认为,“智能+”校园有人工智能精准教学、人工智能安保、人工智能学习工具、适应性学习环境、人工智能辅助决策、人工智能辅助评估、人工智能心理服务与人工智能沟通等八大应用场景。每个应用场景又对应具体的AI服务,在AI技术和AI数据的支撑下,实现对师生个性化需求的智http://tx.nxeduyun.com/index.php?r=space/school/theme/content/view&id=1048892

22.人工智能能给APP软件开发带来哪些改变?3. 机器学习优化用户体验: 机器学习算法在APP开发中广泛应用于优化用户体验。通过学习用户行为和反馈,APP可以不断调整界面布局、推荐内容、推送通知等,以满足用户需求。这种个性化的优化可以提高用户的满意度,增加用户黏性,同时提高APP的活跃度。 4. 图像识别和增强现实: http://www.apppark.cn/t-50324.html

23.科学网—[转载]联邦学习算法综述摘要:近年来,联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注,已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念;然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析;最后分别从通信https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1280769.html