1.智能推荐方法专利,为用户生成个性化课程推荐列表算法步骤2:构建用户与课程隐向量,步骤3:计算相似度并生成推荐信息:建立推荐模型,利用推荐模型基于隐向量计算用户与课程之间的相似度或相关性,根据相似度排序,为用户生成个性化的课程推荐列表,步骤4:优化与反馈循环:通过机器学习算法不断优化推荐模型,同时,建立用户反馈机制,收集用户对推荐结果的满意度评价,用于改进推荐模型https://www.163.com/dy/article/JJUP27E80519QIKK.html

2.南京易锐思申请基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法基于多智能体强化学习的方法，提升决策与协调智能体的自主决策能力与协同控制；基于分布式原型知识蒸馏，提升决策与协调智能体在边缘设备上的学习与推理能力；本方法具有在动态环境中提高响应速度、逐步提升整体控制性能和精度，从而实现自适应调整，优化设备运行并减少能耗的特点。本文源自：金融界 作者：情报员 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1818751230087867177&wfr=spider&for=pc

3.机器人运动平衡控制中自主学习算法的研究期刊机器人运动平衡控制中自主学习算法的研究 史涛1 杨卫东2 任红格3 1.北京科技大学自动化学院,北京100083;河北联合大学电气工程学院,河北唐山0630092.北京科技大学自动化学院,北京,1000833.河北联合大学电气工程学院,河北唐山,063009 在线阅读 下载 引用 收藏https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/jsjfz201406083

4.自主学习神经网络算法研究针对算法自身的缺陷,根据BP算法的基本原理,结合自主学习的特点及自主学习研究的基本模型,本文构建了自主学习神经网络模型,提出了具有寻找全局最优值的自主学习神经网络ALBP算法,并且对算法中比较重要的激励函数进行改进,加入神经元学习误差函数,对权值的变化增加了松紧变量,让学习率动态变化等,从而利用改进BP算法的自主https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/1011138784.nh.html

5.数学教案:分数设计意图:学生在前面的学习中已经掌握了同分母加减法,异分母加减法。通过复习旧知引新,激活了学生的知识储备,促使学生饶有兴趣地进入主动学习的状态。 3、今天我们就来研究带分数的加减法。(补充课题:带分数加减法) 二、研究算法,探索算理 1、 你能举几个带分数吗?这几个数能组成哪些加减法算式? https://www.ruiwen.com/shuxuejiaoan/7025643.html

6.自主学习:未来技术的驱动力多模态数据处理:未来的数据处理任务将不仅限于文本或图像等单一模态,而是需要处理多模态的数据,如文本、图像、音频等。自主学习算法需要发展出更加通用的多模态数据处理技术。 解释性AI:随着AI技术的广泛应用,解释性AI成为一个重要的研究方向。自主学习需要发展出可解释的算法,以便用户更好地理解和信任AI系统。 https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135810419

7.探索AIGC的底层技术:人工智能通用计算架构5.2 深度学习算法的进一步优化 深度学习是AIGC的核心算法之一,在未来将继续进行算法的优化和改进。研究人员将致力于开发更高效的神经网络结构、更快速的训练算法以及更好的模型压缩和量化技术,以提高深度学习在AIGC上的性能和效率。 5.3 跨领域的迁移学习和自适应学习 https://developer.aliyun.com/article/1619784

8.三年级科技活动教案(通用10篇)(二)自主学习,研究肥皂泡 1、教师:请带了“七彩”的同学吹一吹,大家仔细观察:你看到了什么现象?你能提出关于肥皂泡的哪些问题? (1) 学生活动。 (2) 学生回答问题。(鼓励学生大胆提) 2、教师:同学们观察得非常仔细,提出了很多问题。请思考一下,这些问题归纳起来有哪几个方面? https://www.yuwenmi.com/jiaoan/sannianji/493701.html

9.2022年“一带一路”人工智能大会专家观点实录中国人工智能学会副理事长、CAAI Fellow、北京大学刘宏教授围绕《机器人视觉:仿生感知与自主学习》主题,从机器人视觉的五大挑战、仿生和自主学习、团队开展的主要研究、集成应用等内容,对机器人如何与计算机视觉结合进行深度剖析。刘宏教授从人类视觉出发,以视觉具有最自然的感知手段、拥有最好的可解释性、最好的拟人性三https://ipiu.xidian.edu.cn/info/1097/2585.htm

10.优数学建模论文模板在日常学习、工作生活中,大家总少不了接触论文吧,论文是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。还是对论文一筹莫展吗?下面是小编整理的数学建模论文模板,仅供参考,大家一起来看看吧。 数学建模论文模板 篇1 论文标题:xxxxxxx 摘要 摘要是论文内容不加注释和评论的简短陈述,其作用是使读者不阅读论文全文即能获得必要https://www.fwsir.com/jy/html/jy_20230720165507_3075085.html

11.四年级数学除法教案1.重视计算的过程,发挥学生的学习主动性。 掌握算法、理解算理是计算教学的关键。教学时,注重让学生主动探究口算方法,组织学生进行交流,展示多种口算方法,让学生亲身经历探究的过程,培养学生的.语言表达能力。 2.以学生为主,让学生体会算法的多样化。 在本节课的教学过程中,放手让学生自主尝试解决80÷20,给学生充分https://mip.jy135.com/jiaoan/929142.html

12.透过技术面纱探究算法推荐侵权︱法经兵言当前,算法推荐侵权案件面临“责任鸿沟”,所谓“责任鸿沟”是算法自主学习使得算法的设计者和运营者未能预测未来及其运行产生的后果,人对机器的行动并没有足够的控制权,因此无法要求其承担传统的机器制造者和操作者的过错责任。依照传统的归责原则,一个法律主体只有在其知晓自己的行为及其后果,并且可以自由选择是否作为的https://www.yicai.com/news/101347782.html

13.高阳人工智能机器人:研究通用机器人的算法 强化学习:高样本效率、现实世界的强化学习亮点成果 成果7:一种通往具身智能体高效率与自主学习的框架(2024年度) 基于大模型先验知识的强化学习(Reinforcement Learning with Foundation Priors, RLFP) 框架为机器人在复杂操作任务中的学习和自主探索能力提供了重要突破。机器人在现实世界中的https://sqz.ac.cn/artificial-39

14.新澳门49码出特算法,最新研究解读QLR72.403冷静版机器学习:近年来,越来越多的玩家开始尝试使用机器学习算法,通过让计算机自主学习数据,寻找潜在规律。 这样的算法研究不仅仅是理论上的尝试,许多玩家通过数据服务平台和程序编写工具,成功地实现了基于这些模型的自动化投注。 最新研究成果 在2023年的最新研究中,QLR72.403冷静版分析了大量数据后,提出了一些新的见解: http://www.qlgeopark.com/post/33077.html

15.唐端样数字时代法律的算法个性化研究澎湃号·政务澎湃新闻因为法律算法个性化的本质就是依靠新工具帮助人类更加高效准确地进行法律计算,所以可被计算性是一个领域可以进行算法个性化的前提。如果一个法律领域主要依赖价值判断做出决策,由于“现有AI技术不会自主地形成“价值判断”,更不会基于这种价值判断作出决策”,那么在该领域推行这种法律个性化则异常困难。https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_26378219

16.研究目标范文12篇(全文)为了解决这个问题,本文首先对通过目标分群进行目标信息分发控制的过程进行了描述,并针对其中的核心问题——目标的自动分群,结合划分聚类和凝聚层次聚类,提出了一种两阶段目标分群方法,并在两个人造数据集和两个标准数据集上与K-means算法和Chameleon算法进行对比,对两阶段目标分群方法进行了评价,最后一个仿真实例,将20个https://www.99xueshu.com/w/ikeyd95iuum9.html

17.小学数学青岛版说课稿(精选10篇)关键:让学生在自己的计算和解决问题的过程中体会和理解算法。 下面,为了讲清重点、难点,使学生能达到本节课设定的教学目标,我再从教法和学法上谈一谈。 四、说教法、学法 《数学课程标准》指出:数学学习内容应当“有利于学生主动地进行观察、实验、猜测、验证、推理与交流等数学活动”、“动手实践、自主探索、合作https://yjbys.com/shuokegao/xiaoxue/2008703.html

18.自适应算法在网络学习系统的应用研究AET摘要: 随着现代信息技术与教育产业的深度融合,建设远程开放式的网络学习平台已成为构建智慧校园网的核心;同时也为构建学习型社会,实现终身教育提供了环境支撑和技术保障。主要着手于自适应算法研究,以网络学习者为对象,针对网络学习平台中存在的问题,设想将自适应算法引入到网络学习平台中,设计一个包含自适应网络学习模型http://www.chinaaet.com/article/3000015389