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在线学习资源推荐综述

计算机应用 2023年第6期43卷 1655-1663页

作者：董永峰王雅琮董瑶邓亚晗河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学) 天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心(河北工业大学) 天津300401

近年来越来越多的学校广泛使用网络在线授课,然而互联网中海量的学习资源令学习者难以抉择。因此,研究在线学习资源推荐并为学习者进行个性化推荐非常重要,这可以帮助学习者快速获取其所需的优质学习资源。针对在线学习资源推荐的研究现... 详细信息

近年来越来越多的学校广泛使用网络在线授课,然而互联网中海量的学习资源令学习者难以抉择。因此,研究在线学习资源推荐并为学习者进行个性化推荐非常重要,这可以帮助学习者快速获取其所需的优质学习资源。针对在线学习资源推荐的研究现状,从以下5个方面进行分析总结。首先,总结了目前国内外在线教育平台在学习资源推荐方面的工作;其次,分析和探讨了以知识点习题、学习路径、学习视频和学习课程为学习资源推荐目标的4种算法;接着,分别从学习者和学习资源的角度出发,以具体的算法为例,详述了常用的基于学习者画像、基于学习者行为和基于学习资源本体的3种学习资源推荐算法;此外,总结了公开的在线学习资源数据集;最后,分析了学习资源推荐系统目前存在的问题和未来的发展方向。

关键词：在线学习在线教育平台个性化推荐学习资源推荐智慧教育

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基于深度学习的聚类综述

计算机应用 2022年第4期42卷 1021-1028页

作者：董永峰邓亚晗董瑶王雅琮河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学) 天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心(河北工业大学) 天津300401

聚类是一种寻找数据之间内在结构的技术,是许多数据驱动应用领域的一个基本问题,而聚类性能在很大程度上取决于数据表示的质量。近年来,深度学习因其强大的特征提取能力被广泛地应用于聚类任务,以学习更好的特征表示,显著提高了聚类性... 详细信息

聚类是一种寻找数据之间内在结构的技术,是许多数据驱动应用领域的一个基本问题,而聚类性能在很大程度上取决于数据表示的质量。近年来,深度学习因其强大的特征提取能力被广泛地应用于聚类任务,以学习更好的特征表示,显著提高了聚类性能。首先,介绍了传统的聚类任务;然后,根据网络结构介绍了基于深度学习的聚类及代表性方法,指出了当前存在的问题,并介绍了基于深度学习的聚类在不同领域的应用;最后,对基于深度学习的聚类发展进行了总结与展望。

关键词：聚类深度学习图聚类特征表示网络结构

突发疫情及网络舆情对猪肉价格波动影响的异质性研究:来自双疫情冲击的证据

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农业技术经济 2024年第5期 110-125页

作者：段琮琮刘灵芝易岚华中农业大学经济管理学院武汉430070 南昌大学公共政策与管理学院南昌330031

本文利用网络爬虫技术抓取并构建舆情指数,并同时利用疫情发生数作为疫情突发事件的测量指标。在此基础上,运用平滑转换回归(Stregress)模型探究双疫情及其网络舆情对生猪产业链价格的短期影响及门槛异质性。然后进一步利用SV-TVP-SVAR... 详细信息

本文利用网络爬虫技术抓取并构建舆情指数,并同时利用疫情发生数作为疫情突发事件的测量指标。在此基础上,运用平滑转换回归(Stregress)模型探究双疫情及其网络舆情对生猪产业链价格的短期影响及门槛异质性。然后进一步利用SV-TVP-SVAR模型分别探究双疫情、双舆情对猪肉价格的长期动态影响,以此重点分析其异质性。结果表明,(1)双疫情网络舆情对生猪产业链价格的冲击效应存在门槛特征。(2)双疫情网络舆情对猪肉价格存在着正负向相结合的综合影响,且这种影响具有明显的时变特征及跨期差异。(3)相较于疫情事件,猪肉价格受到网络舆情的冲击较小,但波动幅度更大。(4)非洲猪瘟疫情对猪肉价格的冲击大于新冠肺炎疫情,舆情效应体现相同规律。

关键词：突发疫情网络舆情生猪市场猪肉价格波动异质性

社交网络群决策环境下基于量子干涉的信任测度

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控制与决策 2024年第5期39卷 1697-1706页

作者：蔡玫简兴莲王雅南京信息工程大学管理工程学院南京210044

针对已有的信任测度模型中信任源出现的冗余以及之间的干扰未被考虑的缺点,提出一种基于干扰效应的社会网络信任测度的决策模型.该模型在计算决策者之间的信任值时,通过简化信任源类型可避免部分信任源的重复出现,同时增加了信任源之间... 详细信息

针对已有的信任测度模型中信任源出现的冗余以及之间的干扰未被考虑的缺点,提出一种基于干扰效应的社会网络信任测度的决策模型.该模型在计算决策者之间的信任值时,通过简化信任源类型可避免部分信任源的重复出现,同时增加了信任源之间的干扰项.首先,根据社会关系与背景对信任的决定性,将决策者之间信任关系的来源划分为“决策者之间的亲近关系”和“决策者的客观背景”;其次,提出“亲疏度”和“专业度”的概念作为这两个信任源的测度,在保证信任源完整的前提下,克服信任关系冗余的缺陷;然后,进一步设计考虑干扰效应的信任值量化方法,所求的信任值能够综合体现两个信任源的个体决定程度和整体影响程度;最后,将决策者的信任值转化为权重聚集决策者偏好,以解决实际群决策问题.数值和理论结果表明,所提出考虑干扰效应的信任测度方法能够作为提高信任关系的准确性以及解决社交网络群决策问题的工具,具有广泛的应用前景.

关键词：信任源信任测度干扰效应概率语言术语集量子概率论社会网络

LQ550冷轧高强薄钢板高周疲劳性能试验研究

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建筑结构学报 2024年第4期45卷 189-197页

作者：王雅倩李元齐同济大学土木工程学院上海200092

冷弯型钢具有冷加工便捷、截面高效灵活、连接方便等优势,在冷弯型钢结构体系中得到广泛应用,同时疲劳破坏作为重要破坏形式之一,其研究对冷弯型钢的进一步推广具有重要意义。而新修订GB 50018—202X《冷弯型钢结构技术标准》(报批稿)中... 详细信息

冷弯型钢具有冷加工便捷、截面高效灵活、连接方便等优势,在冷弯型钢结构体系中得到广泛应用,同时疲劳破坏作为重要破坏形式之一,其研究对冷弯型钢的进一步推广具有重要意义。而新修订GB 50018—202X《冷弯型钢结构技术标准》(报批稿)中,尚无关于冷弯型钢抗疲劳设计的相关条文。为此,对0.8 mm和1.2 mm两种厚度、不同取材方向的LQ550冷轧高强薄钢板进行了拉伸高周疲劳试验,采用最小二乘法拟合得到反映疲劳性能的S-N曲线,并与现行相关规范和Q690高强钢已有疲劳试验曲线进行对比。试验结果表明:沿轧制方向取材的钢板疲劳性能优于垂直于轧制方向取材的钢板疲劳性能;厚度越大,沿轧制方向取材的钢板疲劳性能越差,垂直于轧制方向取材的钢板疲劳性能越好;两种厚度的钢板合并拟合且在95%保证率下,沿轧制方向的母材疲劳极限应力分别比AISC 360-2016、AISI S100-2016、GB 50017—2017的理论计算值提高192%、172%、165%,垂直于轧制方向的母材疲劳极限应力分别提高103%、88%、84%,即受轧制影响,钢板的疲劳性能远高于普通钢的;垂直于轧制方向取材的钢板疲劳性能和高强钢的相近。

关键词： LQ550冷轧高强薄钢板高周疲劳性能 S-N曲线轧制方向钢板厚度

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替吉奥胶囊诱发心绞痛1例

中华高血压杂志（中英文） 2024年第4期32卷 397-399页

作者：李敬王雅河北省衡水市人民医院心内科河北衡水053000

1临床资料患者,男性,61岁。主因上腹部不适1月于2023年3月2日入院。常规检查心电图(2023年3月2日,图1)显示:窦性心律,正常心电图。2023年3月7日在全麻下行腹腔镜辅助胃癌根治+食管残胃吻合+肠粘连松解+腹腔冲洗引流术。3月20日病理回报... 详细信息

1临床资料患者,男性,61岁。主因上腹部不适1月于2023年3月2日入院。常规检查心电图(2023年3月2日,图1)显示:窦性心律,正常心电图。2023年3月7日在全麻下行腹腔镜辅助胃癌根治+食管残胃吻合+肠粘连松解+腹腔冲洗引流术。3月20日病理回报:近端次全胃,溃疡型中分化腺癌,侵及全层达周围脂肪组织,未见脉管癌栓及神经侵犯,下残及另送上残均未见癌,淋巴结未见癌转移。诊断:胃癌。

关键词：替吉奥心绞痛不良反应抗肿瘤药

具有斜导数边值条件的一类拟线性椭圆方程的解

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具有斜导数边值条件的一类拟线性椭圆方程的解

作者：王梓琮曲阜师范大学

学位级别：硕士

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城市轨道交通公共换乘空间中适老化设计研究

城市轨道交通研究 2024年第2期27卷 I0011-I0013页

作者：王雅盐城师范学院美术与设计学院

城市轨道交通凭借着便捷性、时效性、低碳性等优势成为人们出行的首选。根据国家统计局最新数据,截止到2023年全国60岁及以上老年人口达2.8亿,占总人口的19.8%,其中65周岁及以上人口占比14.8%,这表明我国已进入深度老龄化阶段。人口老... 详细信息

城市轨道交通凭借着便捷性、时效性、低碳性等优势成为人们出行的首选。根据国家统计局最新数据,截止到2023年全国60岁及以上老年人口达2.8亿,占总人口的19.8%,其中65周岁及以上人口占比14.8%,这表明我国已进入深度老龄化阶段。人口老龄化已经成为我国新的社会形态,这必然也对城市轨道交通环境产生了新的需求。而随着老年人群参与城市活动的需求日益提高,如何积极应对及保障老年人乘坐城市轨道交通的安全和便利。

关键词：城市轨道交通国家统计局换乘空间适老化设计老年人群老年人口时效性新数据

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基于多任务自编码器的MOOC课程推荐模型

计算机工程与设计 2023年第10期44卷 3117-3123页

作者：董永峰王巍然董瑶史进王雅琮河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 国家开放大学数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039 河北工业大学河北省大数据计算重点实验室天津300401

为解决在线学习当中,学习者行为的数量远少于在线课程的样本总数所产生的数据稀疏问题,提出一种基于多任务自编码器的课程推荐模型(multi-task autoencoder course recommendation model,MAEM)。通过分析学习者的学习行为,将总体任务分... 详细信息

为解决在线学习当中,学习者行为的数量远少于在线课程的样本总数所产生的数据稀疏问题,提出一种基于多任务自编码器的课程推荐模型(multi-task autoencoder course recommendation model,MAEM)。通过分析学习者的学习行为,将总体任务分为两个子任务:任务一是学习者浏览课程章节列表行为,任务二是完成课程50%的学习行为,通过共享网络底部的隐藏层提高泛化能力。模型总体划分为共享嵌入、自编码器与分解预测、任务组合3个模块,3个模块协同工作,旨在突破训练数据稀疏问题。将MAEM与7种常用的推荐算法比较,实验结果表明,MAEM算法优于7种热门的推荐算法,验证了其在课程推荐中的有效性。

关键词：多任务学习自编码器课程推荐数据稀疏性行为分解特征提取在线学习