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AI-infused semantic Model to Enrich and Expand Programming Question Generation

Journal of Artificial Intelligence and Technology 2022年第2期2卷 47-54页

作者： I-Han Hsiao Cheng-Yu Chung Santa Clara University Santa ClaraCAUSA Arizona State University TempeAZUSA

Creating practice questions for programming learning is not *** requires the instructor to diligently organize heterogeneous learning resources,that is,conceptual programming concepts and procedural programming ***’s programming question generation(PQG)is still largely relying on the demanding creation task performed by the instructors without advanced technological *** this work,we propose a semantic PQG model that aims to help the instructor generate new programming questions and expand the assessment *** PQG model is designed to transform conceptual and procedural programming knowledge from textbooks into a semantic network by the Local Knowledge Graph(LKG)and Abstract Syntax Tree(AST).For any given question,the model queries the established network to find related code examples and generates a set of questions by the associated LKG/AST semantic *** conduct analysis to compare instructor-made questions from 9 undergraduate introductory programming courses and textbook *** results show that the instructormade questions had much simpler complexity than the textbook *** disparity of topic distribution intrigued us to further research the breadth and depth of question quality and also to investigate the complexity of the questions in relation to the student ***,we report a user study results on the proposed Artificial Intelligent-infused semantic PQG model in examining the machine-generated questions’quality.

关键词： Assessment Programming semantic modeling Automatic Question Generation

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3D indoor scene modeling from RGB-D data:a survey

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Computational Visual Media 2015年第4期1卷 267-278页

作者： Kang Chen Yu-Kun Lai Shi-Min Hu Tsinghua University Cardiff University

3D scene modeling has long been a fundamental problem in computer graphics and computer vision. With the popularity of consumer-level RGB-D cameras,there is a growing interest in digitizing real-world indoor 3D scenes. However,modeling indoor3 D scenes remains a challenging problem because of the complex structure of interior objects and poor quality of RGB-D data acquired by consumer-level *** methods have been proposed to tackle these challenges. In this survey,we provide an overview of recent advances in indoor scene modeling techniques,as well as public datasets and code libraries which can facilitate experiments and evaluation.

关键词： RGB-D camera 3D indoor scenes geometric modeling semantic modeling survey

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semantic 3D Building Model Construction for Smart Urban Management

Semantic 3D Building Model Construction for Smart Urban Mana...

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International Conference on Industrial Technology and Management Science(ITMS 2015)

作者： Sun Xuan Nankai University Zhou Enlai School of Government

semantic 3D building models are the basic data of various applications for smart urban management. However, it is still a challenge to produce semantic models for all the buildings in a specified large-scale area through a stable and reliable process. In this paper, a general and effective scheme is introduced for semantic 3D building model construction and some example applications are illustrated to demonstrate the great capability of semantic 3D building models in different aspects.

关键词： semantic modeling 3D building model Urban management Smart city

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IDEF1X语义建模方法、实现工具及其应用

IDEF1X语义建模方法、实现工具及其应用

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第十八届全国数据库学术会议

作者：陈继东范锐西南石油学院计算机科学学院

1引言信息系统是信息时代最为重要的基础设施。但是信息系统的设计和开发却是极为困难的,常常借助模型来设计分析系统。早期的建模方法在建立信息系统时只注重定义数据的用户视图(也称"外部模式")和计算机视图(也称"内部模式"),但由于... 详细信息

1引言信息系统是信息时代最为重要的基础设施。但是信息系统的设计和开发却是极为困难的,常常借助模型来设计分析系统。早期的建模方法在建立信息系统时只注重定义数据的用户视图(也称"外部模式")和计算机视图(也称"内部模式"),但由于内部模式难以直接与用户进行交流,常常造成与外部模式的脱节,导致同一数据多次定义而且不一致。为了解决这一问题,引入了一个中间视图,即"概念模式"。

关键词： IDEF1X semantic modeling Conceptual Schema ERwin

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人工智能时代的元数据方法论

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图书馆学情报学 2023年第11期

作者：刘炜刘倩倩付雅明祝蕊

元数据是关于数据的数据，随着技术的进步，元数据获取逐渐成为信息系统数据建模和实现功能的关键性步骤，发展起一套包括实体定义、关系描述、对象分析、属性提取、本体建模，以及数据清洗、消歧、对齐、映射、关联、丰富、导入、导出... 详细信息

元数据是关于数据的数据，随着技术的进步，元数据获取逐渐成为信息系统数据建模和实现功能的关键性步骤，发展起一套包括实体定义、关系描述、对象分析、属性提取、本体建模，以及数据清洗、消歧、对齐、映射、关联、丰富、导入、导出乃至服务部署、注册发现、运行监测等一系列操作的方法论体系，旨在帮助实现任何信息体的结构化描述、语义编码和机器理解。这些不仅是语义技术(包括关联数据)和知识图谱技术必需的应用，而且已成为信息系统建立独立的、基于知识的内容架构的基本操作和主要方案。文章把与元数据相关的一系列方法体系统称为元数据方法，相关的最佳实践基本体现于语义万维网已经制定、正在制订或正在考虑制订的各项标准规范中。元数据方法在未来基于Web 3.0的多模态元宇宙建设中会继续起到多方面的重要作用，如利用知识模型构建数字孪生，甚至支持对整个虚拟世界的建模等。当然基于人工的描述和编码显然不能适应元宇宙时代用户生产内容(UGC)和ChatGPT带来的人工智能生成内容(AIGC)的内容生产方式，必须有一套方法论帮助自动实现语义形式化。这应该是元数据方法适应未来智慧时代需求的必由之路。

关键词：元数据方法内容架构语义建模知识本体 Web 3.0 ChatGPT 元宇宙 Metadata Method Content Framework semantic modeling Knowledge Ontology Web3.0 Chat GPT Metaverse

来源：人大复印报刊资料评论

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