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- [发明专利]一种基于集成化建模的个性化学习资源优化方法-CN201210262193.9有效
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孙雪冬
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孙雪冬
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2012-07-26
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2012-12-12
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G06Q10/04
- 本发明公开了一种基于集成化建模的过程驱动的个性化的学习资源优化方法。该方法通过基于知识点的、以过程为中心的、多视图集成化学习建模，并根据学习目标推荐相应的学习过程，根据学习者实际的背景知识，建立学习者与学习过程、资源环境之间的动态映射，得到用超图描述的针对该学习者的学习过程及可能的服务资源状况；在此基础上通过对过程模型进行结构变换，抽取学习活动序列（LAS），利用学习者、学习资源和学习过程属性之间的关系，通过对学习过程进行优化求解，得到过程和资源都优化的学习计划。本发明能根据学习者的目标、知识背景及所处资源环境给出相对优化的学习序列及组合服务资源，并能根据资源和目标的变化进行动态调整。
- 一种基于集成化建模个性化学习资源优化方法
- [发明专利]基于知识图谱的个性化学习过程的自动生成方法及系统-CN201611169952.1有效
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孙雪冬
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中山大学
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2016-12-16
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2020-05-26
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G06F16/36
- 本发明公开了一种基于知识图谱的个性化学习过程的自动生成方法及系统。该方法在有向超图描述的个性化知识图谱的基础上，利用知识元和学习活动之间的关系，根据学习者的学习性能目标、学习能力、学习习惯和学习方式等个性化特点自动生成相应的学习过程框架；基于此框架，根据学习者的特点、活动所学知识元及活动类别自动生成活动所有可能的支持资源；利用学习资源、学习者和学习活动属性的关系，活动属性与过程属性之间的关系以及学习者的个性化目标，进行过程结构和学习资源的优选，生成优化的学习过程。该方法能自动地生成大型个性化学习过程；该方法用于根据学习者的具体情况进行学习过程结构与学习资源的优选，从总体的角度对学习进行分析优化。此外，本发明的研究成果也是进一步个性化学习方案制定的基础。
- 基于知识图谱个性化学习过程自动生成方法系统
- [发明专利]用于监控机器学习模型的学习过程的显微镜系统和方法-CN202110966358.X在审
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曼努埃尔·阿姆托尔;丹尼尔·哈泽
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卡尔蔡司显微镜有限责任公司
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2021-08-23
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2022-03-18
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G06T7/00
- 描述了一种用于监控机器学习模型的学习过程的显微镜系统和方法。该显微系统包括具有用于捕获显微图像(4)的相机(82)的显微镜(80)和计算设备(85)。计算设备(85)通过机器学习模型(M)处理显微镜图像(4)。机器学习模型(M)的学习过程是通过训练系统(90)执行的。在学习过程中，使用训练数据(T)调整机器学习模型(M)的模型参数值(P1‑P9)。在学习过程中，分别针对当前模型参数值(P1‑P9)计算基于训练数据(T)的质量度量(Q1)和基于验证数据(V)的质量度量(Q2)。训练学习进展(1)和验证学习进展(2)根据质量度量(Q1,Q2)形成。训练系统(90)包括验证模型(10)，该模型在学习过程中被输入训练学习进展(1)和学习过程中的验证学习进展(2)。验证模型(10)被设计为根据训练学习进展(1)和验证学习进展(2)生成学习过程的质量评估(17)。
- 用于监控机器学习模型过程显微镜系统方法
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