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[发明专利]一种提供完整性验证的可审计外包机器学习服务方法-CN202011439129.4有效
发明人：王骞;田楚;赵令辰;王聪;李琦;沈超 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明通过一种提供完整性验证的可审计外包机器学习服务方法，设置外包机器学习服务审计过程和承诺‑证明协议，所述外包机器学习服务审计过程用于实现机器学习模型训练过程的完整性保证，检测错误行为，实现过程包括计算阶段，服务端保存额外的辅助信息；验证阶段，服务器根据指定的机器学习算法和参数训练预测模型，训练后客户端随机抽取部分迭代子集作为挑战，服务端生成相应的证明，如果所有证明都能通过验证算法，客户端认为服务器已正确执行学习任务，进行支付阶段；所述承诺‑证明协议，用于在高效训练机器学习模型时，通过采样证明大量循环迭代来避免验证全部计算。
一种提供完整性验证审计外包机器学习服务方法

[发明专利]一种外语速记训练学习器-CN202211639299.6在审
发明人：洪芳 -专利权人：江西财经大学现代经济管理学院
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G09B1/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种外语速记训练学习器。要解决的技术问题是：现有学习卡片不便于携带学习，学习过程枯燥乏味，不能激发学生学习的欲望，无法及时对不熟悉的单词进行标记。本发明的技术实施方案为：一种外语速记训练学习器，包括有固定架和转轴等。本发明实现了使得位于上方的单词卡片从右至左依次掉落到下方相邻的空间，而位于下方的单词卡片则从左至右依次进入到上方的相邻空间，所有单词卡片形成一个顺时针的转换过程，使得安装架在转动过程中，单词卡片不断转换出现在观察窗的位置处，进而实现对单词的速记学习，而且该过程具有转换的趣味性，更加增强了学生学习的欲望，达到寓教于乐的效果，进而提高学习速记的效果。
一种外语速记训练学习

[发明专利]智能钥匙学习方法及系统-CN201710639490.3有效
发明人：程艳松 -专利权人：宁波远景汽车零部件有限公司;浙江吉利控股集团有限公司
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G07C9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供的一种智能钥匙学习方法及系统，涉及汽车钥匙技术领域。所述智能钥匙学习方法应用于智能钥匙学习系统，所述系统包括下线诊断电检设备及待学习汽车，下线诊断电检设备与待学习汽车通信连接。所述方法包括：所述下线诊断电检设备根据学习启动指令，获取目标智能钥匙对应的识别码；识别所述识别码以获取所述目标智能钥匙的特征数据；将所述目标智能钥匙的特征数据存储于待学习汽车中，以完成待学习汽车对所述目标智能钥匙的学习学习智能钥匙的过程中无需激活智能钥匙，减少学习时间。避免了学习过程中的无线电干扰，提高学习效率。
智能钥匙学习方法系统

[发明专利]一种学习对象召回方法、装置、机器人和存储介质-CN201910234151.6有效
发明人：赵燕茹;陈维凤 -专利权人：北京如布科技有限公司
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种学习对象召回方法、装置、机器人和存储介质，其中，该方法包括：在学习对象使用机器人进行学习的过程中，实时获取学习对象的人体图像；比较获取的人体图像的尺寸与预设人体图像尺寸阈值的预设范围；如果当前获取的人体图像的尺寸小于所述预设人体图像尺寸阈值的预设范围的第一端点值，则通过播放兴趣材料召回所述学习对象。本发明实施例通过对学习对象人体图像的检测，识别学习对象的学习状态，并对不在学习状态的学习对象进行召回，从而达到在人机交互学习过程中，对学习对象的学习状态进行有效监督和引导的效果。
一种学习对象召回方法装置机器人和存储介质

[发明专利]带自学习的工业控制系统全景感知监测方法、装置和系统-CN201911348325.8有效
发明人：吴知;石林 -专利权人：四川英得赛克科技有限公司
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种带自学习的工业控制系统全景感知监测方法、装置和系统，包括自学习过程和工作过程。本发明通过采用自学习技术，通过自学习过程不断完善用于判断网络通讯设备、网络通讯协议和网络通讯是否合法的网络通讯设备黑白名单、网络通讯协议黑白名单和网络通讯特征库，以此建立起网络通讯安全基线，即自学习过程建立起一个网络通讯的电子围栏，使得在工作过程中能够智能、快速地识别网络异常并防范未知风险。
自学习工业控制系统全景感知监测方法装置系统

[发明专利]一种基于在线学习行为的自主学习投入度实时生成方法-CN201711275910.0在审
发明人：穆肃;王洪江;温慧群 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2017-12-06 - 公布日： 2018-06-05 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于在线学习行为的自主学习投入度实时生成方法，包括下述步骤：S1、将视频播放参数、观看时长参数和并发行为参数共同构成自主学习投入度显示参数Es，形成学习投入度表达公式；S2、分别构建数据二维矩阵；S3、通过由Pl，Rt和Pa三个参数组成的投入度总参数Es，综合反应在线学习过程中各个行为中反应出来的学习投入情况。本发明提出从教学视频播放行为、视频观看时长和并发学习行为数据，生成投入度参数Es，将对在线学习投入度数据的获取自动化和简单化，使实时获取投入度数据并进行过程性分析成为可能，从而完全改变当前在线学习投入度的分析思路和方法，使基于数据支持的在线学习过程指导和分析成为可能。
在线学习在线学习过程学习实时生成并发二维矩阵教学视频时长参数实时获取视频播放视频观看数据支持显示参数行为参数行为数据分析过程性总参数构建时长自动化播放观看

[发明专利]一种无人机自主空战决策框架及方法-CN201711275066.1在审
发明人：马耀飞;刘品;陈静心;李妮;龚光红 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2017-12-06 - 公布日： 2018-05-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：所述框架包括基于领域知识的空战决策模块、深度网络学习模块、强化学习模块和空战仿真环境。空战决策模块生成空战训练数据集输出给深度网络学习模块，学习获得深度网络和Q值拟合函数、动作选择函数，并输出给强化学习模块；空战仿真环境使用学习好的空战决策函数进行自我空战过程，并记录空战过程数据形成强化学习训练集；强化学习模块利用强化学习训练集对Q值拟合函数优化改进，获得性能更好的空战策略。本发明能对本质上复杂的Q函数进行更精确、更快速地拟合，提高了学习效果，最大程度避免了收敛到局部最优值，并且构造了一个空战决策优化的闭环过程，不需外部干预。
一种无人机自主空战决策框架方法

[发明专利]人机交互学习过程中学生召回方法、装置、机器人和介质-CN201910234174.7在审
发明人：赵燕茹;陈维凤;雷宇 -专利权人：北京儒博科技有限公司
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种人机交互学习过程中学生召回方法、装置、机器人和介质，其中，该方法包括：在人机交互学习过程中，获取目标学生和机器人的距离；若距离不满足距离要求，则确定目标学生处于非学习状态，并通过播放第一兴趣材料召回目标学生，使目标学生继续进入学习状态；若距离满足距离要求，则获取目标学生的人脸图像，并利用图像识别技术识别人脸图像；若依据人脸图像的识别结果确定目标学生处于非学习状态，则通过播放第二兴趣材料召回目标学生，使目标学生继续进入学习状态本发明实施例实现了在人机交互学习过程中，对学生的学习状态进行有效监督和引导处于非学习状态的学生重新进入学习状态的效果。
学习状态目标学生人机交互学习过程人脸图像机器人获取目标学生图像识别技术中学生结果确定播放监督

[发明专利]一种基于后决策状态深度强化学习的任务卸载方法-CN202210572305.4在审
发明人：张竞哲;贺晓帆;张晨;周嘉曦 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于后决策状态深度强化学习的任务卸载方法，可以对卸载动作的各个维度进行决策，如任务的卸载对象、卸载数量等。面向不同的优化目标，通过改变成本函数，可以实现不同的目标下的最优策略。本发明利用了DQN的经验回放机制，随机选取收集的历史经验作为训练样本提高学习效率。同时，也利用了后决策状态学习框架和额外的热启动过程加快学习速度。传统的后决策学习框架虽然有较高的学习效率，但需要额外的先验信息。本发明提出了一种基于后决策状态深度强化学习的任务卸载方法，利用一个额外的学习过程来获取传统后决策学习中需要的额外信息，通过利用高效的后决策状态学习框架，热启动过程及经验回放机制实现了卸载方法的快速收敛。
一种基于决策状态深度强化学习任务卸载方法

[发明专利]旨在实现学习质量体检的数据深度挖掘分析系统及方法-CN201210311320.X无效
发明人：姚建平 -专利权人：昆山市万丰制衣有限责任公司
申请日： 2012-08-29 - 公布日： 2013-02-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种旨在实现学习质量体检的数据深度挖掘分析系统及方法，该系统至少包括：过程性数据捕获模组，通过一网络平台捕获各学生端学习的过程性数据；数据挖据模组，利用各数据挖掘方法对获得的过程性数据进行挖掘处理，以挖掘出其中有用的信息；输出模组，输出该分析结果，通过本发明，解决了学生学习的过程性数据被浪费，学生学习的过程性规律被忽视的问题，有利于教学质量的提高。
旨在实现学习质量体检数据深度挖掘分析系统方法

[发明专利]一种基于强制督学和智能推荐的学习方法及系统-CN202110480783.8在审
发明人：谭金龙;李勇 -专利权人：成都市教育家网络科技有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强制督学和智能推荐的学习方法及系统，所述方法包括：S1.学习平台向用户下发的学习任务，用户登录学习平台后，基于学习任务，在学习平台上对学习任务相应的课程进行学习；S2.在用户的学习过程中，学习平台随机弹出与课程相关的问答页面，用户回答正确后，课程才能够继续播放；S3.在课程学习完成后，学习平台为用户生成课后检测试题，并对用户的答题结果进行评测，得到检测分数，并进行错题统计；S4.学习平台结合用户的课程学习情况本发明能够有效实现对学习过程中的监督，提高学习效率和学习效果，并且能够提高课程推送的有效性和准确性。
一种基于强制督学智能推荐学习方法系统

[发明专利]一种面向学习者的自我调节学习数据信息处理系统及方法-CN202210082077.2在审
发明人：左明章;钟启芳;王志锋;罗恒;余树乔;周小棠;肖萌 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明属于学习者建模技术领域，公开了一种面向学习者的自我调节学习数据信息处理系统及方法，构建由四个循环阶段组成的学习者自我调节学习过程理论模型；对二级指标进行分解和解释，构建自我调节学习指标体系；依据所提出的自我调节学习指标体系进行数据采集和预处理本发明着眼于学习者能力的培养，在国外经典理论的基础上结合实际需求将其改进优化，使其更好地适配于我国学生的学习情况。本发明利用家校合作的方式使低学龄段学习者在开展自我调节学习时也能够得到更多的反馈和帮助，从学习者外部动机的激发过程到内部动机的维持过程都体现了家长和教师的参与和帮助，从而引导学生更好地进行自我调节学习，
一种面向学习者自我调节学习数据信息处理系统方法

[发明专利]基于测评大数据的学校教学问题分析方法-CN201911321392.0有效
发明人：杨念;黄冠铭;吴琪 -专利权人：四川文轩教育科技有限公司
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于测评大数据的学校教学问题分析方法，该方法对于个人：研究和聚焦学习者行为数据，包括学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据，实现以学习者为中心背景下学习全过程的数据采集、编码、存储、分析和反馈，从而深入到行为机理层面对学习者产生重要影响。
基于测评数据学校教学问题分析方法

[发明专利]基于互信息和投影字典对学习的分布式过程监测方法-CN202011376749.8在审
发明人：陈晓方;邓紫晴;谢永芳;岑丽辉;孙玉波;张红亮 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于互信息和投影字典对学习的分布式过程监测方法，获取多模态历史数据，并将正常多模态历史数据作为训练样本；根据各模态的过程变量间的互信息对训练样本进行自动分块，得到各模态训练样本的分块结果本发明通过考虑多模态过程变量之间的交叉关系和高阶统计信息来自动划分块以进行分布式过程监测，降低了过程复杂性，建立投影字典对学习模型，为整个工业过程提供更准确的描述；通过引入投影字典对学习框架，将传统的判别合成型字典学习扩展为判别合成型与解析型字典对学习，在实现复杂工业过程局部建模的同时，利用解析编码方法来有效提高建模和监测阶段效率。
基于互信投影字典学习分布式过程监测方法

[发明专利]一种基于学习产出的搜索任务聚类方法-CN201910006059.4有效
发明人：张引;祝孟莨;徐瑞康;孙铭真;赵玉丽;张斌;高克宁 -专利权人：东北大学
申请日： 2019-01-04 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于学习产出的搜索过程聚类方法，属于搜索引擎领域。采用基于贝叶斯玫瑰树的搜索任务聚类方法，在聚类过程中采用基于学习产出的查询相似度度量方法，实现对搜索任务的聚类。本发明弥补了现有搜索任务聚类方法只关注搜索过程中的查询和点击，而忽略了学习产出的不足，通过在聚类过程中考虑学习产出，提升搜索任务聚类的效果。
一种基于学习产出搜索任务方法