O2O教育系统中题目标签的智能挖掘算法

来源 :第22届全国信息存储技术学术会议 (NASAC) | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhangchenlin
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  近年来,随着物质文化水平的提高,传统的教育模式已经逐渐不能满足人民的需要,而新兴的互联网+教育则日渐兴起,它可以跨越时间和距离的特点受到广泛的关注和青睐。阿凡题正是在这样的背景下诞生的一款专为中学生作业答疑定制的app,其采用O2O商业模式,将用户提问的题目分配给签约的老师作答。
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化学仪表在整个火力电厂中起着至关重要的监督作用,而新污水站是整个电厂废水、污水处理的心脏。本文通过介绍化学分析仪表的测量原理,并结合现场实际运行情况,制定技术措施。
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复杂产品装配具有工序繁杂、产品多样、批次变换频繁的特点,同时其整个装配流程是由一系列的动态离散事件所构成的,因此如何对其构建准确有效的分析模型存在一定的困难,同时在装配过程中各装配单元间的资源的无序竞争及交互的不平衡性,使的复杂产品的的装配效率低下。
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温度的精确检测及控制在各行业都是必不可少的,如电力、机械、冶金、农业、医药及气象等。本文提出了一种新的温度检测理论方法,将热膨胀效应和位移变磁阻效应构成乘积即复合热磁阻效应,通过热膨胀材料的应变改变铁芯磁隙,最终将温度变化转化为磁阻变化,其灵敏度约为2×10^-5H/K,对应每摄氏度电感变化率为16%。
有效的预测产品缺陷,对半导体行业提升质量和缩短生产周期有着非常重要的影响。半导体制造过程中产生的海量数据为缺陷预测提供了良好的数据基础,但由于半导体制造过程数据存在多维度和多噪声的特性,会对结果产生干扰从而影响模型的稳定性和准确度。在大数据环境下,本文提出迭代随机森林变量筛选和支持向量机分类模型结合的方法,用来识别数据中的有效变量,排除噪声干扰,预测晶圆缺陷,并以实际案例工程数据进行验证。
脑卒中后患者会出现不同的并发症,其中约37.66%都存在语言障碍.语言障碍使得他们无法与外界进行交流沟通,对他们的治疗和生活都造成了很大的困难.近年来随着脑科学、计算机科学、信号处理技术的极大发展,脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)技术给那些具有严重功能障碍的患者带来了福音.BCI 是一种不依赖于大脑外周神经与肌肉组成的正常输出通路的通讯控制系统.因此,BCI 技
对脑电信号的高精度识别是脑-机接口能够进行应用的前提,而能否有效提取并分类脑电信号特征直接影响到对脑电信号识别的正确率。因此本文提出了基于脑电信号幅域和频域混合特征的提取方法以及对信号特征进行岭回归分类的方法以提高对脑电信号的分类正确率。
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