【摘 要】
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摘要：目前部分高校使用指纹点名系统、人脸识别系统这类成本较高的考勤系统，设备多且操作烦琐。该套软件的主要功能是将学生端先通过Wi-Fi Direct与教师端连接起来，然后将学生信息发送给教师端完成签到。学生端与教师端通信通过Socket套接字进行，定位方式使用百度定位SDK（软件开发工具包）服务，将SQLite数据库中的学生表的操作封装成一个模块传给教师端使用。同时增加多重校验功能，填写每位同学的
【基金项目】
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公安部科技强警基础工作专项项目:Deepfake深度伪造视频技术的检测算法研究(项目编号2020GABJC18)。
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目前部分高校使用指纹点名系统、人脸识别系统这类成本较高的考勤系统,设备多且操作烦琐。该套软件的主要功能是将学生端先通过Wi-Fi Direct与教师端连接起来,然后将学生信息发送给教师端完成签到。学生端与教师端通信通过Socket套接字进行,定位方式使用百度定位SDK(软件开发工具包)服务,将SQLite数据库中的学生表的操作封装成一个模块传给教师端使用。同时增加多重校验功能,填写每位同学的位置信息、填写每部手机的MAC地址,使每部手机只允许一名同学参与点名。该套软件实现了课堂点名的主要功能,并能提高课堂
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传统的矩阵分解模型仅通过用户-项目的评分矩阵来对用户进行项目推荐,由于未能使用用户与项目的特征信息从而造成了信息损失,使得模型的评分预测误差较大.为了更加充分地满足个性化推荐的需求,利用因子分解机以及深度神经网络改进传统的矩阵分解模型,融入用户与项目的特征信息.对改进后的模型在数据集MovieLens-1M上检验模型的效果,采用RMSE作为评估指标,实验发现改进后模型的RMSE值降低,模型的评分预测误差减小,评分预测结果更加准确.
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