教学视频与习题的相似度分析方法

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随着感知设备和识别技术的发展,多模型联合感知受到越来越多的关注,在如智能家居、老年看护等场景有广泛的应用前景。以往的多模型联合感知研究聚焦于两方面:1)在默认资源充足的前提下,致力于提高融合精度。2)在不降低融合精度的前提下,定性地降低开销,例如移动设备的电量。为了更好地解决多模型联合感知的问题,本文进一步考虑定量的正交资源限制,并基于预训练的涵盖多模态和多结构的模型的模型库,设计模型选择和融合算
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随着物联网与无线通信技术的发展,传统的云计算已经无法满足一些新兴应用对于低延迟的要求,同时将海量的终端数据交给远程云进行处理也给核心网络带来了巨大的通信压力。作为一种新的计算范式,边缘计算为上述挑战提供了潜在的解决方案。边缘计算通过在网络边缘处分布式地部署存储、计算与网络资源,从而就近地为用户提供计算服务。基于边缘计算分布式资源部署的特点,为其寻求合理的资源分配与请求调度方案已经成为当前的研究热点
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公共安全与每个人息息相关,然而Web中存在的海量公共安全信息却得不到有效利用。知识图谱作为描述了客观世界对象间关系的语义网,是一种高效的知识管理与表达方式。但在公共安全领域,复杂的语义关联给命名实体识别和知识表示带来了很大挑战,造成较大的信息损失,模型精度受限。因此,本文对命名实体识别和知识表示等知识图谱关键技术进行研究,并将这些技术应用到实际的公共安全领域知识图谱构建当中。本文开展的工作如下:(
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