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大数据时代的高校外语教学特征分析

open access: yes教学方法创新与实践, 2021
大数据发展推动了社会全方面变革,对高校教育也产生了较强的冲击。大数据时代的高校外语教学呈现出教学资源多媒体化、虚拟化学习环境、教学资源社会化、碎片化学习的特征。通过问卷调查的方式,了解学生对外语教学质量的看法后,提出应用建立混合式教学、提升教师教学能力、增强学习的有效性、提高应用信息技术的能力等措施,以应对正在发生的教育变革。
华梅 王
semanticscholar   +1 more source

基于CycleGAN与深度残差网络的局放数据增强与模式识别方法

open access: yesGaoya dianqi, 2022
为了解决局放模式识别的准确性受不平衡样本与神经网络深度结构制约的问题,提出了一种基于CycleGAN与深度残差网络的局放数据增强与模式识别方法。首先对稀疏表示去噪及脉冲提取得到的局放脉冲信号进行S变换得到局放时频谱图作为训练样本。然后利用CycleGAN实现对局放时频谱图的重构增强,同时引入对抗损失函数、循环一致性损失函数,以保证局放数据的高质量生成,扩充后的局放样本库丰富度更高。最后利用增强后的局放数据集训练深度残差网络,利用残差块的恒等映射结构自适应调节网络深度,解决了深度网络不易收敛的问题 ...
刘兆宸   +7 more
doaj  

Chinese semantic and phonological information-based text proofreading model for speech recognition [PDF]

open access: yes, 2022
To study the influence of Chinese Pinyin on detecting and correcting text errors in speech recognition, a text proofreading model based on Chinese semantic and phonological information was proposed.Five Pinyin coding methods were designed to construct ...
Lingfu KONG   +4 more
core   +1 more source

用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络

open access: yesGaoya dianqi, 2023
深度网络是预测变压器温度以进行火灾预防的常用方法,但标准训练数据的不足将限制预测模型的有效性。文中提出了一种用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络。首先分析了铁心损耗原理,建立了损耗计算模型。然后探讨了变压器内部的热传递机理,并建立了热传递机制模型。将损耗计算模型和热传递机制模型相结合构建出物理场模型。通过对不同参数下变压器温度变化过程进行模拟,收集得到的数据可以用于增强深度网络的训练数据。最后,使用增强后的数据训练深度网络CAT-LSTM以进行温度预测。实验结果表明 ...
钟振鑫   +5 more
doaj  

中高层大气风场对地磁活动的响应特征

open access: yesKongjian kexue xuebao, 2023
统计研究漠河、北京、武汉流星雷达观测到的2012-2018年80~100 km高度的风场数据,比较在地磁平静期($ Kp\le 2 $)和地磁扰动期($ Kp\ge 4 $)的日平均风场数据,得到在地磁活动期风场的变化特征。研究结果表明,在地磁扰动时风场变化具有季节差异和纬度差异。地磁扰动期间,纬向风在较高纬度地区倾向于中间层西风增强,低热层东风增强,纬度较低地区倾向于东风增强。春季,地磁活动对纬向风的影响没有纬度差异,在夏冬季随着纬度的降低中间层东风增强明显。地磁活动对经向风的影响具有季节差异 ...
刘 晋芳   +3 more
doaj   +1 more source

Intelligent fault diagnosis of mine ventilation system for imbalanced data sets [PDF]

open access: yes, 2023
It is of great significance to determine the location of fault branch timely and accurately to ensure the reliability and safety of mine ventilation system.
Dan ZHAO, Zhiyuan SHEN, Zihao SONG
core   +1 more source

鲁棒的非负监督低秩鉴别嵌入算法

open access: yes智能科学与技术学报, 2021
非负矩阵分解(NMF)已经得到了广泛应用。但NMF更注重数据的局部信息,忽略了数据的全局信息,而在有噪声图像的分类问题上,数据的全局信息往往比局部信息更具鲁棒性。为了提高算法的鲁棒性,结合数据的局部与全局信息,并且考虑低秩表示的特性,提出了一种新的非负监督低秩鉴别嵌入算法,此算法假设数据存在噪声,将数据分解为干净数据与噪声数据,并通过L1范数对噪声矩阵进行稀疏约束,增强对噪声的鲁棒性。此外,该算法使用低秩表示学习到一个低秩矩阵,然后通过非负分解再一次增强算法的鲁棒性。最后结合图嵌入理论 ...
姚裕, 万鸣华
doaj  

Threat detection in transmission scenario based on TATLNet [PDF]

open access: yes, 2020
The operation of cranes and other large machinery threatens the safety of transmission lines. In order to solve this problem in the transmission scenario, the research from the aspects of data enhancement, network structure and the hyperparameters of the
Bo WANG   +5 more
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输电线路覆冰情势与气象要素关联模型研究

open access: yesGaoya dianqi, 2023
及时掌握输电线路覆冰增长、消落情势,提前开展线路除冰决策分析,可避免因覆冰过厚导致的倒塔断线事故。针对无实时覆冰厚度观测数据区域,文中在分析覆冰情势与气象要素关联性的基础上,构建基于Apriori算法的输电线路覆冰增长、消落情势与微地形气象数据的强关联规则挖掘模型,提出覆冰增长、消落情势预警方法。以南方某省级电网输电线路实例运行数据为例,验证了所提模型预警精度,实用性强,有力支撑输电线路防冻融冰决策分析。
潘浩   +6 more
doaj  

ESimCSE Unsupervised Contrastive Learning Jointly with UDA Semi-Supervised Learning for Large Label System Text Classification Mode

open access: yes, 2023
The challenges faced by text classification with large tag systems in natural language processing tasks include multiple tag systems, uneven data distribution, and high noise.
ChenZi, Wang   +6 more
core  

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