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Effectiveness of Chatbots in Improving Language Learning: A Meta‐Analysis of Comparative Studies
ABSTRACT The development of artificial intelligence has presented new opportunities and challenges for language education. Using artificial intelligence techniques such as automatic speech recognition and generative artificial intelligence, conversational chatbots have been integrated into language learning and teaching. However, findings of the impact
Boning Lyu, Chun Lai, Jianing Guo
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传统单一人工智能方法对变压器故障诊断中采用的大量不完备信息不能够有效处理,导致故障诊断准确率不高。为弥补这一不足,在全面分析粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)各自优势的基础上,构建了一种基于粒子群优化极限学习机的变压器故障诊断方法。该方法以DGA作为特征输入,利用粒子群算法对极限学习机的输入层权值和隐含层阈值进行优化,从而提高变压器故障诊断的精度。实例对比分析表明 ...
袁海满, 吴广宁, 高波
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Canada Warblers are declining sharply across their range throughout several genetically distinct population units, but habitat preferences are unknown for the population segment occurring in Pennsylvania, United States. We addressed this knowledge gap by leveraging machine learning methods and a large existing acoustic data set to uncover several ...
Chapin Czarnecki +4 more
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海洋水色遥感技术是观测海洋水色状况的高效工具,数十年来持续提供了全球海洋光学特性、水色和生物地球化学参数的重要数据。随着人工智能的快速发展,基于机器学习模型的水色遥感研究逐渐成为科研领域的新热点。本文回顾了海洋水色遥感中机器学习模型的现状与挑战,并评估了这些模型在大气校正、水色反演、碳循环及数据重构中的应用效果。本文重点综述了机器学习在海洋水色遥感应用中的进展。鉴于卫星传感器长期在轨运行中,可能遭受元器件老化等问题,本文强调了对遥感器进行持续定标和真实性检验的必要性 ...
陈 鹏 +6 more
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深度学习在感知智能上的不断突破推动了人工智能在各领域的广泛应用。但在实际落地过程中,只有把感知智能提高到更高层的认知智能,才能更好地满足日益复杂的应用需求。神经符号学将擅长感知任务的神经网络方法和擅长推理任务的逻辑符号学有机地融合在一起,是实现高层认知智能的途径之一。基于此,提出了一套神经符号学的实用框架NSFOL,并基于NSFOL实现了机器人任务规划、自学习机器人运动规划和教育实验视频评估3个典型应用。实验结果表明,尽管NSFOL尚未完善,但是它已经能够很好地支持相关应用,在可学习、可推理 ...
蔡莹皓 +6 more
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Abstract Large language models (LLMs) are a type of artificial intelligence (AI) that can perform various natural language processing tasks. The adoption of LLMs has become increasingly prominent in scientific writing and analyses because of the availability of free applications such as ChatGPT. This increased use of LLMs not only raises concerns about
Natalie Cooper +4 more
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提出了一种新颖的广义无监督函数映射学习的三维形状密集对应方法。首先,基于多层感知器(multilayer perceptron,MLP)和残差网络,直接学习深度点特征。其次,计算点云的近似测地线距离,并对其进行特征分解,建立特征嵌入空间,引入注意力机制,有效学习广义基函数表示。再次,结合点特征与广义基函数生成三维形状的深度特征表示。最后,建立无监督的函数映射网络框架,获取形状之间的密集对应表示。提出的三元正则优化机制,联合重构损失、特征损失和形状匹配的距离损失 ...
窦丰(DOU Feng) +6 more
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Abstract Ecosystem state transitions can be ecologically devastating or be a restoration success. State transitions are common within aquatic systems worldwide, especially considering human‐mediated changes to land use and water use. We created a transferable conceptual framework to enable multiscale assessments of state resilience and early warnings ...
John T. Delaney, Danelle M. Larson
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全球海水pH变化监测对于了解海水酸化状况及对海洋生物和生态系统影响具有重要作用。近年来,机器学习算法被广泛运用于从观测数据和容易获得的环境参数构建海洋酸化参数格点数据。然而,目前的研究主要致力于改善算法结构来提高准确性,而使用不同的环境参数数据产品对获取的海水酸化速度准确性有多大的影响至今没有报道。基于相同的海水pH观测数据和集成学习前反馈神经网络算法,使用不同的表层海水温度、盐度和CO2分压(pCO2)数据产品构建获取2002~2021年全球大洋表层海水pH数据 ...
钟 国荣 +6 more
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在计算机辅助心血管疾病诊断研究过程中,已有方法大多忽视领域经验的全面建模,针对此问题提出关注隐性知识的挖掘与学习策略。讨论了知识工程中隐性知识的重要性及其向显式知识转化的过程,介绍了模拟医生专家思维过程的规则推理与机器学习相结合的技术路线,分析了计算机辅助中医新方生成理念,即机器通过模拟中医思维过程给出针对某种疾病的全新处方。希望本思想能为人工智能其他领域的应用建模提供参考。
董军
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