心理地图:人工智能是怎样救助自杀者的

基于开源大模型的教学实训智能体软件,帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答,提升效率与效果,提供学生全时在线练习与指导,实现教学相长。 智能教学辅助系统 这是一个智能教学辅助系统的前端项目,基于 Vue3+TypeScript 开发,使用 Ant Design Vue 作为 UI 组件库。 功能模块 用户模块 登录/注册功能,支持学生和教师角色 毛玻璃效果的登录界面 教师模块 备课与设计:根据课程大纲自动设计教学内容 考核内容生成:自动生成多样化考核题目及参考答案 学情数据分析:自动化检测学生答案,提供数据分析 学生模块 在线学习助手:结合教学内容解答问题 实时练习评测助手:生成随练题目并纠错 管理模块 用户管理:管理员/教师/学生等用户基本管理 课件资源管理:按学科列表管理教师备课资源 大屏概览:使用统计、效率指数、学习效果等 技术栈 Vue3 TypeScript Pinia 状态管理 Ant Design Vue 组件库 Axios 请求库 ByteMD 编辑器 ECharts 图表库 Monaco 编辑器 双主题支持(专业科技风/暗黑风) 开发指南 # 安装依赖 npm install # 启动开发服务器 npm run dev # 构建生产版本 npm run build 简介 本项目旨在开发一个基于开源大模型的教学实训智能体软件,帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答,提升效率与效果,提供学生全时在线练习与指导,实现教学相长。
### 机器学习与人工智能领域最新研究进展 #### 当前状态和发展趋势 当前,机器学习(ML)和人工智能(AI)的研究正朝着更加复杂的应用场景发展,在多个方面取得了显著进步。特别是在自杀意念检测这一特定应用场景下,通过利用先进的自然语言处理技术和深度学习模型来识别潜在的风险信号已经成为可能[^1]。 研究表明,随着算法性能不断提升以及计算资源成本降低,基于大规模语料库训练得到的情感分析工具能够更精准地捕捉到个体情绪变化模式,从而辅助心理健康专业人士做出早期干预决策。此外,结合来自社交媒体平台的表情符号使用情况可以进一步增强预测准确性并提供额外的社会行为洞察力[^2]。 为了实现这些目标,研究人员正在探索多种技术路径: - **多模态融合**:集成文本、图像甚至音频等多种类型的输入源来进行综合评估; - **迁移学习**:借助预训练好的大型神经网络参数作为初始权重,加速新任务上的收敛速度; - **可解释性AI**:致力于开发既高效又易于理解的解决方案,以便于临床医生和其他利益相关者采纳建议。 ```python import tensorflow as tf from transformers import TFBertForSequenceClassification, BertTokenizerFast tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-cased') model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-cased', num_labels=2) def predict(text): inputs = tokenizer.encode_plus( text, add_special_tokens=True, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, return_tensors='tf' ) outputs = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask']) prediction = tf.argmax(outputs.logits, axis=-1).numpy()[0] return "Positive" if prediction == 1 else "Negative" ``` 此代码片段展示了如何使用BERT架构进行情感分类的任务,这在心理危机预警系统中有广泛应用前景。
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