34、多媒体开放学习环境中的元数据管理与共享

多媒体开放学习环境中的元数据管理与共享

1. 引言

如今,学习组织面临的一大挑战是如何实现学习资源的共享,具体通过促进对其开发并存储在仓库中的学习内容的发现和检索来达成。当前,学习内容仓库虽能满足本地用户需求,但缺乏针对学习领域需求的统一规范,也没有将现有规范整合为完整解决方案的成熟实践。各个组织自行开发临时解决方案,采用不同技术方法、机制和元数据模型,这使得建立更广泛互操作性的机会受限。

建立将现有规范整合为综合解决方案的实践,以商定规范的形式满足特定学习社区在学习对象共享、发现和交换方面的需求,将使所有利益相关者受益:
- 教育工作者:能更轻松地发现满足学生需求的学习内容,提高复用率,降低资源复制成本,从而提高工作效率。
- 学生:可获取高质量学习资源,提升学习体验和学习成果。
- 内容提供者:有机会推广产品,使其在全球范围内可被发现。
- 系统供应商:只需支持最少的规范,就能使系统符合主要学习资源联盟的要求。
- 联盟建设者:可基于标准规范开发持久的基础设施,确保投资安全。

IMS全球学习联盟成立的学习对象发现与交换(LODE)小组,旨在促进学习内容的发现和检索。该小组研究和调整应用于数字图书馆、通用仓库和学习仓库的规范,以解决学习领域缺乏统一规范和整合实践的问题。其目标是开发一套支持特定场景的规范、示例实现和一致性领域规范,最终实现相关系统间的互操作性。

本文聚焦于在现有学习管理系统(LMS)上支持学习内容共享需求的设计和实现问题,重点关注学习元数据标准及其应用规范(AP)在描述学习资源中的应用,以及实现元数据收割协议,使学习内容能被大型仓库或联盟利用。我们的学习基础设施基于MOLE(多媒体开放学习环境

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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