14、约旦学生为何偏爱使用ChatGPT

约旦学生为何偏爱使用ChatGPT

1. 引言

ChatGPT运用基于无监督和半监督机器学习方法的创新多样的人工智能模型,能够处理包括图像、文本、社交媒体、语音记录、计算机代码和结构化数据等不同类型的数据。它可以提供多种输出,如翻译、问答、情感分析、摘要,甚至生成电影。其中涉及到深度学习这一广泛认可的人工智能形式,通过在大型数据集上训练算法进行基于数据的预测,可用于语言翻译、语音识别和图像识别等。此外,还集成了自然语言处理,使人工智能能够理解和生成人类语言,例如文本摘要、翻译和情感分析。

作为OpenAI训练的大型语言模型,ChatGPT能够理解和生成类人的语言响应,是学生在学术工作中寻求帮助或与虚拟助手交流的典范工具。从教育到通信、学习和娱乐,ChatGPT在生活的不同方面都发挥着促进作用,对多个行业都有益处,包括教育、研究、新闻、大众传播、信息技术和零售等。

然而,在使用ChatGPT时也需要负责任,避免阻碍学生的学习和成长。本研究旨在探讨影响约旦学生接受ChatGPT的因素,主要目的是检验技术准备理论下提出的因素对ChatGPT接受度的影响。

2. 文献综述
2.1 技术准备

技术准备理论(TRT)描述了个人如何采用和整合新技术。该理论由Paraskevas和Papadopoulou在2005年提出,认为一个人使用技术的准备程度受四个关键因素影响:乐观主义、创新性、不适和不安全感以及自我效能感。

因素 描述
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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