新知识学习

最新推荐文章于 2024-11-18 17:29:01 发布
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智慧学习新纪元：知识图谱+大模型的智能学习系统
zcdmw的博客
10-03 2083
该系统的特性在于它具备强大的多语义理解和意图识别能力，能够基于上下文语境关联，智能地识别用户的意图，从而提供精准的回复和智慧的引导。此外，佐治亚理工大学实施了问答机器人和学习情况追踪管理系统，以增强学生的学习体验和教师的教学效果。重庆交通大学则结合了知识图谱和问题图谱来存储专业知识，并实现了学习情况的追踪管理，这不仅提高了教学资源的可获取性，还优化了教学过程的监控和评估。智慧教学系统极大地提升了学习资源的匹配度和学习效率，使学生能够在丰富的、个性化的学习资源中获得支持，从而促进了学生的深入学习和全面发展。
知识图谱 & 多模态学习 2024 最新综述
二十四桥明月夜的博客
02-13 2851
在这篇综述中，作者重点分析了近三年（2020-2023）超过300篇文章，关注两个主要方面的知识图谱（KG）相关研究：KG驱动的多模态（KG4MM）学习，其中KG支持多模态任务，以及多模态知识图谱（MM4KG），它将KG研究扩展到MMKG领域。
机器学习入门知识
CYTLOVELY的博客
11-18 7249
随着人工智能的发展，作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习，那么在学习机器学习前，我们需要先来了解一下什么是机器学习，以及机器学习中涉及了哪些内容。
数电模电基础知识学习笔记汇总
刘鑫磊
07-30 3万+
模电数电学习笔记
构建个人编程学习的知识宝库：高效笔记记录与整理策略
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
08-21 1万+
在编程的广阔天地中，我们如同探险者，不断探索未知的领域。随着技术的飞速发展，新的编程概念、工具和框架层出不穷，使得我们的知识库需要不断地更新和扩展。然而，在这片知识的海洋中，如果没有一张清晰的航海图，我们很容易迷失方向，错过重要的知识点，甚至在复习时感到困惑和无从下手。高效的笔记记录和整理，正是这样一张航海图，它能够帮助我们在学习过程中捕捉关键信息，构建起一个系统化的知识框架。这不仅能够提高我们的学习效率，还能在我们需要回顾和深入理解某个概念时，提供快速的途径。
Java基础知识学习
duanqiao_canxue的博客
10-22 7390
Java基础知识学习复习基本知识点java基本数据类型java修饰符访问控制修饰符访问控制和继承非访问修饰符synchronized 修饰符transient 修饰符volatile 修饰符Java运算符自增自减运算符短路逻辑运算符instanceof 运算符循环break 关键字continue 关键字Java String 类Java 日期finalize() 方法 复习基本知识点 本篇文章记录一些java基本信息面试中可能会问到，以及工作中可能会造成写出bug的问题记录 java基本数据类型
基于历史对比学习的时序知识图谱推理
徐奕的专栏
12-25 4685
知识图谱（KGs）作为人类知识的集合，在自然语言处理、推荐系统和信息检索等领域显示展现了很好的前景。传统的KG通常是一个静态知识库，它使用图结构数据拓扑，并以三元组（s, p, o）的形式集成事实（也称为事件），其中s和o分别表示主语（头实体）和宾语（尾实体）实体，p作为关系类型表示谓词。在现实世界中，由于知识不断发展，时序知识图谱（TKG）的构建和应用成为领域热点，其中三元组（s, p, o）扩展为四元组，增加了时间戳t，即（s, p, o, t）。下图是由一系列国际政治事件组成的TKG。
值得收藏，2024最新Java学习线路图
Java高手真经
09-08 3486
作为一个称职的Java程序员，谁能拒绝拥有一张学习线路图呢，有了学习线路图，让学习事半功倍。废话不多说，直接贴图。本学习线路图共分为六个部分，涵盖java从新手到高手的知识面，更有大量面试题资料可下载。学习线路图xmind源文件，可通过下面方式获取，下载后，在面试题【面试必备】01.学习线路图 目录中获取。
知识管理——学习篇
YunShuiShanFeng
08-14 4944
你的只是需要管理____田志刚 2009年11月 现在，根据本书的理念，你的使命不仅仅是获取该书的知识（获取什么？他的前瞻性思考判断，人家10年前有这种知识管理预见和意识！作者思维方式！），共包含5个环节！比如对本书完善创新（其实就是与时俱进）；比如分享（博客）；更高效学习本书（产出/投入比越大越好）…… 信息爆炸，知识经济，管理好自己的知识刻不容缓 知识力，是最本质竞争力 立刻开始跟知
迁移学习（Transfer）
热门推荐
sikh_0529的博客
09-15 11万+
迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨，或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。
知识和技能的学习PPT课件.ppt
12-08
总的来说，知识学习是一个复杂的过程，涉及信息的获取、编码、存储和检索，以及对新知识的整合和应用。这一过程对于个人的发展和适应社会至关重要，因为知识和技能是我们理解和改变世界的工具。通过有效的学习策略，...
新知识新理念新教法学习心得体会.doc
01-21
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视听语言基本知识新PPT学习教案.pptx
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新 焊接与切割基础知识PPT学习教案.pptx
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【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）
01-01
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了加权多尺度字典学习模型（WMSDL）在轴承故障诊断中的应用，并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术，能够有效提取轴承振动信号中的故障特征，提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤，展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时，文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集，包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础，从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法；②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断；③结合实际工程数据复现算法，提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节，同时可参考文中提到的其他相关技术（如VMD、CNN、BILSTM等）进行对比实验与算法优化。
MoviePilot-V2企微通知教程[可运行源码]
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本文详细介绍了如何配置MoviePilot-V2（简称mpv2）的企业微信（企微）通知服务。教程从准备工作开始，包括云服务器和NAS的选择，接着详细讲解了群晖安装frpc客户端、服务器端安装frps和nginx的步骤，并提供了具体的配置示例。此外，文章还涵盖了企微相关的配置，包括API设置和mpv2后台的配置，确保用户能够顺利完成通知服务的搭建。最后，作者提醒了一些注意事项，如端口开放和配置细节，以确保服务的正常运行。
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
最新发布
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【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于神经网络的电力系统负荷预测与电价预测方法，并提供了完整的Matlab代码实现方案。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力负荷和市场价格进行建模与预测，涵盖数据预处理、模型构建、训练优化及结果分析等关键步骤。该方法适用于处理非线性、时变性强的电力系统数据，能够有效提升预测精度，为电网调度、能源管理和市场运营提供决策支持。此外，文档还展示了多个相关研究方向和技术应用案例，突出神经网络在智能电网领域的广泛适用性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源预测、智能电网相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统短期/中期负荷与电价预测任务；②作为科研项目或毕业论文的技术参考，复现并改进预测模型；③结合实际数据开展预测算法优化研究，提升预测准确性与鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注神经网络结构设计、参数调优与预测性能评估部分，同时可参考文档中列出的其他AI技术应用案例拓展研究思路。
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【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究（Matlab代码实现）
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【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开，旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法，探讨可再生能源（如风电、光伏）与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型，涵盖从场景生成、数学建模到求解算法（如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等）的全过程，帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标：①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型；②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证；③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议：建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码，按照目录顺序逐步学习各模块实现，重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节，并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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