知识追踪资料集

最新推荐文章于 2024-06-08 08:12:58 发布
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基于深度学习知识追踪研究进展（综述）数据集模型方法
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基于深度学习的知识追踪研究进展 计算机研究与发展 中文核心期刊 https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=JFYZ20210608001&v=8SqcXNnYzq3Od8MixO%25mmd2Bb0hnPGsfdzLN%25mmd2Byb7OHxxKZuyjdCrFsuZNA5r%25mmd2F3dkSqGtL 看看之前写的课程综述，在看看别人的工作，距
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DKVMN知识追踪描述
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11-08 4172
由于在线学习课程的兴起，学习者在课程学习过程中有很多习题练习的记录，利用这些记录，知识追踪(Knowledge Tracing)希望通过对学习者过往练习的结果分析其当前对一些概念的掌握程度。知识追踪任务可以形式化为一个有监督的序列学习问题：即给定学习者过去的练习记录 X = {x1, x2,…,xt-1},预测学习者对一个新的练习回答正确的概率，即：p(rt=1|qt,X)。典型的知识追踪方法有：...
浅谈知识追踪（非结构化的神经网络含数据集）
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深度知识追踪（DKT）的发展到动态键值网络（DKVMN）。
知识追踪在智能教育中的作用
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09-27 1087
1. 知识追踪的定义、现状及挑战 在上学的时候经常碰到过这样的状况，老师会经常考试，那么老师不能平白无故的给你考试，为什么要考试呢？他考试的主要目的就是为了掌握你对于某一知识的衡量水平，那么对于现在的技术水平而言呢呃，我们教育上面的一些主要模式主要是老师来出题，然后学生做题，然后老师根据学生的或者题目的反馈来衡量一个学生的水平，当然这样是有它自身的缺点，主要缺点在于老师的工作量实在是太大了，那么有没有什么方法能够改善这困境呢？那么这一道引入我们知识追踪。 2. 简单知识追踪的模型——贝叶斯知识追踪 (B
知识追踪入门系列-论文资料汇总
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10-25 3541
Paper ： 知识追踪相关论文 下载论文和代码见reference第一个链接 Deep Knowledge Tracing: 首次提出将RNN用于知识追踪，并能够基于复杂的知识联系进行建模（如构建知识图谱） Deep Knowledge Tracing and Dynamic Student Classification for Knowledge Tracing（DKT-DSC） 跟第一篇论文比较相似，都用到了 LSTM，不同的是这篇论文还考虑了将学生进行分类，在进行预测的时候也有不同， ...
知识追踪数据集
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这些数据集包括提示的数量和尝试的数量，但不包含操作级别的数据（即提示和尝试的确切顺序）。对于技能构建者数据集，同一数据记录的不同技能的原始机会位于不同的行中。对于技能构建者数据集，同一数据记录的不同技能的机会位于不同的行中。完整的数据集分为两个不同的文件，一个是所有技能构建者数据，一个是所有非技能构建者数据。对于非技能构建者数据集，同一数据记录的不同技能的原始机会在同一行，用逗号分隔。对于非技能构建者数据集，同一数据记录的不同技能的机会在同一行，用逗号分隔。两个不同的分配可以具有相同的序列ID。......
深度学习驱动的知识追踪研究进展综述
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为了评估这些模型的效果，研究者通常会使用公开的数据集，如Kaggle上的董涛知识追踪数据集，以及各种评价指标，如平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和准确率。这些数据集和指标有助于比较不同建模方法的性能，并...
知识追踪数据集：Algebra2005
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
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内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
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