14、预测基于手机的扫盲干预系统使用差距

预测基于手机的扫盲干预系统使用差距

1. 研究方法

1.1 研究设计

该研究是支持可可种植社区扫盲的持续研究项目的一部分。由美国和科特迪瓦的语言学家、经济学家、社会学家和计算机科学家组成的跨学科团队开展,自2016年起与科特迪瓦教育部合作,并得到了相关机构审查委员会、教育部和社区领袖的批准。

基于与儿童、教师和家庭共同设计研究确定的设计指南,开发了Allô Alphabet系统,该系统通过交互式语音响应(IVR)教授早期扫盲概念,可在低成本移动设备上使用。当用户拨打IVR系统时,会听到法语欢迎信息、该课程要教授的语音概念解释,并会被提问。对于每个问题,系统会播放预录制的音频消息,包含问题和选项。学生按触摸按键选择答案,并会收到反馈。若回答错误,会再次收到带有提示的相同问题;否则,会根据学生对概念的掌握程度选择下一个问题。

本研究使用了Allô Alphabet两次部署的数据:
- 研究1 :2019年2月开始,在科特迪瓦的8个村庄,对近300个有CM1年级孩子(平均年龄11岁,标准差1.5)的家庭部署了16周。
- 研究2 :2019年12月开始,对750名类似年龄的儿童进行了更大规模的随机对照试验,在撰写本文时仍在进行中。

在每个研究开始时,为儿童和照顾者提供移动设备和SIM卡以免费访问系统,并进行一小时的培训,解释研究目的并教授如何访问和使用IVR系统。获取了研究1的16周(2019年2月 - 5月)系统和通话数据,以及研究2前8周(2019年12月 - 2020年2月)的等效数据。分析使用了至少拨打过一次系统的参与者的数据(研究1:N1

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值