44、数字图书馆助力语言学习与创新发展

数字图书馆助力语言学习与创新发展

语言学习数字图书馆的功能与活动

在语言学习数字图书馆中,有着丰富多样且实用的功能和活动,能极大地助力学习者提升语言能力。

测验活动

学习者可以定义新的测验或选择已有的测验。系统生成测验问题时,具有以下特点:
- 参数设置灵活 :学习者能指定单词或短语、限制问题最大数量、选择是否提取词干以及指定句子类型(简单句、复合句或两者皆有)。
- 问题呈现与解答流程 :系统呈现的每个问题有 2 - 5 个可能答案。学生选择答案后,系统会判断其正确性并进入下一题。若学生需要帮助,可发起数字图书馆搜索含正确单词的句子,但不会被告知具体是哪个单词。测验结束后,系统会显示所有问题的总结,包括正确答案和学生的错误答案,学生还需重新做错题。
- 测验生成机制 :采用简单的测验生成机制,根据学生指定的单词或短语构建问题和答案。例如,从数字图书馆检索包含指定单词或短语的单句作为问题文本,将这些单词或短语从问题文本中移除作为正确答案。句子检索使用全文搜索句子文本和元数据,如教师可通过搜索介词元数据来检索句子构建介词相关问题。
- 词干提取的作用 :词干提取是测验生成的关键参数,对可用问题和选择数量影响显著。不进行词干提取时,问题文本受限,答案选择少;进行词干提取时,会提供单词的不同形式作为替代,方便学生探索单词变体,如学习“effect”的变体“effects”“effective”“effectively”。

以下是测验活动的流程图:


                
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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