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该论文探讨了感知大数据获取与计算领域的最新研究进展。

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简介:
近年来,关于感知大数据获取以及计算方面的研究取得了显著的进展。程思瑶和蔡志鹏对感知数据在物联网和传感网领域中的重要性进行了深入探讨。作为这些新兴技术中不可或缺的核心组成部分,感知数据充当着信息的载体,几乎所有物联网和传感网的应用都建立在其基础上。 鉴于此,对感知大数据的进一步研究和发展具有重要的战略意义。

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  • 关于.pdf
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    本文综述了当前感知大数据获取及计算技术的研究现状,分析了现有方法的优势和局限,并探讨未来的发展方向。 感知大数据获取与计算的研究进展表明,在物联网和传感网的应用中,感知数据作为核心组成部分至关重要。几乎所有基于这些网络技术的应用都依赖于高质量的感知数据来构建和完善其功能和服务。因此,研究如何有效地收集、处理以及利用这类数据显得尤为重要。
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  • 关于深度学习在识追踪综述
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    本论文综述全面分析了近年来深度学习技术在知识追踪领域的应用与研究成果,探讨了各类模型的优势及局限性,并展望未来发展方向。 本段落探讨了基于深度学习的知识追踪研究的进展。首先讨论了知识追踪改进的方向,包括解决可解释性问题、长期依赖问题以及缺乏有效特征的问题。然后介绍了DLKT(基于深度学习的知识追踪模型),其中RNN是该领域最常用的模型之一。在DLKT框架中,通过将RNN隐藏状态视为学生的知识状况,并利用Sigmoid函数将其映射到[0,1]区间内来表示学生对知识点的掌握程度。文章还总结了DLKT的基本符号定义和基础模型架构。
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