题目: 面向智慧教育的学生认知建模与学习路径推荐

摘要: 如何自动建模和跟踪学生知识点掌握水平,是提升智慧教育中自适应学习能力的一个重要基础。报告将介绍从大规模异构学习数据中对学生进行认知诊断和知识跟踪的机器学习模型,以及基于学习者认知结构的自适应学习路径推荐方法。

个人简介: 陈恩红,中国科技大学教授,博导,国家杰出青年基金获得者,IEEE 高级会员(Senior Member)。2005年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。现任中国科学技术大学计算机科学与技术学院副院长,语音及语言信息处理国家工程实验室副主任。教育部计算机类专业教学指导委员会委员,中国计算机学会理事、中国人工智能学会理事,中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、数据库专委会委员、大数据专家委员会委员,中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任委员、机器学习专委会委员。

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用户画像是真实用户的虚拟代表,是 建立在一系列真实数据(Marketing data,Usability data)之上的目标用户模型。通过用户调研去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差 异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,就形成了一个人物原型 。

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题目: 知识图谱中的关联搜索

摘要: 南京大学计算机科学与技术系副教授程龚在第3届知识工程与问答技术研讨会上介绍了知识图谱中的关联搜索,主要包括关联实体搜索、实体关联搜索 。

作者简介: 程龚,南京大学计算机科学与技术系副教授、江苏省“六大人才高峰”高层次人才。目前主要面向智能软件系统,研究语义网与知识图谱技术,研究主题包括语义搜索、数据摘要、智能问答等。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目等多个项目课题。在WWW、AAAI、IJCAI、TKDE等会议期刊上发表论文70余篇,获ISWC最佳论文提名2次、COLING最佳论文提名1次,论文总引用2000余次。现任中国计算机学会系统软件专委委员、中国中文信息学会语言与知识计算专委委员、江苏省人工智能学会知识工程与智能服务专委副秘书长,担任过ISWC短文程序委员会主席、CCKS领域主席等职务。

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论文题目: 结合规则蒸馏的情感原因发现方法

论文摘要: 现有的基于深度学习的情感原因发现方法往往缺乏对文本子句之间关系的建模,且存在学习过 程不易控制、可解释性差和对高质量标注数据依赖的不足。针对以上问题,本文提出了一种结合规则蒸馏 的情感原因发现方法。该方法使用层次结构的双向门限循环单元 (Bi-GRU) 捕获词级的序列特征和子句之间 的潜层语义关系,并应用注意力机制学习子句与情感关键词之间的相互联系,同时结合相对位置信息和残 差结构得到子句的最终表示。在此基础上,通过知识蒸馏技术引入逻辑规则,从而使该模型具有一定的可 控性,最终实现结合逻辑规则的情感原因发现。在中文情感原因发现数据集上的实验结果显示,该方法达到了目前已知的最优结果,F1 值提升约 2 个百分点。

作者简介:

徐睿峰,教授,博士生导师,计算机科学与技术学院院长助理。亚洲自然语言处理学会(AFNLP)亚洲语言资源委员会主席。中国人工智能学会理事、青年工作委员会秘书长,中国计算机学会中文信息技术专业委员会副秘书长,Springer International Journal of Machine Learning and Cybernetics (SCI IF 3.844, JCR 1区) 副主编,深圳高层次领军人才(地方级)。香港理工大学电子计算学系硕士、博士,曾任香港中文大学博士后,香港理工大学高级研究助理,香港城市大学研究员。现任亚洲自然语言处理学会(AFNLP)社会媒体计算专委会委员,中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会常务委员、计算语言学专委会委员,中国人工智能学会自然语言理解专业委员会委员、知识工程与分布智能专委会委员等。

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报告主题:面向大数据的粒计算理论与方法

报告摘要:大数据给现有的数据分析与挖掘技术带来了前所未有的挑战,探索大数据分析的粒计算新理论与新方法已成为数据挖掘与机器学习领域所关心的重要问题。本报告分析了大数据挖掘特点与粒计算范式的高度契合性,介绍了我们在基于粒计算的大数据分析挖掘方面的最新研究进展,探讨了多粒度计算在数据建模中的一些思考。

嘉宾简介:梁吉业,博士、教授、博士生导师,CCF 会士,山西大学副校长,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室主任,教育部计算机类专业教学指导委员会委员,中国计算机学会理事,中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任委员,山西省计算机学会理事长,享受国务院政府特殊津贴专家。任国际学术期刊《International Journal of Computer Science and Knowledge Engineering》、国内学术期刊《计算机研究与发展》与《模式识别与人工智能》编委。先后主持国家863计划项目2项、国家自然科学基金项目7项(其中重点基金项目2项),973计划前期研究专项1项。先后在《Artificial Intelligence》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Data Mining and Knowledge Discovery》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《中国科学》等国际国内重要学术刊物和会议上发表论文200余篇,其中SCI收录100余篇。作为第一完成人获山西省自然科学一等奖2项。2014年—2018年,连续入选爱思唯尔中国高被引学者榜单。指导的博士生获得全国百篇优秀博士学位论文提名奖、CCF优秀博士学位论文奖、中国人工智能学会优秀博士学位论文。

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面向大数据的粒计算理论与方法SMP2019(2019-08).pdf
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报告主题:城市大脑与边缘计算

报告摘要:城市大脑是智能城市的决策指挥系统,其决策信息来自于包括摄像头等视频传感器在内的各种感知系统。与人的感知系统中视觉信息占比最大类似,目前监控摄像头也是城市大脑的最大数据来源。以前,大多数交通监控系统是将摄像头获得原始图像或视频数据简单压缩后传给城市各级数据中心存储和处理,但数据利用效率较低。最近几年,边缘计算的概念出现后很多系统在摄像头端进行对象识别或事件分析,由此形成的视频结构化数据在一定程度上提升了检索分析的效率,但对已有存量摄像机网络系统升级带来很大成本和工程压力。本报告借鉴人类视觉系统进化历史的分析,提出城市大脑与边缘计算的分工与协调机制,使得城市大脑可以分步演进,兼顾摄像机网络存量和新增市场,逐步达到城市大脑可使用的程度。

嘉宾简介:中共党员,辽宁省大连市人,现任中国工程院院士、北京大学教授、鹏城实验室主任,中国计算机学会理事长,新一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长,全国专业标准化技术委员会副主任,数字音视频编解码技术标准(AVS)工作组组长,国际电气和电子工程师协会会士(IEEE Fellow)、美国计算机协会会士(ACM Fellow)。1979年至1982年,在哈尔滨科技大学学习(跳级一年),获本科学位;1982年至1985年,在哈尔滨工业大学学习,获硕士学位;1985年至1988年,在哈尔滨工业大学学习,获博士学位;1988年至1991年,在日本东京大学学习,获博士学位。1985年至1996年,在哈尔滨工业大学工作,被聘为助教、讲师、教授,历任计算机系主任、校长助理。1996年至2006年,在中国科学院所属单位工作,被聘为研究员、教授、历任中科院计算所副所长、所长、中科院研究生院常务副院长(2000年至2003年兼任中国科学技术大学副校长)。2006年至今,在北京大学工作,被聘为教授、博雅讲席教授,任数字视频编解码技术国家工程实验室主任。2011年当选中国工程院院士。曾任第十届、十一届、十二届全国政协委员,国务院学科评议组计算机学科成员,计算机学报主编;2013年至2018年,在国家自然科学基金委员会工作,任自然科学基金委副主任。2018年至今,被聘为鹏城实验室主任。曾一次获得国家技术发明二等奖、五次获得国家科技进步二等奖、一次获得国家自然科学二等奖,获得“2005中国十大教育英才”称号和中国计算机学会王选奖。

主要从事人工智能应用和多媒体技术、计算机视觉、模式识别与图像处理、虚拟现实方面的研究,主要著作有《数字视频编码技术原理》、《Advanced Video Coding Systems》等。在本领域国际期刊上发表论文200余篇,国际会议论文600余篇。

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城市大脑与边缘计算@SMP2019_高文.pptx.pdf
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