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医疗大数据指数目庞大、增长迅速、结构复杂、隐藏价值高的数据。机器学习技术能够有效分析医疗大数据的内部联系,对疾病的早期诊断及预后具有重要临床指导意义。阐述了机器学习技术在医疗大数据中的应用及研究进展,包括在大数据分析中的回归分析、决策树、基于内核的算法、降低维度算法等浅层机器学习算法模型,卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、深度信念网络等深度学习算法模型,以及各个算法模型的临床应用,分析了机器学习在医疗数据挖掘中的应用前景和存在的技术难题。 相似文献
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机器学习应用于心理健康领域逐渐成为重要的发展趋势。文章从机器学习的相关概念界定出发,梳理机器学习的数据类型和来源,比较不同机器学习算法的优缺点,重点结合传统心理学工具的局限性和机器学习的优势来阐述机器学习在心理健康领域中的应用。最后总结机器学习的局限并提出展望,以期在识别或筛选国民心理健康问题、有效解决或预防心理问题方面发挥积极促进作用,并为临床心理咨询干预提供大数据分析支持,为中国智慧医疗贡献方法学指导。 相似文献
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在大数据应用领域,如何快速地对海量数据进行挖掘是当前大数据应用基础研究的热点和难点,也是制约大数据真正应用的关键.而机器学习是解决该问题的有效途径,本文综述抽象增强学习、可分解增强学习、分层增强学习、关系增强学习和贝叶斯增强学习等五类增强学习方法的研究进展,分析了它们的优势和缺点,指出将监督学习或半监督学习与增强学习相结合是大数据机器学习的有效方法. 相似文献
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素养导向下的大概念教学理论对高中信息技术教学的单元设计有启发性。本文以“机器学习”单元为例,围绕观念大概念“数据和算法是影响机器学习性能的关键因素”,选择机器学习真实案例,通过演示案例、探究案例和体验案例的综合运用,帮助学生在多样化深度体验中学习大概念。 相似文献
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机器学习作为人工智能的核心学科,一直与哲学认识论问题交织在一起。通过对机器学习本质的分析,发现尽管机器学习研究领域发展迅速,但认识活动过程中的主体依然是人类,机器学习只是人类认识活动和实践活动的一个辅助性技术工具;机器学习为人类提供了一种认识世界的新思路、新工具和新方式,是对哲学认识论问题的进一步深化;机器学习是对传统逻辑中的归纳推理、演绎推理和类比推理这些人类经典形式推理的思维模仿和技术拓展。 相似文献
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利用爬虫技术从中国种业大数据平台获取小麦特征信息数据集,采用手工结合计算机程序的方式处理数据.对处理后的数据使用传统机器学习中的支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习中的BP神经网络方法,分别构建小麦抗寒性模型.实验结果表明,与传统机器学习的模型相比,BP神经网络在小麦抗寒性分类效果预测上表现的效果优、预测准确率高. 相似文献
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随着信息化的普及和数据库的大量建立,如何从数据中提炼出有用的信息已成为亟待解决的问题。机器学习是人工智能研究的核心问题,文章阐述了机器学习的概念、发展和分类及其应用,提出了机器学习的研究目标,指出了机器学习的发展趋势。 相似文献
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李国峰 《北京城市学院学报》2021,(1)
随着教育大数据应用愈发广泛,智慧学习成为现阶段信息化教育的突出成果。依托于教育大数据背景,智慧学习能够为学习者提供更为优化的学科知识架构、统筹整合各类教学资源、提高专业知识的适应性。为充分发挥智慧学习的现实价值,在构建其系统模型时应当遵循科学合理、简便易行、稳定可靠等原则。因此,在教育大数据背景下,智慧学习系统模型的构建可从框架规划、测试开发规范搭建以及明确目标等四方面进行,为学生提供科学有效的学习帮扶工具。 相似文献
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在＂大数据＂时代,数据管理成为虚拟学习社区面临的重要挑战,而学习资源的数据安全是数据管理的核心。通过文献研究,得出目前大数据的规模和来源;从学习资源共享和保护两方面,分析了大数据对虚拟学习社区产生的新影响和大数据下虚拟学习社区呈现的新特点以及虚拟学习社区面临的安全威胁和挑战。随着大数据海量信息的爆炸式增长,传统的虚拟学习社区资源保护技术和方法力不从心,结合虚拟学习社区的特点和功能,提出了门限代理签名在虚拟学习社区的应用。协同学习作为虚拟学习社区的一种重要形式,成为人们学习、探索知识的有效方式之一;通过分析大数据时代虚拟社区协同学习的分布式特点、新的演变和组成要素,厘清了虚拟学习社区中协同学习的安全需求,提出了基于门限代理签名的协同学习安全保护方案,以期为大数据时代虚拟学习社区提供安全的网络学习环境做出理论的新探索。 相似文献
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云计算、大数据、人工智能等新信息技术的飞速发展,让新信息时代下的个性化学习成为当代教育变革发展的新范式。为推进新信息技术与高职教育深度融合创新,破解人才培养难题,以高职计算机网络技术专业网络设备管理课程为例,进行课程现状和学情分析,构建大数据视野下基于云学习平台的个性化学习模型,进行课程个性化教学改革与实践,通过学习满意度调查和学习成绩分析,个性化教学改革取得良好教学效果。 相似文献
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ABSTRACTThis paper examines visions of ‘learning’ across humans and machines in a near-future of intensive data analytics. Building upon the concept of ‘learnification’, practices of ‘learning’ in emerging big data-driven environments are discussed in two significant ways: the training of machines, and the nudging of human decisions through digital choice architectures. Firstly, ‘machine learning’ is discussed as an important example of how data-driven technologies are beginning to influence educational activity, both through sophisticated technical expertise and a grounding in behavioural psychology. Secondly, we explore how educational software design informed by behavioural economics is increasingly intended to frame learner choices to influence and ‘nudge’ decisions towards optimal outcomes. Through the growing influence of ‘data science’ on education, behaviourist psychology is increasingly and powerfully invested in future educational practices. Finally, it is argued that future education may tend toward very specific forms of behavioural governance – a ‘machine behaviourism’ – entailing combinations of radical behaviourist theories and machine learning systems, that appear to work against notions of student autonomy and participation, seeking to intervene in educational conduct and shaping learner behaviour towards predefined aims. 相似文献
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面部表情识别是计算机视觉热门领域。表情识别技术使得计算机能够理解人类的情绪,具有广阔应用前景。针对基于传统机器学习和深度学习的表情识别方法进行研究,首先归纳表情识别领域常用的公开数据集;然后从传统的机器学习和深度学习角度介绍表情识别基本流程与常见方法;最后指出表情识别领域存在的问题,并对未来可能的发展方向进行了总结。 相似文献