面向工业智能的知识管理与算法开放平台设计与实现
这是一篇关于工业智能,预测性维护,知识管理,算法开放,学习平台的论文, 主要内容为随着国家大力推动新一代信息技术与制造业的融合,工业互联网快速发展,预测性维护作为工业智能的关键技术,是典型的大数据、AI赋能制造业的应用场景,市场广阔,是领域内的杀手级应用,而目前掌握预测性维护技术的相关人才却寥寥无几,人才缺口巨大,一个原因是由于行业门槛相对较高,另一个原因是市面上面向工业智能领域的教学平台较少,适合新人上手的更是寥寥无几,而且目前高校内也缺少相应的培养体系和课程。针对此现状,本论文提出面向工业智能的知识管理与算法开放平台设计与实现,为工业智能领域的初学者提供一个知识学习、数据管理、算法体验与开放的一站式学习平台,为工业APP的开发者提供一种新型的端到端的开发模式,引导其快速熟悉行业知识。本论文从软件开发的基本流程出发,给出背景调研、研究现状、需求分析、相关技术研究、平台设计与实现、系统测试与验证等章节,并逐步介绍平台完整的开发流程。功能设计方面,与论文题目相对应,首先设计了用于知识管理的教程与项目模块和数据集模块这两个功能模块,教程与项目模块用于展示工业智能领域相关技术、算法、案例、项目等教程,为初学者提供了一个知识获取的平台。数据集模块提供数据集下载、在线图形化展示、数据集上传功能,为用户提供数据管理功能;此外,平台设计了用于算法开放的算法库模块和API模块,并且基于这两个模块开创性地提出了一种新型的端到端开发模式,工业APP的开发者在本地调试好算法后,在算法库模块上传算法并自动生成API,然后基于API模块的API文档去调用相应算法得到处理结果,这样基于平台提供的类似云端功能,将开发者的算法发布到线上,结合微信小程序等客户端,开发者不需要搭建后端服务器就可以开发自己的工业APP。功能实现方面,平台整体基于Java语言开发,框架采用SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架,数据库的使用方面,选择MySQL作为平台存储数据的主要数据库,同时使用Redis存储文件存储路径、训练结果等信息,并选择Redis作为缓存使用。算法计算同时基于Java环境下的Weka和Python环境下的scikit-learn库和tensorflow库,平台使用这些算法库构建了一套算法引擎,支撑平台算法库模块和API模块所有的算法计算功能,同时使用RabbitMq消息队列异步处理复杂计算请求,改善用户体验。
面向工业智能的知识管理与算法开放平台设计与实现
这是一篇关于工业智能,预测性维护,知识管理,算法开放,学习平台的论文, 主要内容为随着国家大力推动新一代信息技术与制造业的融合,工业互联网快速发展,预测性维护作为工业智能的关键技术,是典型的大数据、AI赋能制造业的应用场景,市场广阔,是领域内的杀手级应用,而目前掌握预测性维护技术的相关人才却寥寥无几,人才缺口巨大,一个原因是由于行业门槛相对较高,另一个原因是市面上面向工业智能领域的教学平台较少,适合新人上手的更是寥寥无几,而且目前高校内也缺少相应的培养体系和课程。针对此现状,本论文提出面向工业智能的知识管理与算法开放平台设计与实现,为工业智能领域的初学者提供一个知识学习、数据管理、算法体验与开放的一站式学习平台,为工业APP的开发者提供一种新型的端到端的开发模式,引导其快速熟悉行业知识。本论文从软件开发的基本流程出发,给出背景调研、研究现状、需求分析、相关技术研究、平台设计与实现、系统测试与验证等章节,并逐步介绍平台完整的开发流程。功能设计方面,与论文题目相对应,首先设计了用于知识管理的教程与项目模块和数据集模块这两个功能模块,教程与项目模块用于展示工业智能领域相关技术、算法、案例、项目等教程,为初学者提供了一个知识获取的平台。数据集模块提供数据集下载、在线图形化展示、数据集上传功能,为用户提供数据管理功能;此外,平台设计了用于算法开放的算法库模块和API模块,并且基于这两个模块开创性地提出了一种新型的端到端开发模式,工业APP的开发者在本地调试好算法后,在算法库模块上传算法并自动生成API,然后基于API模块的API文档去调用相应算法得到处理结果,这样基于平台提供的类似云端功能,将开发者的算法发布到线上,结合微信小程序等客户端,开发者不需要搭建后端服务器就可以开发自己的工业APP。功能实现方面,平台整体基于Java语言开发,框架采用SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架,数据库的使用方面,选择MySQL作为平台存储数据的主要数据库,同时使用Redis存储文件存储路径、训练结果等信息,并选择Redis作为缓存使用。算法计算同时基于Java环境下的Weka和Python环境下的scikit-learn库和tensorflow库,平台使用这些算法库构建了一套算法引擎,支撑平台算法库模块和API模块所有的算法计算功能,同时使用RabbitMq消息队列异步处理复杂计算请求,改善用户体验。
自主移动型教育机器人辅助的项目式教学模式设计与应用研究
这是一篇关于项目式教学,教育机器人,自主移动,学习平台,机器人辅助教学的论文, 主要内容为项目式学习作为一种科学有效的教与学模式,广泛受到各教育阶段师生们的热爱。然而,在项目式学习过程中也存在着一些问题,如缺少对学生理论基础的关注、学生参与度不高或“搭便车”现象、教学工具的局限阻碍了项目探究时的灵活性等。近些年,随着人工智能(AI)技术的发展,有些教育实践工作者开始积极探索与AI技术相结合的新型教学模式,试图在教学实践中优化教学流程并寻找其与教育教学融合的路径和方法。教育机器人作为AI技术的典型应用,能够监督、陪伴学生学习,辅助开展教学活动,有效改善项目式教学中存在问题。目前,在项目式学习中通常会涉及不同类型的机器人,但机器人常以一种被动的角色作为教学工具被学生用来组装和编程,而使用教育机器人作为技术手段来创设学习环境和辅助课堂方面的研究仍然位于初步阶段,尤其是在项目式学习课堂中的研究为数不多。因此,本课题研究在AI背景下将自主移动型教育机器人(AMER)用于辅助项目式学习,使机器人以一种主动的方式参与到项目式学习中,更好地辅助和监督整个学习过程。首先,基于建构主义学习理论、ICAP理论及ARCS动机模型构建教学模型,并结合普通项目式教学模式设计了一个由AMER辅助的项目式教学模式,再根据该教学模式及机器人辅助教学的六大特点构建出辅助项目式教学的AMER功能架构。然后,探索了提高教育机器人自主导航能力的关键技术,并构建了支持教育机器人自主导航的3D稠密八叉树地图。最后,利用企业微信搭建了与该教学模式对应的“机器人移动学习助手”平台,在拓宽学生的知识面的同时有效管理与监督学生的项目任务。在此基础上,针对大学《计算机组成原理》课程,选取XX师范大学的计算机类专业的学生作为研究对象开展教学实践。结果表明,本研究提出的教学模式不但能够提高学生的实验创新和设计能力,而且对于提升学习动机、学习参与度、学习兴趣以及协作学习能力都有积极的影响。
自主移动型教育机器人辅助的项目式教学模式设计与应用研究
这是一篇关于项目式教学,教育机器人,自主移动,学习平台,机器人辅助教学的论文, 主要内容为项目式学习作为一种科学有效的教与学模式,广泛受到各教育阶段师生们的热爱。然而,在项目式学习过程中也存在着一些问题,如缺少对学生理论基础的关注、学生参与度不高或“搭便车”现象、教学工具的局限阻碍了项目探究时的灵活性等。近些年,随着人工智能(AI)技术的发展,有些教育实践工作者开始积极探索与AI技术相结合的新型教学模式,试图在教学实践中优化教学流程并寻找其与教育教学融合的路径和方法。教育机器人作为AI技术的典型应用,能够监督、陪伴学生学习,辅助开展教学活动,有效改善项目式教学中存在问题。目前,在项目式学习中通常会涉及不同类型的机器人,但机器人常以一种被动的角色作为教学工具被学生用来组装和编程,而使用教育机器人作为技术手段来创设学习环境和辅助课堂方面的研究仍然位于初步阶段,尤其是在项目式学习课堂中的研究为数不多。因此,本课题研究在AI背景下将自主移动型教育机器人(AMER)用于辅助项目式学习,使机器人以一种主动的方式参与到项目式学习中,更好地辅助和监督整个学习过程。首先,基于建构主义学习理论、ICAP理论及ARCS动机模型构建教学模型,并结合普通项目式教学模式设计了一个由AMER辅助的项目式教学模式,再根据该教学模式及机器人辅助教学的六大特点构建出辅助项目式教学的AMER功能架构。然后,探索了提高教育机器人自主导航能力的关键技术,并构建了支持教育机器人自主导航的3D稠密八叉树地图。最后,利用企业微信搭建了与该教学模式对应的“机器人移动学习助手”平台,在拓宽学生的知识面的同时有效管理与监督学生的项目任务。在此基础上,针对大学《计算机组成原理》课程,选取XX师范大学的计算机类专业的学生作为研究对象开展教学实践。结果表明,本研究提出的教学模式不但能够提高学生的实验创新和设计能力,而且对于提升学习动机、学习参与度、学习兴趣以及协作学习能力都有积极的影响。
基于中文百科的初中数学学科知识图谱构建与应用
这是一篇关于数学学科,知识图谱,本体,学习平台的论文, 主要内容为不论是在科学研究领域还是在教育学科领域,数学学科的地位都是举足轻重的,初中数学学科在整个中学教育阶段更是十分重要。而初中学习阶段的学习者自主学习的能力较差,大多依赖教师来进行知识的传授,并且学习者本身已有的知识认知结构也会影响学习者对现有知识的消化和对新知识的接受能力。随着信息技术的发展以及互联网信息知识的不断更迭,教育领域开始越来越重视教学的科技化与信息化,在这种背景下,各种网络教学平台与计算机辅助教学手段便开始不断涌现。但目前教育教学资源的共享来源主要是各类知识库和网页信息等,存在资源重复、概念描述不规范、知识表示方法不统一以及知识库中的知识关联性较差等问题,所以如何解决好知识的表示、推理和共享,并使之更好地应用于教学,直接影响着教学质量与学习者的学习质量。知识图谱可以通过内容分析与自然语言处理等方法,并利用相关可视化工具可以很好地将学科知识的体系结构与各知识点之间的关系显示出来,比较符合学习者的认知习惯。因此,依据初中数学学科的知识特点与课程教学标准,在互联网上爬取和搜集中文百科中与初中数学学科相关的知识信息,构建初中数学学科知识图谱,不但可以提高学习者的学习效率,而且可以让学习者掌握该学科的知识层次结构及知识间的相互关系,形成更严谨的数学逻辑思维。论文利用本体构建技术,对初中数学知识这一研究对象进行知识图谱构建与应用研究,主要研究内容如下:通过对相关理论与技术基础的研究分析与学习,将本体与知识图谱进行融合,给出了基于本体的学科知识图谱构建的原则与方法。为了提取本体构建所需的初中数学学科领域概念和概念关系,我们首先从中文维基百科数据库下载了维基百科语料数据库文件,并将其存储在My SQL数据库中,分析了其数据表的结构、表与表之间的关系、字段与字段之间的关系等,然后设计相关算法,分别以初中数学教材(人民教育出版社)的各章节名称作为关键词(如“三角形”),从中文维基百科语料数据库中提取并得到了初中数学学科领域概念。其次,根据所提取到的领域概念与数据库表中字段之间的关联关系,提取了初中数学学科领域的上下位概念关系,并利用维基百科页面的重定向机制,提取了其中包含的同义概念关系。最后,将初中数学教材作为参考,对所提取到的概念及概念关系进行逐一校对,并从爬取到的百度百科语料数据库中补充了中文维基百科语料数据库中没有的概念与概念关系,为构建初中数学学科知识图谱奠定了数据基础。在研究分析初中数学学科知识图谱构建方法的基础上,结合基于本体的通用知识图谱构建方法,给出了适合初中数学学科知识图谱的构建流程。利用Protégé这一本体构建工具,完成了基于中文百科的初中数学知识图谱的构建。最后,基于初中数学学科知识本体,设计并实现了初中数学知识图谱学习平台,该学习平台支持针对初中数学知识点的关系查询,通过图的形式返回查询结果,并构建概念结构图展示了学科知识点的结构关系。
基于.NET的《VB程序设计》网络学习平台的设计与实现
这是一篇关于网络教学,.NET,学习平台,《VB程序设计》的论文, 主要内容为随着科学技术和教育思想的发展,新的教学方法、手段、媒体和模式层出不穷,特别是随着互联网的普及,网络教学模式出现给传统的教学模式提出了全面的挑战。本论题正是顺应这一形势而立。针对高校理工科课程《VB程序设计》,为解决传统教学过程中的诸多难题,更好地实现《VB程序设计》课程的教学目标,本文使用.NET技术设计和开发了《VB程序设计》网络学习平台。 全文主要完成了以下四方面工作:(1)概述了《VB程序设计》的课程特征以及当前网络教学模式普遍存在的问题,分析了完成本课题研究的可行性。(2)阐明了设计和开发《VB程序设计》网络学习平台的理论依据。(3)论述了《VB程序设计》网络学习平台的教学设计和逻辑结构设计,并着重介绍了平台中学生学习系统和教师教学管理系统所设计的各个功能模块。(4)介绍了《VB程序设计》网络学习平台开发的关键技术.NET以及三层架构开发思想,最后以学生学习系统的一个子功能模块为例,详细阐述了关键技术的代码实现过程。
河长智能学习平台的研究与设计
这是一篇关于河长制,协同过滤算法,智能推荐,学习平台的论文, 主要内容为全面推行河长制,是国家从推进生态文明建设战略高度做出的重大决策部署。2022年两会期间再次对河长制建设提出了新要求,即每条河流每个湖泊都有人管有人护。河湖的管护工作关键是得有人来管护,并且对管护水平有一定的要求,如何提高各级河长管护水平成了新的问题。以此为基础,本文对河长智能学习平台进行了研究。主要工作包括两个部分:(1)智能学习平台的搭建。河长智能学习平台为解决跨平台问题采用了B/S结构。搭建SpringMVC框架,前端视图采用Freemarker模板引擎工具,通过Web页面进行展示,数据库运用MySQL进行搭建。通过对需求分析的研究,对系统的整体框架进行设计,规划合理的各功能模块。(2)基于平台对课程等学习资源进行智能推荐,对智能推荐算法的研究与设计。本文从主流的推荐方法中选取了协同过滤推荐算法进行研究,通过增加限定条件从用户的等级特征和内容的区域特征两方面进行实验对比。基于等级特征的推荐算法依据平台采集的河长基本信息中的等级特征及对平台中现有课程的学习记录,采用皮尔逊相似度计算用户(河长)间的等级相似度,对相似用户所学习课程进行推荐。基于区域特征的推荐算法依据河长所管辖区域以及课程的区域特征信息,采用余弦相似度算法来计算课程特征信息和河长所辖区域之间的相似度,将区域特征相似度较高的课程对用户进行推荐。基于等级特征的推荐算法和基于区域特征的推荐算法仅在单一方面展现了算法的优势,但是基于单一数据的智能推荐算法未考虑到不同数据之间的关联性,不能充分挖掘数据潜在的价值,导致推荐精度不高。因此本文采用混合推荐的方法对单一推荐算法进行改进,通过对不同特征的重要程度进行分析,充分利用不同数据特征的关联性,来对混合推荐算法中两种特征算法推荐结果进行加权融合,从而提高推荐准确度,实现精准智能推荐。实验结果证明:基于混合特征的协同过滤推荐算法相较于其他算法,其推荐准确率更高,稳定性更强。具有更佳的推荐效果,给予用户更智能的使用体验。对河长学习平台的智能化发展具有一定的参考意义。
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