面向学科竞赛的组队平台研究
这是一篇关于迁移学习,领域自适应,组推荐,个性化推荐,协同学习的论文, 主要内容为学科竞赛是面向高校学生的课外科技活动,是培养创新人才的一种卓越机制。学科竞赛课程与其他课程有一定的区别,主要利用学生的自主学习和碎片化学习。参赛过程中对学生的信息收集能力和时间管理能力有一定的要求。传统的集中式教学严重制约了学生个性化的指导,并且人为主观的组队方式也不利于队员的协同合作。随着互联网技术的快速发展,利用网络学习平台的优势不仅能给予学习者丰富的学习资源,还能提供碎片化学习与个性化学习。因此如何让网络平台与学科竞赛相结合提升学生的综合参赛水平是值得我们研究的地方。本文主要研究基于面向学科竞赛的组队平台。首先,对学科竞赛(以数学建模为例)的教学方式和现有的平台进行了研究,并分析了该模式的不足。对平台整体需求进行了分析,完成了平台功能的设计;然后依据CELTS-11规范建立了群组用户学习模型,并且把能力属性细分为知识熟知度、协作能力、信息收集能力满足学科竞赛的基本能力要求。接着使用迁移学习解决平台数据稀疏的问题。在学习资源推荐方面采用群组学习生成网络给参赛小组进行组推荐;最后,本文在Eclipse环境下,采用Spring+SpringMVC+Mybatis的架构完成了组队平台的研发,实现了小组学习资源推荐、竞赛项目推荐、小组协同学习管理、论坛、分享等功能。该系统经多次测试,其主要功能基本达到预设目标。该组队平台以提高参赛小组的综合能力水平为目标,并且提供高效的协同工作环境。在学习资源方面,采用群组学习生成网络的形式给小组推荐,满足参赛小组的学习需求。在参赛指导方面也可选择符合本小组偏好的教师来指导参赛,实现指导的个性化需求。
面向学科竞赛的组队平台研究
这是一篇关于迁移学习,领域自适应,组推荐,个性化推荐,协同学习的论文, 主要内容为学科竞赛是面向高校学生的课外科技活动,是培养创新人才的一种卓越机制。学科竞赛课程与其他课程有一定的区别,主要利用学生的自主学习和碎片化学习。参赛过程中对学生的信息收集能力和时间管理能力有一定的要求。传统的集中式教学严重制约了学生个性化的指导,并且人为主观的组队方式也不利于队员的协同合作。随着互联网技术的快速发展,利用网络学习平台的优势不仅能给予学习者丰富的学习资源,还能提供碎片化学习与个性化学习。因此如何让网络平台与学科竞赛相结合提升学生的综合参赛水平是值得我们研究的地方。本文主要研究基于面向学科竞赛的组队平台。首先,对学科竞赛(以数学建模为例)的教学方式和现有的平台进行了研究,并分析了该模式的不足。对平台整体需求进行了分析,完成了平台功能的设计;然后依据CELTS-11规范建立了群组用户学习模型,并且把能力属性细分为知识熟知度、协作能力、信息收集能力满足学科竞赛的基本能力要求。接着使用迁移学习解决平台数据稀疏的问题。在学习资源推荐方面采用群组学习生成网络给参赛小组进行组推荐;最后,本文在Eclipse环境下,采用Spring+SpringMVC+Mybatis的架构完成了组队平台的研发,实现了小组学习资源推荐、竞赛项目推荐、小组协同学习管理、论坛、分享等功能。该系统经多次测试,其主要功能基本达到预设目标。该组队平台以提高参赛小组的综合能力水平为目标,并且提供高效的协同工作环境。在学习资源方面,采用群组学习生成网络的形式给小组推荐,满足参赛小组的学习需求。在参赛指导方面也可选择符合本小组偏好的教师来指导参赛,实现指导的个性化需求。
面向结肠息肉分割的深度学习融合方法研究
这是一篇关于结肠息肉分割,Transformer,协同学习,多尺度特征的论文, 主要内容为结直肠癌的早期发现和诊断逐渐成为全世界重点关注的问题,而结直肠癌的形成主要与肠道黏膜内层的结肠息肉组织的病变有关。现如今,在结肠息肉分割任务中,主要分为基于传统的分割方法和基于深度学习的分割方法。传统分割方法主要依据低级特征进行分割,但是结肠息肉形状多变,所以分割精度提升有限。较之传统分割方法,深度学习方法展现出了更好的性能。其中,这类方法以基于卷积神经网络和基于Transformer的方法为代表。但是基于卷积神经网络的分割方法存在结构的固有局限性,即不能建立任意像素之间的关联进而实现全局特征学习。而另一类深度学习方法Transformer可以在像素之间建立长距离依赖关系,实现全局信息的获取,但是对于低级信息的获取却是有限的。针对上述挑战,本文深入研究了应用于结肠息肉分割的深度学习新方法,主要包含如下几个方面的工作:首先,针对众多分割方法在小目标结肠息肉数据集上分割精度较低问题,本文提出了多视角协同学习增强的分割方法Fu-Trans HNet(Fusion-Transformer-Hard Net MSEG)。该模型主要是基于视觉领域中Transformer的全局特征学习优势和卷积神经网络的局部特征学习优势,设计一种新型融合模块充分融合两分支提取的特征信息,以便尽可能地减少小目标信息的丢失。在Fu-Trans HNet中将Transformer分支、CNN分支和融合分支视为三个视角,利用多视角协同策略进一步优化训练过程。在训练过程中依据各个视角的重要性动态分配权重。在测试时将各视角的输出预测图乘以各自权重然后在相加作为最终预测结果。大量实验结果表明,Fu-Trans HNet与其他先进方法相比较,在包含较多小直径结肠息肉的数据集中取得了较优异的性能,并且在其他公开数据集中也取到了不错的效果。有效验证了Fu-Trans HNet对于结肠息肉分割精度的提升是有帮助的,特别是在小目标分割场景中更为明显。进一步地,为了在更普遍的结肠息肉数据集上进一步提升分割精度,本文提出了基于轻量化模型和多尺度特征融合的结肠息肉分割方法Mix Form Net。该方法利用多尺度特征输出Mix Transformer作为编码器,然后依据输出设计一种新型解码器结构。在解码器中,对Mix Transformer输出的多级尺度特征图分别进行处理:对于包含丰富几何空间信息的低层特征图将其输入到Pre Net中,利用卷积操作提取更详细的局部细节信息;对于另外三层特征图利用多尺度特征融合模块将其进行融合,目的是为了获取更丰富的特征信息,增强信息的表征能力。实验数据表明,Mix Form Net在多个公开的数据集上都实现了更好的度量结果,具有更好的普适性,并且适当的降低了计算成本。最后,在上述工作的基础上,设计开发了基于结肠镜图像的智能结直肠癌在线问诊平台原型系统。首先对该平台进行问题分析和可行性分析,确定平台的整体架构,然后对各个模块进行详细设计。整个平台采用前后端分离的方式进行开发,其中前端采用Vue框架,后端采用Django框架,数据存储采用本地服务和云服务相结合的方式进行存储,分割功能利用本文提出的分割算法进行实现。该平台的设计主要是服务于结肠疾病患者和肠道医生,其中患者可以使用该平台共享的线上医疗资源,进而简化线下问诊流程;医生可以使用该平台的分割算法对结肠镜图像进行自动分割,进而辅助诊断过程。问诊平台的设计与开发将有助于改善结直肠相关疾病的问诊环境和方式,并且在一定程度上缓解医疗资源配置的不平衡问题。
基于高等职业技术院校教学模式的协同学习系统设计与实现
这是一篇关于协同学习,劣构问题,系统设计的论文, 主要内容为当前,适合于学习者有效学习的网络学习环境的研究已经受到广泛关注,特别是建构主义理论支持下的基于网络环境的学习系统的研究。然而,目前的网络学习系统主要是支持自主学习,缺乏对于劣构问题和复杂性问题解决的环境,学习资源和组织活动缺乏开放性和动态性。本论文的研究目的是构建一个学习内容和组织活动开放的适合于劣构问题的解决和培养学生解决问题能力的学习环境。本论文通过分析当前网络学习系统的不足以及协同学习模式的国内外研究现状,提出了基于高等职业技术院校教学模式的协同学习系统设计与实现,并深入研究协同学习的特征,确定了基于高等职业技术院校教学模式协同学习模式的内涵、组成要素和框架。然后运用软件工程的思想,进行系统的需求分析和概要设计,得出协同学习系统的数据流图、功能结构图、E-R图和数据库的详细设计。最后,在JSP技术和SQL Server数据库技术的支持下,详细设计并实现系统的各模块功能。
面向学科竞赛的组队平台研究
这是一篇关于迁移学习,领域自适应,组推荐,个性化推荐,协同学习的论文, 主要内容为学科竞赛是面向高校学生的课外科技活动,是培养创新人才的一种卓越机制。学科竞赛课程与其他课程有一定的区别,主要利用学生的自主学习和碎片化学习。参赛过程中对学生的信息收集能力和时间管理能力有一定的要求。传统的集中式教学严重制约了学生个性化的指导,并且人为主观的组队方式也不利于队员的协同合作。随着互联网技术的快速发展,利用网络学习平台的优势不仅能给予学习者丰富的学习资源,还能提供碎片化学习与个性化学习。因此如何让网络平台与学科竞赛相结合提升学生的综合参赛水平是值得我们研究的地方。本文主要研究基于面向学科竞赛的组队平台。首先,对学科竞赛(以数学建模为例)的教学方式和现有的平台进行了研究,并分析了该模式的不足。对平台整体需求进行了分析,完成了平台功能的设计;然后依据CELTS-11规范建立了群组用户学习模型,并且把能力属性细分为知识熟知度、协作能力、信息收集能力满足学科竞赛的基本能力要求。接着使用迁移学习解决平台数据稀疏的问题。在学习资源推荐方面采用群组学习生成网络给参赛小组进行组推荐;最后,本文在Eclipse环境下,采用Spring+SpringMVC+Mybatis的架构完成了组队平台的研发,实现了小组学习资源推荐、竞赛项目推荐、小组协同学习管理、论坛、分享等功能。该系统经多次测试,其主要功能基本达到预设目标。该组队平台以提高参赛小组的综合能力水平为目标,并且提供高效的协同工作环境。在学习资源方面,采用群组学习生成网络的形式给小组推荐,满足参赛小组的学习需求。在参赛指导方面也可选择符合本小组偏好的教师来指导参赛,实现指导的个性化需求。
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