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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi | Fecha: 2021

La investigación sobre la calidad educativa ha recibido mucha atención a medida que la actual reforma de la enseñanza en la educación superior continúa profundizándose y creciendo. La clave para mejorar la calidad educativa es mejorar la calidad de la enseñanza, y la evaluación docente es una herramienta importante para lograrlo. Como resultado, la gestión educativa requiere el desarrollo y perfeccionamiento de un sistema para evaluar la calidad de la enseñanza. Por otro lado, los enfoques tradicionales para evaluar la calidad de la enseñanza presentan problemas debido a sus limitaciones. Por lo tanto, es necesario desarrollar un modelo científico y razonable para evaluar la calidad de la enseñanza de los profesores universitarios. Presentamos un modelo único para evaluar la calidad de la enseñanza en aulas de universidades y colegios, basado en algoritmos genéticos mejorados y redes neuronales. La idea básica es utilizar algoritmos genéticos de mutación adaptativa para refinar los pesos iniciales y los umbrales de la red neuronal BP. Los hallazgos de la evaluación

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

La organización efectiva y la utilización de datos de equipos militares son piedras angulares importantes para la construcción de un sistema de conocimiento. Construir un grafo de conocimiento en el campo de equipos militares puede describir de manera efectiva la relación entre la entidad y la información de atributos de la entidad. Por lo tanto, el personal relevante puede obtener información de forma rápida y precisa. La extracción de atributos es una parte importante de la construcción del grafo de conocimiento. Dado la falta de datos anotados en el campo de equipos militares, proponemos un nuevo método de anotación de datos, que adopta la idea de supervisión a distancia para construir automáticamente el conjunto de datos de extracción de atributos. Convertimos la tarea de extracción de atributos en una tarea de anotación de secuencia. Al mismo tiempo, proponemos un método de extracción de atributos basado en RoBERTa-BiLSTM-CRF-SEL. En primer lugar, se construye una lista de sinónimos de nombres de atributos, luego se obtiene un corpus de atributos de equipos militares a través de la anotación automática de

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

El reconocimiento de modulación de señal es ampliamente utilizado en el campo de detección de espectro, estimación de canal y reconocimiento de interferencias. Con el desarrollo de la inteligencia artificial, se han logrado avances sustanciales en el reconocimiento de señales utilizando enfoques de aprendizaje profundo. Sin embargo, se requiere una gran cantidad de datos para el aprendizaje profundo. Con un enfoque creciente en la privacidad y la seguridad, a veces las barreras entre las fuentes de datos son difíciles de superar. Esto limita los datos y los debilita, por lo que el aprendizaje profundo no es suficiente. El aprendizaje federado puede ser una forma viable de resolver este desafío. En este artículo, examinaremos el reconocimiento de modulación de señal basado en el aprendizaje federado con privacidad diferencial, y los resultados muestran que la tasa de reconocimiento es aceptable mientras se cumplen la protección de datos y la seguridad.

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

La detección de fraudes con tarjetas de crédito (CCFD) es importante para proteger la propiedad de los titulares de tarjetas y la reputación de los bancos. El desequilibrio de clases en los datos de transacciones con tarjetas de crédito es un factor principal que afecta el rendimiento de clasificación de los modelos de detección actuales. Sin embargo, los enfoques previos se centran en mejorar la precisión de predicción de las muestras de la clase minoritaria (transacciones fraudulentas), lo que generalmente conduce a una caída significativa en el rendimiento predictivo de los modelos para las muestras de la clase mayoritaria (transacciones legales), lo que aumenta considerablemente el costo de investigación para los bancos. En este artículo, proponemos un modelo de aprendizaje de conjunto heterogéneo basado en la distribución de datos (HELMDD) para abordar los datos desequilibrados en CCFD. Validamos la efectividad de HELMDD en dos conjuntos de datos reales de tarjetas de crédito. Los resultados experimentales demuestran que

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

La baja capacidad de carga y la poca precisión de posicionamiento de los motores paso a paso en operaciones de alta velocidad son actualmente dos de los cuellos de botella que limitan su aplicación en aplicaciones de alta velocidad y alta carga. Para resolver este problema, se propone un controlador híbrido para el sistema de accionamiento de motor paso a paso en bucle cerrado de alta velocidad y alta carga, que incluye dos contenidos principales. En primer lugar, para el control de posición, se propone un controlador híbrido basado en el error de posición para la conmutación automática en bucle abierto/cerrado, combinado con el ajuste automático de la amplitud y el ángulo de la corriente espacial dada. En segundo lugar, se adopta una estrategia avanzada de compensación de ángulo basada en feedforward integrado de error para compensar el ángulo eléctrico del vector de corriente espacial combinado. Para verificar la efectividad del método propuesto, se llevan a cabo análisis teóricos y desarrollo del sistema, así como pruebas. En comparación

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

El reconocimiento de entidades clínicas (CNER) identifica entidades en registros médicos no estructurados y las clasifica en categorías predefinidas. Es de gran importancia para estudios clínicos de seguimiento. La mayoría de los métodos de CNER existentes no prestan suficiente atención a las características a nivel de radical chino y a la especialidad del campo chino. Este artículo propone el modelo Ra-RC, que combina características radicales y una estructura de aprendizaje profundo para solucionar este problema. Se utiliza un codificador bidireccional de representación de transformador (RoBERTa) para aprender características médicas a fondo. Al mismo tiempo, se emplea una red neuronal bidireccional de memoria a corto plazo (BiLSTM) para extraer información a nivel de radical y capturar la relevancia interna de las características y unir los autovectores generados por RoBERTa. Además, se considera la relación entre etiquetas para obtener la secuencia de etiquetas óptima aplicando el campo aleatorio condicional (CRF). Los resultados experimentales demuestran que el modelo propuesto

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

El vigoroso desarrollo de la tecnología de comunicación, especialmente el desarrollo de la tecnología de comunicación de redes inalámbricas, ha acelerado su proceso de informatización en cada vez más aplicaciones industriales. En el campo de las aplicaciones de monitoreo y detección, las numerosas ventajas de la tecnología de transmisión de redes inalámbricas proporcionan una referencia importante para el monitoreo de compactación de alta calidad. La práctica ingenieril muestra que la tecnología de construcción de pavimentos asfálticos es la garantía definitiva de la calidad ingenieril. Es importante reconocer que el rendimiento del pavimento está fuertemente influenciado por la condición de unión de interfaces y que la falla de la interfaz puede reducir la capacidad de servicio de los pavimentos en lugar de su vida estructural general. Este artículo presenta una prueba de laboratorio para investigar el rendimiento a tracción de unión entre capas de asfalto mediante pruebas de tracción. Los métodos de prueba y los dispositivos para determinar la unión en relación con las pruebas de tracción se resumen de la siguiente manera

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

El sistema de visualización inteligente de imágenes 3D anterior es grande en tamaño y pobre en precisión, y el efecto de visualización y la sincronización no pueden satisfacer las necesidades de los usuarios. Con el objetivo de este fenómeno, se ha diseñado un sistema de visualización inteligente de imágenes 3D integrado basado en la tecnología de realidad virtual. En los últimos años, con el rápido desarrollo de la tecnología informática, la tecnología de medición tridimensional se ha vuelto cada vez más madura, y la tecnología de información tridimensional ha surgido en diferentes campos en la vida real. Con el desarrollo de la informática y la tecnología de control automático, cada vez aparecen más robots inteligentes en la producción y la vida. Como un subsistema importante de los sistemas de robots inteligentes, el sistema de visión también está recibiendo cada vez más atención. El sistema de imágenes tridimensionales proyecta un enrejado estructurado en la superficie del objeto de destino, utiliza un sensor digital para recoger la imagen de luz estructurada deformada modulada por la superficie del objeto, y utiliza de manera integral

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

El emprendimiento se ha convertido en la elección de muchos jóvenes hoy en día, y muchos emprendedores deportivos se han unido a él. Sin embargo, el desempeño emprendedor de los emprendedores deportivos no puede garantizarse de manera efectiva. Por lo tanto, el diseño del modelo de simulación del sistema de gestión de alerta temprana del desempeño emprendedor es extremadamente urgente. Se basa en la red de sensores inalámbricos que proporciona una garantía importante para el diseño del modelo. Por lo tanto, es necesario estudiar el modelo de simulación del sistema de gestión de alerta temprana del desempeño emprendedor deportivo basado en la red de sensores inalámbricos. El propósito de este trabajo es comenzar con la investigación sobre el modelo de simulación del sistema de gestión de alerta temprana del desempeño emprendedor deportivo basado en redes de sensores inalámbricos, seleccionar emprendedores de una universidad deportiva en nuestra ciudad como objeto de análisis, establecer un modelo de simulación del

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

El sistema de diagnóstico de video remoto basado en Internet de las cosas se fundamenta en la integración de tecnología inteligente avanzada. Para promover mejor una sociedad armoniosa, la construcción de un sistema de videovigilancia se está acelerando en nuestro país. Muchas empresas y agencias gubernamentales han invertido mucho dinero en la construcción de sistemas de videovigilancia. La calidad de las imágenes de video es un índice importante para evaluar el sistema de videovigilancia. Sin embargo, a medida que el número de cámaras sigue aumentando, el tiempo de monitoreo también se extiende. Frente a muchas cámaras, no es realista depender únicamente de los ojos humanos para diagnosticar la calidad del video. Además, debido a la subjetividad de los ojos humanos, habrá cierta desviación en el diagnóstico a través de los ojos humanos, y estos factores plantean nuevos desafíos para el mantenimiento del sistema. Por lo tanto, basándose en la tecnología de inteligencia artificial y el procesamiento digital de imágenes, nace el sistema

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