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    學(xué)習(xí)機(jī)

    • AI“復(fù)活”了的學(xué)習(xí)機(jī)能“火”多久
      孫冰作業(yè)幫學(xué)習(xí)機(jī)學(xué)習(xí)機(jī),可以說(shuō)是一個(gè)很“古老”的品類(lèi)了,在80后、90后的童年記憶里,“望子成龍就用小霸王”“步步高點(diǎn)讀機(jī),哪里不會(huì)點(diǎn)哪里,媽媽再也不用擔(dān)心我的學(xué)習(xí)”的廣告語(yǔ)必然占有過(guò)一席之地,而一臺(tái)文曲星電子詞典在手,那感覺(jué)也毫不遜色于今天拿著最新款手機(jī)。但在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間里,以學(xué)習(xí)機(jī)為代表的教育硬件產(chǎn)品卻一直不溫不火,更談不上是熱門(mén)賽道或者風(fēng)口品類(lèi)。不過(guò),如今有了人工智能技術(shù)的加持,學(xué)習(xí)機(jī)開(kāi)始能提供過(guò)去無(wú)法想象的新價(jià)值,切中了消費(fèi)者的真實(shí)痛點(diǎn)和強(qiáng)烈需求,

      中國(guó)經(jīng)濟(jì)周刊 2023年11期2023-06-20

    • 要成績(jī)更要護(hù)眼 學(xué)習(xí)機(jī)護(hù)眼功能很重要
      在這種情況下,學(xué)習(xí)機(jī)就成了剛需。學(xué)習(xí)機(jī)能在一定程度上幫助父母輔導(dǎo)孩子,甚至可以說(shuō)家長(zhǎng)教不了的,學(xué)習(xí)機(jī)可以幫忙教,家長(zhǎng)本來(lái)會(huì)的內(nèi)容,學(xué)習(xí)機(jī)也能提供一個(gè)優(yōu)秀的補(bǔ)全。例如,海量正版英語(yǔ)繪本資源免費(fèi)閱讀,為學(xué)齡前兒童創(chuàng)造沉浸式雙語(yǔ)學(xué)習(xí)環(huán)境,在生動(dòng)有趣的閱讀體驗(yàn)中,快速掌握語(yǔ)言學(xué)習(xí)、培養(yǎng)語(yǔ)言興趣、實(shí)現(xiàn)美育啟蒙,全方位成長(zhǎng)。隨著產(chǎn)品的迭代發(fā)展,如今兒童學(xué)習(xí)機(jī)的內(nèi)容已經(jīng)十分豐富,涵蓋了自然、生活的各個(gè)方面,兒童可以根據(jù)自己的愛(ài)好選擇自己感興趣的內(nèi)容,學(xué)習(xí)的積極性自然也會(huì)

      家用電器 2023年5期2023-05-25

    • 迭代修正魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)
      )0 引言極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)自提出以來(lái),已經(jīng)成功應(yīng)用于各種實(shí)際問(wèn)題[1-5],成為廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具之一。ELM 主要依賴(lài)于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)簽,如基于L2范數(shù)損失函數(shù)的ELM[6]假設(shè)訓(xùn)練標(biāo)簽的誤差是一個(gè)正態(tài)分布;然而,實(shí)際問(wèn)題中的訓(xùn)練樣本不能保證誤差具有正態(tài)分布。此外,ELM 往往過(guò)分強(qiáng)調(diào)訓(xùn)練過(guò)程中殘差較大的異常點(diǎn),導(dǎo)致ELM 對(duì)異常點(diǎn)的敏感性和魯棒性較差。因此,構(gòu)造能夠抑制異常點(diǎn)影響的魯棒極限學(xué)習(xí)

      計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2023年5期2023-05-24

    • 基于SPCSE與WKELM的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法研究
      入與加權(quán)核極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法,它包含了稀疏主成分空間嵌入算法以及加權(quán)核極限學(xué)習(xí)機(jī)。網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的較多特征不僅會(huì)影響檢測(cè)速度,還會(huì)影響檢測(cè)精度。由于高維空間的信息數(shù)據(jù)是可以以非常小的信息損失在低維空間中進(jìn)行表示的,因而降維可能會(huì)產(chǎn)生較低維度的數(shù)據(jù),從而可以減少網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的特征,當(dāng)前的降維算法有主成分分析法、局部線(xiàn)性嵌入法、核主成分分析法等等。由于網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)中有很多是稀疏的,這些降維算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)處理效果不佳,難以很好地提取稀疏數(shù)據(jù)的信息。因

      計(jì)算機(jī)仿真 2022年6期2022-07-20

    • 基于深度極限學(xué)習(xí)機(jī)的煮糖制煉自適應(yīng)控制研究
      預(yù)期效果。極限學(xué)習(xí)機(jī)是Huang等人提出的一種采用類(lèi)似于單隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),但有別于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全新機(jī)器學(xué)習(xí)方法[3]?;谧钚《朔ū孀R(shí)輸出權(quán)值向量,對(duì)目標(biāo)具備較好的全局逼近能力;不需要頻繁調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù),避免了多次迭代調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)帶來(lái)的計(jì)算復(fù)雜度,提高了網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)效率,減少了模型訓(xùn)練時(shí)間。為了解決存在耦合方式多變、糖膏物性不確定與高度非線(xiàn)性等復(fù)雜因素的煮糖制煉自適應(yīng)控制難題,本文以煮糖制煉過(guò)程離散狀態(tài)控制轉(zhuǎn)移為核心,基于深度極限學(xué)習(xí)機(jī)研究了煮糖制煉

      甘蔗糖業(yè) 2022年1期2022-06-10

    • 警惕平板學(xué)習(xí)機(jī)騙局
      、錯(cuò)漏多的平板學(xué)習(xí)機(jī)。 現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)騙局全流程 “您好,我是通信公司工作人員,由于您是我們的老用戶(hù),您可以免費(fèi)領(lǐng)取學(xué)習(xí)機(jī)……”日前,小胡接到自稱(chēng)某通信公司工作人員的電話(huà),通知其前往門(mén)店領(lǐng)取學(xué)習(xí)機(jī)。 記者陪同小胡前往手機(jī)專(zhuān)營(yíng)店,親歷了一次“平板學(xué)習(xí)機(jī)騙局”。 第一步,先發(fā)小禮物穩(wěn)住到店家長(zhǎng)。記者發(fā)現(xiàn),當(dāng)日有不少家長(zhǎng)來(lái)到這個(gè)門(mén)店。有人先向每位家長(zhǎng)贈(zèng)送一套玻璃碗,并告知他們隨后將進(jìn)入贈(zèng)送學(xué)習(xí)機(jī)環(huán)節(jié)。 第二步,大肆吹噓“學(xué)習(xí)機(jī)”。“作為家長(zhǎng),你們能一直輔導(dǎo)孩

      保健與生活 2022年10期2022-05-06

    • 結(jié)合Alexnet和極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)模型的研究
      xnet和極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)模型的研究◆李曉旭(瓦房店市融媒體中心 遼寧 116300)本文提出一種Alexnet與極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)模型。Alexnet是一種很好的特征提取器,但是大量的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集中在后三層用作分類(lèi)的全連接層中,同時(shí)要在調(diào)整和訓(xùn)練參數(shù)上花費(fèi)大量時(shí)間,而極限學(xué)習(xí)機(jī)具有訓(xùn)練參數(shù)少,學(xué)習(xí)速度快的優(yōu)點(diǎn),所以本文運(yùn)用Alexnet進(jìn)行特征提取,再用極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)圖片進(jìn)行分類(lèi),結(jié)合了Alexnet和ELM的優(yōu)點(diǎn)。本文方法能在CIFAR10數(shù)據(jù)集上有效

      網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用 2022年1期2022-03-19

    • AI輔助讓孩子學(xué)習(xí)更高效 科大訊飛AI學(xué)習(xí)機(jī)T10
      訊飛發(fā)布了AI學(xué)習(xí)機(jī)T10,通過(guò)多種AI技術(shù)在產(chǎn)品中的應(yīng)用落地給學(xué)生的自主學(xué)習(xí)提供AI學(xué)習(xí)輔導(dǎo)服務(wù),學(xué)習(xí)機(jī)覆蓋預(yù)習(xí)、復(fù)習(xí)、備考和作業(yè)輔導(dǎo)等多種學(xué)習(xí)場(chǎng)景,更有針對(duì)}生地解決孩子學(xué)習(xí)時(shí)遇到的問(wèn)題。T(Top)系列作為訊飛學(xué)習(xí)機(jī)高端新旗艦,延續(xù)了此前X系列提分提效的一個(gè)定位,并從學(xué)習(xí)資源,屏幕、作答筆、攝像頭等內(nèi)容端和硬件配置進(jìn)行了全面升級(jí),使得用戶(hù)體驗(yàn)得到進(jìn)一步提升。外觀和設(shè)計(jì)科大訊飛AI學(xué)習(xí)機(jī)T10適用于從小學(xué)到高中K12全學(xué)段使用,為了讓孩子更好地使用學(xué)習(xí)

      計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò) 2021年14期2021-09-13

    • 科大訊飛AI學(xué)習(xí)機(jī)T10:實(shí)現(xiàn)一對(duì)一AI家教
      的科大訊飛AI學(xué)習(xí)機(jī)T10,經(jīng)過(guò)一番體驗(yàn)后,發(fā)現(xiàn)這個(gè)AI學(xué)習(xí)機(jī)真可謂是給孩子補(bǔ)課的“神器”,我也不由驚呼“AI正在替代輔導(dǎo)班”。這完全是一臺(tái)高配的新時(shí)代學(xué)習(xí)機(jī)。一款高配的學(xué)習(xí)機(jī),AI雙引擎八核芯片,8+256G的超大內(nèi)存,10150毫安時(shí)的超大電池;13英寸護(hù)眼大屏幕,屏占比高達(dá)86%,通過(guò)萊茵護(hù)眼認(rèn)證;前置升降式雙目旋轉(zhuǎn)鏡頭,像素為1600萬(wàn)*2,后置為1600萬(wàn)像素鏡頭。此外,還有一支可以隨意在屏幕上書(shū)寫(xiě)的人工智能的AI作答筆,有了這支筆可以在T10上

      數(shù)字商業(yè)時(shí)代 2021年8期2021-08-30

    • 卡片式幼兒趣味學(xué)習(xí)機(jī)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用
      卡片式幼兒趣味學(xué)習(xí)機(jī)。本文描述了學(xué)習(xí)機(jī)的工作流程,描述了卡片、模式、語(yǔ)音模塊、電源和外殼設(shè)計(jì)。試驗(yàn)證明,該學(xué)習(xí)機(jī)學(xué)習(xí)內(nèi)容豐富、趣味性強(qiáng),能顯著提升兒童的專(zhuān)注力和學(xué)習(xí)能力。隨著技術(shù)水平的不斷發(fā)展,人們的生活、學(xué)習(xí)習(xí)慣也變得日新月異,其中兒童的學(xué)習(xí)方式也隨著時(shí)代的變遷不斷改變著。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展和電子移動(dòng)設(shè)備的普及,兒童也逐漸成為新一代移動(dòng)用戶(hù),各類(lèi)創(chuàng)意十足的APP已經(jīng)成為孩子成長(zhǎng)的伙伴、父母教育的好幫手。然而,有研究表明,兒童長(zhǎng)時(shí)間的電視暴露會(huì)增加邊

      電子世界 2021年13期2021-07-29

    • 學(xué)習(xí)機(jī)
      器大腦是媽媽的學(xué)習(xí)機(jī)讓我寫(xiě)哪里就要寫(xiě)哪里我是她組裝的半自動(dòng)學(xué)習(xí)機(jī)別讓孩子變成機(jī)器學(xué)業(yè),學(xué)業(yè),壓抑了諸多激情,也催生了無(wú)數(shù)靈感?!段业南奶煸谀睦铩纷髡甙炎约罕茸饕粭l魚(yú),有很多美好的事想做,卻被卡在作業(yè)的桎梏中,失去了“擺尾”的機(jī)會(huì)?!?span id="j5i0abt0b" class="hl">學(xué)習(xí)機(jī)》一詩(shī),作者又把自己變成不同的機(jī)器,以應(yīng)對(duì)不同的學(xué)習(xí)壓力。一個(gè)是陳述,一個(gè)是想象,卻都是在發(fā)泄著內(nèi)心的不滿(mǎn),想要擺脫考試的束縛,回歸無(wú)憂(yōu)無(wú)慮的生活。詩(shī)歌讀來(lái)稚嫩,是無(wú)忌的童言,卻吐露的是最真實(shí)的境況——減負(fù),何時(shí)才能真正落

      新作文·小學(xué)高年級(jí)版 2021年2期2021-05-11

    • 希沃網(wǎng)課學(xué)習(xí)機(jī)激勵(lì)模式讓學(xué)習(xí)更有趣
      應(yīng)用到新品網(wǎng)課學(xué)習(xí)機(jī)中,用獎(jiǎng)勵(lì)和闖關(guān)的游戲形式提升了孩子的學(xué)習(xí)積極性。大屏可調(diào)節(jié),使用更護(hù)眼希沃網(wǎng)課學(xué)習(xí)機(jī)的包裝采用了滿(mǎn)滿(mǎn)的宇宙元素,這些元素和學(xué)習(xí)機(jī)的操作界面有著很好的呼應(yīng)。希沃網(wǎng)課學(xué)習(xí)機(jī)配置了15.6英寸的觸摸式顯示屏,比起學(xué)生常用的平板電腦要大不少,而且屏幕面板采用了AG防眩光玻璃,在不同的角度以及關(guān)照環(huán)境下依舊能夠保持一個(gè)很好的顯示效果,此外這塊屏幕還通過(guò)了德國(guó)萊茵護(hù)眼認(rèn)證。作為給孩子使用的產(chǎn)品,從配置就可以看出在護(hù)眼以及屏幕使用方面希沃還是下不少

      計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò) 2021年2期2021-04-01

    • 融合多特征與互信息選擇集成多核極限學(xué)習(xí)機(jī)的影像分類(lèi)方法
      ,RF)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine,ELM)等[1-3]。極限學(xué)習(xí)機(jī)具有訓(xùn)練簡(jiǎn)便、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,不需要調(diào)整隱含層參數(shù)信息,僅通過(guò)控制最小化訓(xùn)練誤差和輸出權(quán)重實(shí)現(xiàn)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)器的生成,克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容易陷入局部最小、訓(xùn)練速度慢的問(wèn)題。楚恒等[4]提出多特征多核的ELM分類(lèi)方法,該方法將影像對(duì)象的光譜、空間特征通過(guò)簡(jiǎn)單多種核加權(quán)組合的方式進(jìn)行融合,未能充分體現(xiàn)出不同特征在不同影像對(duì)象上的表達(dá)優(yōu)勢(shì)。王明常等[5]提出利用極

      遙感信息 2021年1期2021-03-30

    • 高效自主學(xué)習(xí)神器上線(xiàn)科大訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)兩款新品來(lái)襲
      的科大訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)新品線(xiàn)上發(fā)布會(huì)順利舉辦,會(huì)上重磅發(fā)布了訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)X2 Pro和Z1兩款人工智能新品,自主學(xué)習(xí)更智能,配置全面升級(jí)。作為旗艦機(jī)的訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)X2 Pro完整覆蓋了小學(xué)到高中的12年學(xué)習(xí)階段;而訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)Z1專(zhuān)為初高中學(xué)生打造,適合準(zhǔn)備中高考的學(xué)生群體。據(jù)悉,2款新品在發(fā)布會(huì)當(dāng)晚開(kāi)啟預(yù)售,首發(fā)定金100抵400,軟件終身免費(fèi)升級(jí)。此外,科大訊飛設(shè)立“訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)億元獎(jiǎng)學(xué)金活動(dòng)”,使用訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)X2 Pro堅(jiān)持連續(xù)打卡150天

      計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò) 2020年16期2020-10-12

    • 科大訊飛發(fā)布新一代訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī) 利用AI培養(yǎng)孩子學(xué)習(xí)興趣
      發(fā)布了訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)X2 Pro與Z1兩款新品。新發(fā)布的X2 Pro配有AI作答筆、AI指學(xué)鏡和支架配件,完整覆蓋了小學(xué)到高中的K12學(xué)習(xí)階段,而Z1則專(zhuān)為初、高中學(xué)生打造,適合準(zhǔn)備中、高考的學(xué)生群體。據(jù)介紹,X2 Pro與Z1兩款智能學(xué)習(xí)機(jī)借助人工智能大數(shù)據(jù)分析技術(shù),通過(guò)1對(duì)1的AI家庭教師的方式,可以幫助學(xué)生快速找到薄弱環(huán)節(jié),進(jìn)而有針對(duì)性地學(xué)習(xí)和鞏固,科學(xué)高效地提高學(xué)習(xí)成績(jī)。兩款訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)還提供覆蓋高頻考點(diǎn)和經(jīng)典例題的AI專(zhuān)題互動(dòng)課,課中可以實(shí)時(shí)互

      中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào) 2020年29期2020-08-14

    • 基于粒計(jì)算的ELM加權(quán)集成算法研究
      在價(jià)值。傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)機(jī)直接在原始數(shù)據(jù)上進(jìn)行建模處理,由于計(jì)算資源有限、數(shù)據(jù)潛在特征復(fù)雜等原因,難以獲得問(wèn)題的有效解,因此,研究適合規(guī)模較大的數(shù)據(jù)處理集成學(xué)習(xí)算法,科學(xué)高效地挖掘出數(shù)據(jù)中的隱含知識(shí),充分利用數(shù)據(jù)隱含價(jià)值實(shí)現(xiàn)智能決策,是目前智能領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)[1],對(duì)各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域均具有指導(dǎo)作用和借鑒意義。極限學(xué)習(xí)機(jī)[2](Extreme Learning Machine)ELM是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的一個(gè)前沿方向,具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、學(xué)習(xí)速度快和良好的全局尋優(yōu)能力,因此

      華北理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 2020年3期2020-07-03

    • 基于模擬退火算法的改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)
      0026)極限學(xué)習(xí)機(jī)由于其快速的訓(xùn)練速度, 良好的泛化能力, 廣泛應(yīng)用于各行業(yè)研究中, 例如面部識(shí)別、圖像分割和人類(lèi)動(dòng)作識(shí)別[1].在實(shí)際應(yīng)用中, 為了達(dá)到理想的預(yù)測(cè)效果, 需要選取預(yù)測(cè)精度較高的機(jī)器學(xué)習(xí)方法.極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測(cè)精度受到隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)目、隱藏層的任意生成的輸入?yún)?shù)和數(shù)據(jù)噪聲的影響.這種不更新隱藏層參數(shù), 通過(guò)最小二乘調(diào)整的輸出權(quán)重使極限學(xué)習(xí)機(jī)的抗錯(cuò)能力較差, 容易夸大離群點(diǎn)和噪聲的影響得到不準(zhǔn)確的結(jié)果.在一些應(yīng)用中, 針對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)隱藏層節(jié)點(diǎn)過(guò)

      計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用 2020年2期2020-03-23

    • 全息投影技術(shù)在科普學(xué)習(xí)機(jī)上的設(shè)計(jì)應(yīng)用
      投影技術(shù)與兒童學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合進(jìn)行設(shè)計(jì)研究。用細(xì)小水粒子為投象載體,呈象立體效果,作直觀表達(dá)。創(chuàng)新的表達(dá)在兒童學(xué)習(xí)機(jī)器上的設(shè)計(jì)應(yīng)用,致力于改變現(xiàn)在的學(xué)習(xí)課堂模式,將課本文化知識(shí)數(shù)據(jù)化,沉浸式課堂的氛圍新表達(dá),可以提高兒童的學(xué)習(xí)興趣,以此對(duì)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式進(jìn)行革新,引領(lǐng)未來(lái)學(xué)習(xí)課堂的智能化。關(guān)鍵詞:全息投影技術(shù);學(xué)習(xí)機(jī);設(shè)計(jì)應(yīng)用一、全息投影技術(shù)的普及應(yīng)用全息技術(shù)是通過(guò)記錄被攝物體反射(或透射)光波中全部信息(振幅、相位)實(shí)現(xiàn)3D視覺(jué)效果"。當(dāng)空氣中含有顆粒時(shí),依據(jù)三

      廣告大觀 2019年7期2019-10-20

    • 2019年學(xué)習(xí)機(jī)年終盤(pán)點(diǎn): 不再局限“定制平板電腦”
      教育類(lèi)APP、學(xué)習(xí)機(jī)也是層出不窮。而學(xué)習(xí)機(jī)這個(gè)市場(chǎng),也在今年發(fā)生了極大的變化。最早的學(xué)習(xí)機(jī),其實(shí)可以追溯到“小霸王”和“文曲星”的時(shí)代,當(dāng)時(shí)的產(chǎn)品幾乎可以說(shuō)是被“壟斷”了,市面上幾乎沒(méi)有競(jìng)品,唯一的區(qū)別就是同一品牌的不同型號(hào)。而現(xiàn)在,“學(xué)習(xí)平板電腦”才是學(xué)習(xí)機(jī)的主流,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了非常多的衍生,發(fā)展出很多的品類(lèi)。其中,入門(mén)級(jí)的準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)應(yīng)該叫做“早教機(jī)”,卡通的外觀+簡(jiǎn)單的交互+對(duì)應(yīng)的資源。這類(lèi)產(chǎn)品更適用于學(xué)齡前的兒童,主要還是集中在認(rèn)知和培養(yǎng)學(xué)習(xí)興趣上。

      電腦報(bào) 2019年49期2019-09-10

    • 傳統(tǒng)學(xué)習(xí)機(jī)沒(méi)效果?那是因?yàn)闆](méi)有“真人工智能”
      用于輔助學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)機(jī)。作為一名“80后”,同時(shí)也是一名6歲孩子的父親,無(wú)論是自己小時(shí)候使用的,還是近幾年給自己孩子購(gòu)買(mǎi)的相關(guān)產(chǎn)品,其實(shí)是親眼見(jiàn)證了這一系列產(chǎn)品的。最早一代稱(chēng)作學(xué)習(xí)機(jī)的是“小霸王”,只是內(nèi)置了一些幫助學(xué)習(xí)的程序,可以用來(lái)訓(xùn)練打字、拼讀、背誦等,但大部分時(shí)間仍然被學(xué)生用來(lái)玩游戲,“學(xué)習(xí)機(jī)”只是讓家長(zhǎng)買(mǎi)單的理由。其實(shí),上世紀(jì)90年代還有一種“學(xué)習(xí)機(jī)”——復(fù)讀機(jī),這種用于訓(xùn)練英語(yǔ)口語(yǔ)的設(shè)備可謂風(fēng)靡校園,直到現(xiàn)在,還在網(wǎng)上炒起了“人類(lèi)的本質(zhì)其實(shí)是復(fù)讀

      電腦報(bào) 2019年48期2019-09-10

    • 現(xiàn)代農(nóng)機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)——基于極限學(xué)習(xí)機(jī)圖像智能分類(lèi)算法
      ,需要引入極限學(xué)習(xí)機(jī)算法,通過(guò)改變權(quán)值的設(shè)定方式,達(dá)到提高計(jì)算精度的目的。1 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的定位導(dǎo)航流程圖像識(shí)別技術(shù)是農(nóng)機(jī)導(dǎo)航視覺(jué)設(shè)計(jì)的核心。與定位導(dǎo)航原理不同,采用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行導(dǎo)航時(shí)需要對(duì)大量圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,以獲得果實(shí)或者果樹(shù)的位置坐標(biāo)。特別是成熟果實(shí)的識(shí)別,在進(jìn)行定位時(shí)采摘農(nóng)機(jī)需要對(duì)成熟度較高的果實(shí)進(jìn)行優(yōu)先采摘,因此還需要根據(jù)顏色特征對(duì)圖像進(jìn)行處理,最后根據(jù)對(duì)成熟果實(shí)圖像的位置識(shí)別實(shí)現(xiàn)自主定位。在農(nóng)機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)中,成熟果實(shí)圖像的識(shí)別是定位導(dǎo)航的核

      農(nóng)機(jī)化研究 2019年12期2019-05-24

    • 不完備數(shù)據(jù)的反饋式極限學(xué)習(xí)機(jī)填充算法
      出了反饋式極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化算法,對(duì)缺失屬性進(jìn)行估算填充。2 反饋式極限學(xué)習(xí)機(jī)估值算法研究2.1 反饋式極限學(xué)習(xí)機(jī)估值算法極限學(xué)習(xí)機(jī)是黃廣斌教授2003年提出一個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)框架是隨機(jī)選擇輸入權(quán)重的單層前饋網(wǎng)絡(luò),用Moore-Penros廣義逆分析決定輸出權(quán)重,為解決訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)且容易陷入局部極值的缺點(diǎn),結(jié)合最小二乘法求最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)和泛化能力得到較大提升。本文反饋式極限學(xué)習(xí)機(jī)(FELM)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行改進(jìn)的目的是為了估值并填充不完備數(shù)據(jù)集的缺失屬

      電子技術(shù)與軟件工程 2019年3期2019-04-28

    • 爬樓梯比賽
      爸媽媽拿出一臺(tái)學(xué)習(xí)機(jī)說(shuō):“你們又長(zhǎng)大了一歲,生日快樂(lè)呀!這是爸爸媽媽送給你們的生日禮物,希望你們學(xué)習(xí)進(jìn)步?!甭斅敽兔髅鹘舆^(guò)學(xué)習(xí)機(jī),喜歡得不得了,兩人都對(duì)它愛(ài)不釋手。他們感覺(jué)這個(gè)生日過(guò)得真是太高興了!第二天放學(xué)后,兄弟倆都迫不及待地要用學(xué)習(xí)機(jī)聽(tīng)故事、學(xué)習(xí)。于是,他們都著急地往家跑。聰聰說(shuō):“我先用用學(xué)習(xí)機(jī),我用完了讓你用?!泵髅髡f(shuō):“那不行,我要先用。我讓你先玩我的游戲機(jī)?!薄拔也煌婺愕挠螒驒C(jī),早玩膩了?!甭斅斠膊煌讌f(xié)。“不行就算了,反正我得先用學(xué)習(xí)機(jī)?!薄?/div>

      小學(xué)生必讀(中年級(jí)版) 2019年10期2019-03-24

    • 彩色圖像分割的FCM預(yù)分類(lèi)核極限學(xué)習(xí)機(jī)方法
      要的意義.極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine,ELM)由黃廣斌教授[7]等提出,是一種單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.與BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,ELM具有更快的學(xué)習(xí)速度、更高的訓(xùn)練精度以及更簡(jiǎn)單的操作方式,從而被廣泛地應(yīng)用于分類(lèi)、識(shí)別領(lǐng)域[8-9].2012年黃廣斌教授[10]提出將核函數(shù)引入極限學(xué)習(xí)機(jī),構(gòu)成核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM),核極限學(xué)習(xí)機(jī)具有更好的分類(lèi)性能.目前,將核極限學(xué)習(xí)機(jī)應(yīng)用到彩色圖像分割方面的文獻(xiàn)很少,考慮到核極限學(xué)習(xí)機(jī)

      鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版) 2018年2期2018-05-10

    • 基于灰度極限學(xué)習(xí)機(jī)的糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)
      [8]。而極限學(xué)習(xí)機(jī)較適用于對(duì)大樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),一般情況下,訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多,對(duì)樣本數(shù)據(jù)規(guī)律擬合得越好,預(yù)測(cè)誤差越小。為此,本研究結(jié)合糧食產(chǎn)量的數(shù)據(jù)特點(diǎn),將灰色預(yù)測(cè)算法和極限學(xué)習(xí)機(jī)算法相結(jié)合,提出基于灰色極限學(xué)習(xí)機(jī)的糧食產(chǎn)量短期準(zhǔn)確預(yù)測(cè)模型。1 灰色預(yù)測(cè)模型灰色預(yù)測(cè)模型的基本原理是對(duì)雜亂無(wú)章的原始數(shù)據(jù)列進(jìn)行累加,生成新的單調(diào)遞增數(shù)據(jù)列,增加原始數(shù)據(jù)列的規(guī)律性,弱化其波動(dòng)性;按照累加后序列的增長(zhǎng)趨勢(shì)建立預(yù)測(cè)模型,得到1組單調(diào)遞增數(shù)據(jù)序列;然后對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)采用累減

      江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年5期2018-04-09

    • 基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的火災(zāi)預(yù)警算法研究
      0)基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的火災(zāi)預(yù)警算法研究丁承君,張井超,何乃晨(河北工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,天津 300130)火災(zāi)信息處理算法的有效性影響著火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性,所以智能火災(zāi)預(yù)警算法研究成為了火災(zāi)預(yù)警技術(shù)的一個(gè)研究熱點(diǎn).針對(duì)以往火災(zāi)信息處理算法的不足,提出了一種基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)的火災(zāi)預(yù)警算法.該算法利用核極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)多種傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析,實(shí)現(xiàn)火情識(shí)別.利用MATLAB對(duì)核極限學(xué)習(xí)機(jī)的火災(zāi)預(yù)警算法進(jìn)行仿真,通過(guò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2017年5期2017-11-13

    • 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的三維圖形重構(gòu)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)研究
      18)基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的三維圖形重構(gòu)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)研究陳 龍, 郄小美, 黃信靜(杭州電子科技大學(xué) 電子信息學(xué)院, 杭州 310018)針對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)容易導(dǎo)致過(guò)擬合、泛化能力小等局限性,采用移動(dòng)加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)和正則極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化算法,平衡原始極限學(xué)習(xí)機(jī)存在的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn),提高極限學(xué)習(xí)機(jī)的泛化能力;并用該算法對(duì)墨西哥帽子函數(shù)進(jìn)行三維重構(gòu)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明,這兩種算法能夠有效的降低重構(gòu)誤差,提高算法的泛化能力。該仿真實(shí)驗(yàn)可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Matlab虛擬仿

      實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2017年2期2017-04-12

    • 有了學(xué)習(xí)機(jī)以后
      媽給他買(mǎi)了一臺(tái)學(xué)習(xí)機(jī)。有了學(xué)習(xí)機(jī)的同步輔導(dǎo),小金的學(xué)習(xí)成績(jī)進(jìn)步了不少,有時(shí),小金還喜歡在學(xué)習(xí)機(jī)上玩一些益智游戲……可一個(gè)學(xué)年下來(lái),小金的視力卻急劇下降,作為爸爸媽媽?zhuān)阍趺纯??如果你是小金,你?huì)怎么做?小宜媽媽?zhuān)?span id="j5i0abt0b" class="hl">學(xué)習(xí)機(jī)同步輔導(dǎo)功課還是挺好的,但作為媽媽?zhuān)瑢?duì)小孩的視力健康也要引起重視,建議每天控制使用學(xué)習(xí)機(jī)的時(shí)間,最多不超過(guò)一個(gè)小時(shí)。引導(dǎo)孩子多看書(shū)、少用學(xué)習(xí)機(jī)??煽砂郑浩綍r(shí)工作忙,也沒(méi)有太多的時(shí)間陪伴小孩學(xué)習(xí)。孩子年紀(jì)還小,自我約束力還不夠,所以還是不用學(xué)習(xí)

      小天使·三年級(jí)語(yǔ)數(shù)英綜合 2016年5期2016-05-14

    • 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的非線(xiàn)性?xún)?nèi)??刂?/a>
      5)?基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的非線(xiàn)性?xún)?nèi)??刂铺瀑t倫,周家林,張 娜,劉 慶 (重慶郵電大學(xué)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與網(wǎng)絡(luò)化控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 重慶 南岸區(qū) 400065)【摘要】針對(duì)非線(xiàn)性的內(nèi)??刂频哪婺ky以求解的問(wèn)題,該文提出一種基于改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)(MELM)的非線(xiàn)性?xún)?nèi)模控制方法。在基本的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型中加入L1和L2范數(shù)罰函數(shù),然后將改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法用于建立非線(xiàn)性系統(tǒng)的內(nèi)模型和逆模型。仿真實(shí)驗(yàn)中,選取4種典型信號(hào)進(jìn)行跟蹤,并檢驗(yàn)了系統(tǒng)的抗干擾能力和系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)的魯

      電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年1期2016-04-05

    • 基于遺忘因子的極限學(xué)習(xí)機(jī)電網(wǎng)負(fù)荷響應(yīng)能力預(yù)測(cè)研究
      傳統(tǒng)的在線(xiàn)極限學(xué)習(xí)機(jī)提出了一種帶遺忘因子的極限學(xué)習(xí)機(jī),進(jìn)行電網(wǎng)負(fù)荷響應(yīng)能力的預(yù)測(cè)。極限學(xué)習(xí)機(jī)是近幾年應(yīng)用較多的一種數(shù)學(xué)建模方法[1-3],目前許多學(xué)者對(duì)其算法進(jìn)行了拓展,如在線(xiàn)模型的建立[4]、進(jìn)化極限學(xué)習(xí)機(jī)[5]等,并且其已開(kāi)始有效地應(yīng)用于大數(shù)據(jù)建模[6-7]、軟測(cè)量[8]與故障診斷[9]等眾多領(lǐng)域。該算法隨機(jī)產(chǎn)生輸入層和隱含層的連接權(quán)值及隱含層神經(jīng)元的閾值,且在訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)需調(diào)整,只需要設(shè)置隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)便可以獲得唯一的最優(yōu)解。與傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法相比

      機(jī)電信息 2015年36期2015-04-13

    • 一種多尺度小波核極限學(xué)習(xí)機(jī)的圖像檢索仿真
      尺度小波核極限學(xué)習(xí)機(jī)的圖像檢索仿真孫中華,楊曉迪,古麗米拉×克孜爾別克(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830052)闡述了核極限學(xué)習(xí)機(jī)原理。在此基礎(chǔ)上提出了一種多尺度小波核極限學(xué)習(xí)機(jī),將多尺度小波核作為極限學(xué)習(xí)機(jī)的核函數(shù),測(cè)試表明是其一種可實(shí)現(xiàn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)核。同時(shí)在無(wú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布的空間也具備分類(lèi)能力,同等條件下高斯核極限學(xué)習(xí)機(jī)卻不具備分類(lèi)能力。在圖像檢索中應(yīng)用多尺度小波核極限學(xué)習(xí)機(jī),實(shí)驗(yàn)表明,相比支持向量機(jī)學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)算法,該分類(lèi)算法可

      紅外技術(shù) 2015年6期2015-04-03

    • 關(guān)于增量極限學(xué)習(xí)機(jī)的逼近階估計(jì)
      ·關(guān)于增量極限學(xué)習(xí)機(jī)的逼近階估計(jì)崔新月,王 博,張 瑞,呂曉麗(西北大學(xué) 數(shù)學(xué)學(xué)院, 陜西 西安 710127)增量極限學(xué)習(xí)機(jī);貪婪算法;字典集;逼近階近年來(lái),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功應(yīng)用于自動(dòng)控制、模式識(shí)別、機(jī)械工程以及生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中,其中單隱層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Single-Hidden layer feedforward networks,SLFNs)由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、能解決傳統(tǒng)學(xué)習(xí)算法無(wú)法解決的問(wèn)題等特性,是目前為止研究最為廣泛的一類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

      西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 2015年2期2015-02-17

    • 追真
      :老師,萬(wàn)晟的學(xué)習(xí)機(jī)不見(jiàn)了。一下子教室亂成了一鍋粥??僧?dāng)天我只顧著破案,竟然忽略了這么真實(shí)的寫(xiě)作題材,等第二天我想起來(lái)的時(shí)候,“同學(xué)們,昨天萬(wàn)晟的學(xué)習(xí)機(jī)不見(jiàn)了,你們一定有很多話(huà)說(shuō),誰(shuí)來(lái)說(shuō)說(shuō)”,教室竟然鴉雀無(wú)聲。我快速轉(zhuǎn)動(dòng)腦筋,我一定要留住他們的真實(shí)體驗(yàn),也許是有些孩子過(guò)于關(guān)心自己了,沒(méi)注意昨天的細(xì)節(jié),我決定:一、演一演好玩好動(dòng)是孩子的天性,中年級(jí)學(xué)生又具有很強(qiáng)的表演欲望。如果把這次的體驗(yàn)通過(guò)玩玩演演的形式表現(xiàn)出來(lái),妙趣橫生的表演一定會(huì)成為孩子們無(wú)拘無(wú)束的表

      課外語(yǔ)文·下 2013年1期2013-02-20

    • 新網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)創(chuàng)造小學(xué)英語(yǔ)教學(xué)有效學(xué)習(xí)情境有何幫助
      式?jīng)Q定。而網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)因?yàn)槠淠荏w現(xiàn)“教師為主導(dǎo),學(xué)生為主體”的思想,所以在英語(yǔ)課堂教學(xué)中有著巨大的作用。所以,利用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)能幫助小學(xué)英語(yǔ)課堂創(chuàng)設(shè)更好的有效學(xué)習(xí)情境。關(guān)鍵詞: 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)小學(xué)英語(yǔ)教學(xué)有效學(xué)習(xí)情境幫助策略有效學(xué)習(xí)情境是新課程的內(nèi)容之一,更是課堂教學(xué)的一個(gè)根本。因此,本文分別從教師主導(dǎo)和實(shí)踐應(yīng)用兩個(gè)方面來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)創(chuàng)設(shè)有效學(xué)習(xí)情境的教學(xué)方法與策略。具體如下:一、教師以自身為主導(dǎo),利用學(xué)習(xí)機(jī)創(chuàng)設(shè)英語(yǔ)有效學(xué)習(xí)情境(一)音、形、義聯(lián)系策略,創(chuàng)設(shè)形

      考試周刊 2009年34期2009-06-18

    • 學(xué)習(xí)機(jī)到上網(wǎng)本
      該和我一樣,對(duì)學(xué)習(xí)機(jī)有一份特殊的感情,因?yàn)樵谒麄兊膶W(xué)生時(shí)代,很多人的電腦啟蒙始于小霸王、步步高之類(lèi)的學(xué)習(xí)機(jī)。他們從學(xué)習(xí)機(jī)中學(xué)會(huì)了基本的電腦操作,學(xué)會(huì)了打字、文檔處理和基本的Basic編程,為以后的“電腦生涯”做好了基本的知識(shí)和技能儲(chǔ)備,掌握了當(dāng)時(shí)電腦應(yīng)用中的接近70%的操作。學(xué)習(xí)機(jī)是基于任天堂之類(lèi)的游戲機(jī)的變種,它創(chuàng)造性地在游戲機(jī)的基礎(chǔ)上加入了鍵盤(pán)、文檔處理和編程能力,從而巧妙避開(kāi)了家長(zhǎng)們對(duì)游戲緊繃的神經(jīng),讓他們欣然接受并為孩子甚至是自己購(gòu)置了學(xué)習(xí)機(jī)。學(xué)習(xí)

      微電腦世界 2009年3期2009-04-03

    • 國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)機(jī)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r分析
      利稅、高利潤(rùn)的學(xué)習(xí)機(jī)行業(yè),面臨著國(guó)人對(duì)外語(yǔ)學(xué)習(xí)的熱衷,崇尚“再窮不能窮教育,再苦不能苦孩子”的家長(zhǎng)們不斷加大孩子學(xué)習(xí)費(fèi)用的投入,以及整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境穩(wěn)定發(fā)展等種種機(jī)遇,同時(shí)又處在一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的,呈現(xiàn)產(chǎn)品功能高度同質(zhì)化、產(chǎn)品實(shí)際使用效果與廣告宣傳相去甚遠(yuǎn)、廣告費(fèi)用成為產(chǎn)品成本的主要構(gòu)成等等征兆的市場(chǎng)中,如何擴(kuò)大自己的市場(chǎng)份額,分得更大的一塊“蛋糕”是每個(gè)學(xué)習(xí)機(jī)生產(chǎn)企業(yè)都面臨的重要課題。關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)機(jī)行業(yè);發(fā)展?fàn)顩r縱觀這個(gè)在六年多的時(shí)間里,整個(gè)學(xué)習(xí)機(jī)市場(chǎng)的發(fā)展大致

      總裁 2008年11期2008-04-16

    • 學(xué)習(xí)機(jī)
      忙不動(dòng)聲色地把學(xué)習(xí)機(jī)放在英語(yǔ)書(shū)上,作出認(rèn)真查單詞的樣子?!皨?zhuān)阈呐K不好,快去睡吧,我再?gòu)?span id="j5i0abt0b" class="hl">學(xué)習(xí)機(jī)上查幾個(gè)單詞背熟了就睡?!蔽倚奶摰乜粗÷暤卣f(shuō)?!鞍?,你也不要太刻苦了,要注意身體,你爸爸前些天打電話(huà)回來(lái)還擔(dān)心你身體吃不消呢!”她撫摩著我的頭,發(fā)現(xiàn)了我手中的學(xué)習(xí)機(jī),“這是學(xué)習(xí)機(jī)吧?”“是的。”我點(diǎn)點(diǎn)頭,“我向同學(xué)借來(lái)學(xué)英語(yǔ)用的?!蔽已a(bǔ)充道,聲音有點(diǎn)顫抖?!鞍?!難為你了,等你爸爸回來(lái)我叫他也給你買(mǎi)一個(gè)?!彼龥](méi)有發(fā)現(xiàn)我內(nèi)心的慌張,憐惜地說(shuō)。“等爸爸回來(lái)再說(shuō),你

      語(yǔ)文教學(xué)與研究(讀寫(xiě)天地) 2006年6期2006-06-09

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