简介:基于MOOC+SPOC教学模式的特点,探讨过程性教学评价的概念、基本特征、评价的意义及评价原则。文章依据其原理设计支持该评价模式的学生学习效果评价模型,首先建立过程性评价的指标体系,然后运用德尔菲法和层次分析法相结合的方法确定各指标的权重,将每次初评成绩映射为标准区间的数值,再通过加权平均计算出终评数值,最后说明该模型用于教学实践的有效性。
简介:图像识别技术主要包括图像特征的提取和图像的分类,在这两种技术中,图像特征的提取是图像识别技术最关键的技术。图像特征提取的准确性是衡量一个图像识别算法好与坏的唯一指标。图像特征提取主要采用分布式点矩阵的方法,通过在图像中插入一定数量的特征点,通过对特征点的比较,将符合特征点的部分加以整合和归纳,最终得出图像的特征。但在现有的技术中,特征点的插入数量和特征点对照的准确度在各种算法中均有优劣,而深层学习作为一种组织架构更完善的处理方法,显然是很适合图像识别算法的使用。所以本文就深度学习的原理及基于深度学习原理的图像识别算法的基本原理进行探讨,并对基于深度学习的图像识别算法的研究做出详细的讨论。
简介:研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计,采用改进岛深度Q网络(DeepQ-lesrningNet-work,DQN)算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况,改进奖利机制,增知实时奖惩作为补充,解决学习耗时长和练不稳定的问题:采用相对角度、位置金和距离等信息,相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法/可视图法等传统人为策略避障算法,深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力,因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。