面向个性化学习的MOOC资源库系统开发

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近年来基于MOOC的在线学习方式开始大规模普及,但是,海量的MOOC资源纷繁复杂,各大MOOC学习平台之间的课程数据也并未实现整合共享,从而使学习者在挑选合适的学习资源时面临极大困难.因此,设计并实现了一个面向个性化学习的MOOC资源库系统.文章介绍了该系统的整体结构、课程数据分类与建模方法、课程资源与知识点的映射方法、资源爬虫的设计和系统集成情况.该系统具有良好的实用性和可扩展性,可为个性化学习的MOOC推荐平台提供关键的基础数据及相关资源.
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针对公益诉讼案件内容复杂难以理解,专业术语特征难以有效提取等问题,提出一种面向公益诉讼案件的法条自动推送模型.使用BERT模型获取案件词向量,引入BiLSTM模型挖掘词向量更深层次的含义,解决长期依赖问题,设计CNN不同的卷积核尺寸提取不同粒度的专业术语特征信息,引入注意力机制,获取与当前任务最相关的特征.实验结果表明,在公益诉讼案件数据上,该方法的法条自动推送F1值为89.04%,相比传统的方法效果均有提高,验证了其可行性.
针对医院人工导诊效率和精确度较低的问题,提出了一种基于ATERDE(Automatic threshold Elites Regeneration Differential Evolution)和专家经验的混合DGC(Data Gravitation Classify)智能导诊算法.采用一种基于自动阈值的ERDE算法(ATERDE),以选出最优的客观权重矩阵;将ATERDE算法与专家经验融合,构建包含主客观信息的属性重要度权重矩阵;最后提出一种兼顾全局引力与局部引力的DGC算法,以减少数据不平衡对分类结果
众包测试是一种新兴的软件测试模式,具有测试周期短、测试成本低的优点.但是在众包测试中也存在测试人员水平不一、无法形成规范化测试用例的问题.文章提出一种基于操作记录的GUI软件测试用例生成方法,该方法将测试人员操作记录转化为规范化测试用例.实验结果表明,相对于手工测试生成的测试用例,该方法生成的测试用例在缺陷检测方面有显著的提高.
已有的图像加密算法,均是对整个图像同等加密,而对于感兴趣关键区域重点加密的算法还比较少见.本文章提出一种基于迷宫和时空混沌的选择性区域图像加密算法.利用mean-shift算法将图像分割为感兴趣关键区域和弱信息量的背景区域,并提取关键区域轮廓作为部分密钥保存;发挥迷宫可对不规则区域进行置换的优势,对关键区域进行像素位置置换;为保护关键区域的轮廓,对整个图像进一步进行像素值混淆加密;将原始图像信息与感兴趣关键区域轮廓信息与用户给定密钥结合共同启动加密过程,使加密过程与明文图像紧密相关,抵抗已知/选择明文攻击
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