导读:本文包含了动态学习论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:动态,比例式,续写,深度,化学方程式,智慧,层级。
动态学习论文文献综述
孙志勇,叶俊勇,汪同庆,雷莉,连捷[1]（2019）在《基于动态多任务平衡方法的行人属性识别深度学习网络》一文中研究指出深度学习网络是计算机视觉和人工智能系统的研究热点之一,行人属性识别提供了结构化的行人特征,为安防计算机视觉识别中行人检索提供了重要的信息.基于深度学习网络,提出了一种端到端的多属性识别方法,在R*CNN的基础上设计了一个端到端的行人属性识别网络,使用候选区域提取网络代替Selective Search提取第二重要的区域,建立属性识别与辅助区域提取一体化的网络,提升局部及细节属性识别的准确率;其次,为增加辅助区域的作用,将人体感兴趣区域按比例划分为整体、头、肩膀到腰及腰到脚4个部分,每个部分对应了不同属性,在任务分支层分出4个分支,使用主要区域预测对应属性的同时,分别从RPN中学习到对应的第二重要区域辅助预测;最后,提出了基于损失梯度的损失权值自动更新方法,即权重与损失的梯度逆相关,防止某个任务训练的过快或过慢.通过在行人属性数据库进行实验,整体提升了属性预测的准确率,大大缩短了识别时间.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年12期）
王欣,王芳[2]（2019）在《基于强化学习的动态定价策略研究综述》一文中研究指出随着人工智能技术的不断发展,其应用领域也逐渐拓宽。为了能进一步将强化学习技术应用于动态定价领域,构建智能动态定价系统,对与动态定价相关的强化学习技术进行介绍,将已有研究从供应商数目(单供应商、多供应商)、所处环境模型(MDP、POMDP、Semi-MDP)、选用算法(Q-Learning, SARSA, Monte-Carlo)等方面进行综述。基于综述内容提出未来智能动态定价的研究方向。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年12期）
孟宇,陈坚林[3]（2019）在《信息化时代外语学习方式动态演进研究——基于CiteSpace的可视化分析》一文中研究指出本文对我国近二十年(2000—2017)信息化背景下的外语学习方式演进过程进行了可视化研究,采用科学计量软件CiteSpace绘制了动态演进的科学知识图谱,宏观勾勒了信息化时代外语学习方式演进的整体脉络:多媒体技术、网络环境、移动学习和泛在学习四个阶段。研究发现,外语学习方式演进过程涉及学习方式、英语教学、自主学习、大学英语、大学英语教学和英语学习方式6个前沿研究领域,涵盖自主学习、信息技术、移动学习、课堂教学等34个研究热点。信息技术与外语教育的深度融合对外语学习方式产生了深刻影响,使开放、自由、个性化的外语学习成为可能,同时,这种变化会反作用于整个外语教育生态,使教学方式、师生角色关系等生态要素发生改变。(本文来源于《外语教学理论与实践》期刊2019年04期）
操明刚,陈锦喜[4]（2019）在《初中几何解题学习的层级递进探析——兼谈初中动态几何问题的课堂教学》一文中研究指出学生对数学学习水平大体上经历经验型认识阶段、形式化认识阶段、关系型认识阶段和观念型认识阶段.本文拟通过相似叁角形的基本问题的演变、拓展和利用学生数学学习水平层级划分理论,形成一个动态几何教学的问题链,从而组织有效课堂教学.(本文来源于《中学数学研究(华南师范大学版)》期刊2019年22期）
彭伟[5]（2019）在《可信动态度量下学习行为数据分布式挖掘算法》一文中研究指出在远程在线学习过程中,需要进行学习行为数据的优化挖掘,指导学习行为优化,提出基于可信动态度量的学习行为数据分布式挖掘算法。建立远程在线学习行为数据的大数据演化特征分布模型,采用大数据信息融合方法进行学习行为数据的可信动态度量,提取学习行为数据分布式关联特征量,采用模糊相关性融合调度方法进行学习行为数据分布式挖掘过程中的自适应调度和寻优控制,结合模糊K均值聚类分析方法进行学习行为数据分布式挖掘的动态特征量聚类分析,在聚类中心中实现对远程在线学习行为数据的自适应融合和分布式挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行可信动态度量下学习行为数据分布式挖掘的准确性较高,收敛性较好,挖掘过程的自适应学习性能较好。(本文来源于《黑龙江工业学院学报(综合版)》期刊2019年11期）
于洪涛,袁明新,王琪,江亚峰[6]（2019）在《基于VGG-F动态学习模型的苹果病虫害识别》一文中研究指出为了提高自然环境下苹果病虫害的识别准确率和识别效率,提出了具有动态学习特征的VGG-F苹果病虫害识别模型。首先,依据常见的苹果病害和虫害类型构建图像数据集,同时采用Retinex算法对数据集中的含雾图像进行增强处理;然后选择网络层数较少的VGG-F网络模型作为迁移学习对象,并依据数据样本特性对重训练过程进行学习率动态调整,以及基于试验对比选取最佳动量值;最后,利用数据集对叁种不同模型进行重训练和识别效果对比测试。数值测试结果表明:相比于原始VGG-F模型和深层模型VGG-19,苹果病虫害识别准确率分别提升了5%和0. 63%,且该模型的重训练时间最短,从而验证了苹果病虫害识别模型的有效性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年32期）
何元烈,刘峰,孙盛[7]（2019）在《基于深度学习的动态人脸识别方法》一文中研究指出为更好地解决动态人脸识别在非受限环境下鲁棒性差的问题,提出基于深度学习的动态人脸识别方法。该方法结合迁移学习、多任务学习、增强学习和循环神经网络的优点,用预先训练好的模型提取视频每一帧的人脸图像特征,对其进行同时跟踪和识别,采用增强学习进一步提高识别效果,使用循环神经网络对一段视频进行识别。实验结果表明,该方法与当前先进方法相比,识别准确性接近最好成绩且鲁棒性有了较大提升。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年11期）
万昆,田颖,李娜[8]（2019）在《语言微学习资源组织的构建:基于动态系统理论的研究视角》一文中研究指出基于移动学习的"微学习",在教育领域随着学生使用的日益普及化而逐渐成为教育者的研究焦点。"微学习"以学习内容碎片化、学习资源推送途径多元化、学习方式与过程的多重交互等技术优势已逐步发展成为一个完整的学习生态。本文以动态系统理论在二语习得领域的应用研究为基础,分析语言习得过程中微学习资源组织模式的构建要素,以协调和促进语言学习成效与认知能力发展规律的相互关系。(本文来源于《科技创新导报》期刊2019年25期）
张素敏,张继东[9]（2019）在《“多轮续写”中学习者英语水平的动态发展研究》一文中研究指出"续"作的促学作用多采用终结性评价,缺乏基于"多轮续写"的形成性评价分析。本文通过对比高、低不同水平英语学习者9次"多轮续写"中,过去时间概念错误表达频次和综合阅读水平的变化,首次从形成性评价角度分析英语学习者续写过程中的动态发展,发现:1)不同水平英语学习者的时态表达错误均呈下降趋势并最终趋同,但低水平者的变化曲线较大;2)低水平者的综合阅读成绩呈显着上升趋势,但与高水平者依然差异显着。结果表明:多轮续写能显着提高学习者形式—意义匹配和阅读能力,但其促学效果因测试任务和学习者水平不同而存在差异。(本文来源于《外语教学》期刊2019年06期）
黄躬芬,黄丹青[10]（2019）在《构建基于动态学习数据分析的智慧课堂——以“化学方程式”的教学为例》一文中研究指出随着现代信息技术迅速发展,学校教学模式也不断变化。移动互联网等信息技术的应用,为构建智能化的学习环境提供了良好的技术条件。数字化信息系统(Digital Information System,DIS)是由"传感器+数据采集器+实验软件包+计算机"构成的新型实验技术系统。基于DIS的智慧课堂是一个开放、动态的系统。笔者利用动态学习数据分析技术,通过数据挖掘进行课前预习和课中随堂测验分析,促进化学课堂教学与DIS技术的深度融合,采取先学后教、小组讨论、合作探究等学习方式,对学生进行引(本文来源于《中小学数字化教学》期刊2019年11期）
动态学习论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着人工智能技术的不断发展,其应用领域也逐渐拓宽。为了能进一步将强化学习技术应用于动态定价领域,构建智能动态定价系统,对与动态定价相关的强化学习技术进行介绍,将已有研究从供应商数目(单供应商、多供应商)、所处环境模型(MDP、POMDP、Semi-MDP)、选用算法(Q-Learning, SARSA, Monte-Carlo)等方面进行综述。基于综述内容提出未来智能动态定价的研究方向。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
动态学习论文参考文献
[1].孙志勇,叶俊勇,汪同庆,雷莉,连捷.基于动态多任务平衡方法的行人属性识别深度学习网络[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[2].王欣,王芳.基于强化学习的动态定价策略研究综述[J].计算机应用与软件.2019
[3].孟宇,陈坚林.信息化时代外语学习方式动态演进研究——基于CiteSpace的可视化分析[J].外语教学理论与实践.2019
[4].操明刚,陈锦喜.初中几何解题学习的层级递进探析——兼谈初中动态几何问题的课堂教学[J].中学数学研究(华南师范大学版).2019
[5].彭伟.可信动态度量下学习行为数据分布式挖掘算法[J].黑龙江工业学院学报(综合版).2019
[6].于洪涛,袁明新,王琪,江亚峰.基于VGG-F动态学习模型的苹果病虫害识别[J].科学技术与工程.2019
[7].何元烈,刘峰,孙盛.基于深度学习的动态人脸识别方法[J].计算机工程与设计.2019
[8].万昆,田颖,李娜.语言微学习资源组织的构建:基于动态系统理论的研究视角[J].科技创新导报.2019
[9].张素敏,张继东.“多轮续写”中学习者英语水平的动态发展研究[J].外语教学.2019
[10].黄躬芬,黄丹青.构建基于动态学习数据分析的智慧课堂——以“化学方程式”的教学为例[J].中小学数字化教学.2019
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