Sep, 2023

教育数据挖掘中深度学习技术的综合调研

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TL;DR教育数据挖掘 (EDM) 是一个重要的研究领域，利用计算技术分析教育数据。深度学习技术在处理教育数据分析和建模的挑战中表现出明显优势。本综述旨在系统回顾 EDM 与深度学习的最新研究进展，介绍 EDM 和深度学习的背景以及其在现代教育中的重要性。另外，还详细评述了深度学习技术在知识追踪、学生异常检测、学生表现预测和个性化推荐等四个典型教育场景中的应用，并提供了 EDM 领域的公共数据集和处理工具的综合概述。最后，指出了这个研究领域的新兴趋势和未来方向。
发现论文，激发创造
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    Feb, 2024

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    深度学习应用于教育数据科学的调查和讨论，主要涉及深度神经网络、知识追踪模型和自动情感与行为检测器等领域。

    Apr, 2024

  • 个性化教育中的数据挖掘综述：现状与未来展望

    个性化教育利用教育技术和人工智能在数字时代提升学习效果，通过数据挖掘技术的驱动，结合教育平台与个性化学习过程，为学生、教育工作者和机构提供定制化学习经验的工具，本文通过四个主要场景：教育推荐、认知诊断、知识追踪和学习分析，展示了个性化教育数据挖掘的最新进展，提供了每个领域的结构分类法和常用数据集，并指出了未来研究方向，在拓展个性化教育和为未来的探索和创新铺平道路中强调了数据挖掘的作用。

    Feb, 2024

  • 大数据与教育：在语言学习中使用大数据分析

    教育行业中使用数据挖掘工具来处理大数据正在成为一种趋势。本文提出了关于教育数据挖掘和学习分析的基本概念、最受欢迎的工具、方法和技术，并探讨了大数据在语言学习方面的应用。

    Jul, 2022

  • 深度学习在时空数据挖掘中的应用综述

    本文综述了将深度学习技术应用于时空数据挖掘，并介绍了应用深度卷积与循环神经网络等模型在处理此类数据时的分类学、任务、应用和展望。

    Jun, 2019

  • Deep EHR: 近期深度学习技术应用于电子病历分析的研究综述

    本文回顾和分析了过去十年来电子病历存储数字化信息的激增，以及深度学习技术在医疗信息学上的应用。同时，作者也讨论了目前技术的不足之处，提出了 EHR 基于深度学习未来的研究方向。

    Jun, 2017

  • 揭示深度学习的前沿：塑造多样领域的创新

    通过综合研究文献，本文广泛探讨了深度学习在各个学科中的潜在应用，以及相关的优势和挑战，验证了深度学习在预测分析方面的准确性和优势，使其成为一种强大的计算工具。深度学习独立于训练数据，因此需要大量的数据进行有效的分析和处理。为了处理大量的医疗、科学、医疗保健和环境数据，可以利用诸如 LSTMs 和 GRUs 的门控架构。对于多模态学习，神经网络中的共享神经元和特定任务的专用神经元是必要的。

    Sep, 2023

  • 农业中的深度学习：调查

    本文对深度学习技术在农业和食品生产方面应用的 40 项研究进行了综述，考察了研究中使用的数据、模型和框架，比较了深度学习和其他常用图像处理技术在分类或回归性能上的表现，结果表明深度学习准确性高，优于现有的常用图像处理技术。

    Jul, 2018

  • 电子设计自动化的机器学习：一份概览

    本文全面评述了现有机器学习技术在电子设计自动化领域的应用，分别从电子设计自动化的层次进行组织。

    Jan, 2021

  • 深度元学习综述

    本论文旨在提供关于 Deep Meta-Learning 的理论基础以及总结关键的度量、模型和优化技术，同时也指出了性能评估和计算成本等主要挑战。

    Oct, 2020