采用排序和打分-搜索的多阶转换网学习方法
中小学教师数据素养基于智慧课堂的教与学答案
《基于智慧课堂的教与学》答案1、教师机应连接的班级网络名称是（）A、ChangyanTCH+班级号C、Changyantch+班级号B、ChangyanSTU+班级号D、Changyanstu+班级号2、备课模块中，教师不能将教学资源分享给（）A、学生B、教师C、校本资源库D、家长3、智慧课堂4.0 软件，草稿箱功能不包括哪个方式（）A、全班作答B、分组作答C、PK 板D、投票4、重点知识需要学生课后观看复习可以使用什么功能（）A、全班作答B、A.I.录课C、拍照讲解D、划词搜索5、作业中不支持哪项智能批改的题型（）A、单选题B、判断题C、简答题D、作文智批改6、关于“畅言学院”描述正确的是（）A、可以在“畅言学院”中查看产品基础教程视频B、目前“畅言学院”支持教师上传相关材料C、登录智慧课堂4.0 的软件后，需要再次登录才能进入“畅言学院”D、“畅言学院”不包含示范课例材料7、关于智慧课堂4.0 师生互动说法正确的是（）A、教师只能通过草稿箱发布全班作答B、教师发布互动选择题之前必须提前设置好答案C、教师使用拍照讲解只能拍照，不能录制视频D、智慧课堂4.0 师生版互动可以实现一键截屏分享8、关于智慧课堂4.0 电子课本，以下说法正确的是（）A、电子课本能够双指放大B、所有电子课本都支持即点即读C、对于电子课本聚焦放大之后，相关活动卡片，PPT 等也能直接在放大后的界面点击打开D、教师端的电子课本下载后期也不会做数量的限制9、关于畅言备课精灵，以下说法正确的是（）A、通过畅言备课精灵，能够把云端的资源直接加入到PPT 中B、畅言备课精灵是一个单独的软件C、畅言备课精灵不支持wpsD、不能通过畅言备课精灵制作“翻翻卡”等活动卡片10、关于智慧课堂4.0 的电子白板，以下说法正确的是（）A、电子白板不支持插入图片B、电子白板中的板中板支持放大与缩小C、只有汉字写在电子白板上才能生成评测卡片，但是英文不行D、划词搜索只能搜索中文词语二、判断题（共8 题，每题 5 分，合计40 分）11、备课模块中的分享与白板中的分享都可以分享给指定学生（√）12、智慧课堂4.0 师生版软件不能将屏幕广播到学伴机上（×）13、已经发布的答题卡练习不可以撤回（×）14、备课后，点击同步，就可以在异地登录下载之前备好的资源（√）15、目前只有班主任能够将学生的日常表现生成二维码然后分享给家长（√）16、畅言授课助手必须得和教师端软件在同一个局域网内才能正常使用（√）17、教师发起手写作答时，可以在结束提交前查看学生的作答内容（√）18、教师通过智慧课堂4.0 软件分享的资料不能收到学生的反馈（×）基于大数据精准教学系统的因材施教一、单选题（共 11 题，每题 4 分，共计 44 分）1、班级考试报告不支持查看哪些指标（）A 班级平均分B 班级优秀率C 班级排名D 班级不及格率2.以下关于讲评模式描述正确的是？（）A.讲评模式不支持筛选题目B.讲评模式能查看学生答题原卷C.讲评模式下不支持资源拓展D.以上说法均不对3、考试后，老师想要查看学生高频错题，请问该如何操作？（）A 在班级报告的成绩单中查看B 在学生学情单科页面下载本班成绩C 在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块D 在精准教学功能下查看4、教师进入试卷讲评，想优先讲解班级重点错误的题目，该如何操纵？（）A．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，选择按得分率排序 B．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，教师直接点击认为错误率高的题目 C．老师课堂上直接寻问学生，哪道题目需要优先讲解 D．以上均有可能5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入（）A 学科学情B 教学监管C 练习中心D 可以选择进入任一个页面6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况，请问该如何操作？（）A 在班级报告按考试依此每次考试情况B 在学科学情页面查看薄弱知识点C 在学生学情页面下载单个学生历次成绩D 以上都可以7、教师查看单次学情时，某位老师发现班级均分在 90 分以上（满分 100 分），下面做法错误的是？（）A 对比年级排名，查看班级与年级差距B 查看试卷分析界面，分析考试难度、信度、区分度，总结差距。
机器学习算法的参数调优方法
机器学习算法的参数调优方法机器学习算法的参数调优是提高模型性能和泛化能力的关键步骤。
在机器学习过程中，正确选择和调整算法的参数可以显著影响模型的预测准确性和鲁棒性。
本文将介绍一些常见的机器学习算法的参数调优方法，以帮助您优化您的模型。
1. 网格搜索(Grid Search)网格搜索是最常用和直观的参数调优方法之一。
它通过穷举地尝试所有可能的参数组合，找到在给定评价指标下最好的参数组合。
具体而言，网格搜索将定义一个参数网格，其中包含要调整的每个参数及其可能的取值。
然后，通过遍历参数网格中的所有参数组合，评估每个组合的性能，并选择具有最佳性能的参数组合。
网格搜索的优点是简单易用，并且能够覆盖所有可能的参数组合。
然而，由于穷举搜索的复杂性，当参数的数量较多或参数取值范围较大时，网格搜索的计算代价将变得非常高。
2. 随机搜索(Random Search)随机搜索是一种更高效的参数调优方法。
与网格搜索不同，随机搜索不需要遍历所有可能的参数组合，而是通过在参数空间内随机选择参数组合来进行评估。
这种方法更适用于参数空间较大的情况，因为它可以更快地对参数进行搜索和评估。
随机搜索的主要优势是它可以更高效地搜索参数空间，特别是在目标参数与性能之间没有明确的关系时。
然而，随机搜索可能无法找到全局最佳参数组合，因为它没有对参数空间进行全面覆盖。
3. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)贝叶斯优化是一种通过构建模型来优化目标函数的参数调优方法。
它通过根据已经评估过的参数组合的结果来更新对目标函数的概率模型。
然后，通过在参数空间中选择具有高期望改进的参数组合来进行评估。
这种方法有效地利用了先前观察到的信息，并且可以在相对较少的试验次数中找到最佳参数组合。
贝叶斯优化的优点是可以自适应地根据先前的观察结果进行参数选择，并在较少的试验次数中达到较好的性能。
然而，贝叶斯优化的计算代价较高，并且对于大规模数据集可能会面临挑战。
alns 方法
ALNS方法，即自适应大邻域搜索算法，是一种启发式搜索算法，由Ropke与Pisinger 在2006年提出。
它的精髓在于利用摧毁算子和修复算子对解进行破坏与修复，从而实现启发式的搜索。
自适应表现在算子的竞争性选择上面。
具体来说，ALNS算法的大体流程包括以下几个步骤：首先，生成初始解，初始解的生成可以随机生成，也可以将当前节点的编号按照顺序存储作为初始解，初始解会影响算法收敛的速度。
接着，重复进行迭代，直到满足停止准则。
在每一次迭代中，算法会根据算子权重选择破坏与修复算子，并更新算子的使用次数；然后，破坏算子和修复算子依次对当前解操作得到新解，更新当前解和最优解；在此基础上，更新算子分数和算子权重。
最后，返回最优解。
值得一提的是，ALNS算法具有自适应的特性。
这种自适应性主要体现在对算子的作用效果的衡量上，使算法能够自动选择好的算子对解进行破坏与修复，从而有一定几率得到更好的解。
这也是ALNS方法在众多启发式搜索算法中脱颖而出的重要原因。
总的来说，ALNS方法是一种高效、自适应的启发式搜索算法，通过巧妙地运用摧毁算子和修复算子进行解的破坏与修复，实现了在复杂问题空间中的有效搜索。
常见神经网络模型的使用方法与优化技巧
常见神经网络模型的使用方法与优化技巧神经网络模型是目前深度学习领域最具代表性的模型之一，其在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重要的突破。
本文将介绍几种常见的神经网络模型的使用方法与优化技巧，帮助读者更好地理解和应用这些模型。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种主要用于图像处理任务的神经网络模型。
在使用CNN模型时，首先需要进行数据预处理，包括图像尺寸调整、像素归一化等操作。
接着构建CNN模型，可以使用不同的层级结构如卷积层、池化层和全连接层等，通过调整这些层的参数和结构，可以获得不同的性能表现。
在训练过程中，可以采用优化方法如随机梯度下降（SGD）算法来调整模型权重，以最小化损失函数。
此外，还可以通过数据增强、正则化等技巧提升模型的泛化能力。
2. 递归神经网络（RNN）递归神经网络是一种主要用于序列数据处理任务的神经网络模型。
在使用RNN模型时，需要将输入数据表示成序列形式，例如将句子表示成单词的序列。
为了解决长期依赖问题，RNN引入了循环结构，并通过自反馈的方式将过去的信息传递给当前的状态。
在构建RNN模型时，可以使用不同的单元类型如简单循环单元（SimpleRNN）、门控循环单元（GRU）和长短时记忆单元（LSTM）。
在训练过程中，可以使用优化方法如反向传播算法来调整模型参数。
此外，还可以使用注意力机制和双向RNN等技巧来提升模型的表现。
3. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种用于生成新样本的神经网络模型。
GAN由两个子网络组成，分别是生成器和判别器。
生成器网络接收随机噪声作为输入，输出伪造的数据样本。
判别器网络用于评估真实样本和生成样本的区别。
在训练过程中，通过对抗的方式使生成器生成的样本更加接近真实样本。
为了优化GAN模型，可以使用各种损失函数如最小二乘损失函数和交叉熵损失函数。
此外，还可以采用批次标准化、深层监督和生成器判别器平衡等技巧来提升模型的稳定性和生成效果。
神经网络的学习方法
神经网络的学习方法
神经网络的学习方法通常包括以下步骤：
1. 数据准备：收集和整理需要用来训练神经网络的数据集。
2. 设计神经网络架构：选择适合问题的神经网络架构，包括网络的层次结构、层次中神经元的数量以及激活函数的选择等。
3. 定义损失函数：根据问题类型选定相应的损失函数，它能够衡量预测输出值和实际输出值之间的差距。
4. 训练网络：将数据集输入到神经网络中，通过优化算法（如梯度下降、随机梯度下降等）调整参数，逐渐减小损失函数的值，从而提高神经网络的预测精度。
5. 模型评估：将另一份数据集输入到训练好的神经网络中，进行性能测试和评估，以验证模型性能的鲁棒性和泛化能力。
6. 部署应用：将训练好的神经网络应用到实际问题中，实现模型预测和决策的自动化。
neural transducer方法详解
neural transducer方法详解神经转换器（neural transducer）是一种基于神经网络的序列到序列模型，用于将输入序列转换为输出序列。
它通常用于自然语言处理、语音识别、机器翻译、图像字幕等应用。
神经转换器最早由Google在2017年提出，是一种全新的序列到序列模型，相对于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），神经转换器具有以下特点：1.不使用循环结构，可以并行地处理输入序列。
2.使用自注意力机制（self-attention），能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。
3.使用多头自注意力机制（multi-head attention），能够同时关注输入序列的不同子空间。
4.使用残差连接（residual connections）和层归一化（layer normalization），能够更好地训练深度神经网络。
神经转换器通常由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成。
编码器将输入序列编码成一个固定长度的向量，解码器则依据该向量生成输出序列。
编码器由多个相同的编码器层（encoder layer）组成，每个编码器层包含一个多头自注意力子层和一个前馈神经网络子层。
多头自注意力子层接受编码器输入序列和编码器的输出序列作为输入，通过计算注意力权重来得到编码器的输出序列。
前馈神经网络子层则对编码器的输出序列进行非线性变换，使其更加丰富多样。
解码器也由多个相同的解码器层（decoder layer）组成，每个解码器层包含一个多头自注意力子层、一个编码-解码注意力子层和一个前馈神经网络子层。
多头自注意力子层和前馈神经网络子层与编码器中的相应子层相同，编码-解码注意力子层则将解码器的输出序列和编码器的输出序列作为输入，计算注意力权重并得到解码器的输出序列。
神经转换器通常使用基于位置嵌入（positional embedding）的方法，将输入序列中的每个位置信息嵌入到向量表示中。
调参的方法
调参的方法机器学习领域中，调参是非常重要的一个环节。
调参的目的是找到最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力。
本文将介绍10个关于调参的方法及其详细描述，帮助读者更好地理解和掌握调参技巧。
1. 网格搜索（Grid Search）网格搜索是一种穷举搜索的方法，它会遍历超参数空间中的所有可能组合，以找到最佳组合。
网格搜索的缺点是计算时间可能比较长，但它可以找到全局最优的超参数组合。
2. 随机搜索（Random Search）与网格搜索不同的是，随机搜索不会遍历超参数空间中的所有可能组合，而是在随机的超参数组合中选择。
随机搜索具有时间效率高的优点，但可能不太能保证找到全局最优的超参数组合。
3. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）贝叶斯优化是一种基于贝叶斯定理和高斯过程回归的方法。
它会根据之前的尝试结果和模型预测来选择下一个超参数组合。
贝叶斯优化对超参数空间的搜索策略更加智能化，可以大大提高调参效率。
4. 学习曲线（Learning Curve）学习曲线是一种可视化方法，它会绘制不同超参数组合下训练集和测试集的准确率（或其他性能指标）与训练数据量之间的关系。
通过学习曲线，我们可以判断模型是否处于欠拟合或过拟合状态，以及确定最佳超参数组合。
5. 验证曲线（Validation Curve）验证曲线与学习曲线类似，它会绘制某一个超参数的不同取值下的训练集和测试集准确率（或其他性能指标）与超参数取值之间的关系。
通过验证曲线，我们可以确定某个超参数的最佳取值范围。
6. 交叉验证（Cross-Validation）交叉验证是一种将数据集划分为多个子集的方法。
在每一次交叉验证中，其中一个子集被作为测试集，其余子集则被作为训练集。
通过交叉验证，我们可以减小因数据划分不合理造成的误差，从而更好地评估模型性能和泛化能力。
7. 正则化（Regularization）正则化是一种限制模型复杂度的方法。
数据科学中迁移学习算法的泛化性能与迁移效果评估
数据科学中迁移学习算法的泛化性能与迁移效果评估迁移学习是指通过将已学习的知识和模型迁移到新的领域或任务中，从而提高模型的性能和效果。
在数据科学领域中，迁移学习可以帮助解决一些常见的问题，例如数据稀缺问题、领域间分布不同的问题、样本偏斜问题等。
然而，迁移学习的泛化性能和迁移效果对于算法的评估和选择至关重要。
泛化性能是指模型在未见过的数据上的预测能力。
在迁移学习中，泛化性能的评估是指模型在迁移学习任务中的性能表现。
为了准确评估泛化性能，可以采用交叉验证或留一法的方式，将数据集分为训练集和测试集，通过对测试集的预测结果进行评估，以测量模型在未见过的数据上的性能。
同时，为了评估不同算法的泛化性能，我们还可以使用统计指标，如准确率、精确率、召回率、F1值等来进行评估和比较。
在迁移学习任务中，迁移效果评估是指模型在迁移学习过程中的性能提升程度。
迁移效果评估可以通过比较迁移学习前后模型在不同任务或领域中的性能来实现。
常用的评估方法包括对比实验和实际应用。
对比实验可以比较同一任务的不同模型和算法在迁移学习前后的性能表现，以评估迁移学习的效果。
实际应用评估则是将迁移学习应用于实际问题中，观察模型在真实场景中的性能提升情况。
除了泛化性能和迁移效果，还有一些其他指标可以用来评估迁移学习算法的性能。
例如，对于领域间分布不同的问题，可以使用领域适应性指标来评估算法的适应能力。
领域适应性指标可以衡量模型在不同领域之间的适应程度，例如KL散度、JS散度等。
另外，在处理样本偏斜问题时，可以使用类别平衡度和类别分布距离来评估算法的性能，以保证模型在样本偏斜情况下的效果。
对于迁移学习算法的选择和比较，除了以上提到的泛化性能、迁移效果和其他指标外，还可以考虑以下几个方面。
首先，要考虑不同算法的假设条件和限制，例如源领域和目标领域之间的相似性、标签信息的可用性等。
其次，要考虑算法的可解释性和可调节性，以便根据具体任务的需求和实际情况进行调整和优化。
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科 夫性 假设 构造 用 于建 立 转换 网 的多 阶数 据 集 ； 然后 ， 过 条件相 对 平 均熵 计 算 建 立完 全 有 向无 通
环 图 ， 基 于完 全有 向无环 图排 序结 点 ； 后 ， 并 最 在
将 传统 的时序 因果联 系与现 代 的变 量 因果 关系 融 为一体 ， 可用 于多 变量 随机 过程 模 拟 和动 态 因 果 分析 ． 平 稳性 和 马尔 科 夫 性假 设 下 ， Ｂ 学 习 在 ＤＮ
一
分析 和敏感性 分 析等 方 面 的 问题 ， 有效 性 已在 其 风 险管理 、 息融合 、 信 医疗 诊断 、 工业控 制 、 物信 生
息 分析 及 Ｉｔ ｎｔ信 息 处 理 等 许 多 领 域 得 到 验 ｎｅ ｅ ｒ
需求 ， 并且对 于多 变量复 杂转换 网 ， 率和可靠 效
针对 上述 问题 ， 文 使用 普 遍 存 在 的 向量 时 本 间序列数 据建 立转换 网． 先 ， 据不 同阶的马尔 首 依
不 确定性 问题 的智 能化求解 ． 它具有 多功 能性 、 有
效 性 和开放性 （ 是一 个 能够 集成 其 他智 能 技 术 与 数 据处 理方 法 的平 台 ） 特 征 ， 够有 效 地 转 化 等 能
转换 网 ， 依 靠 专 家 知 识 或 整 体 打 分＿ 索 方 并 搜
法 来 建立转 换 网． 一种 方法 ， 第 当变 量 较多 时 不 易实现 ， 而且 由不 同专 家 主观 知 识得 到 的转 换 网往 往 具 有 一 定 的差 异 ， 不便 于 交 流 、 比较 和 分
换 网． 种方 法将 更加 高效 、 这 可靠和 实用．
关 键词 ： 态 贝叶斯 网络 ；多阶数据 集 ；多阶 转换 网 ；结点排 序 ；局部打 分 搜 索 动 Ｌ 中图分 类号 ： Ｐ ８ Ｔ １１ 文献标 识码 ： Ａ
贝叶斯 网络 （ ａｅｉｎｎｔｏ ｓ 描 述 多 Ｂｙｓ ｅ ｒ ）１是 ａ ｗ ｋ ２
基金项 目：国家 自然科学基金资助项 目（ ０７ ０ ６ ； ６ ６ ５３ ） 上海市教委重点学科（ 第五期 ） 国际贸易 ” “ 和上海市教委重点 资助项 目（９ｚ０ ） 上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金资助项 目（ｉ ０ ００ ． ０ ｚ２２ ； ｓ ｘ－ ７ １ ）
作者简 介：冷翠平 （９ ９ ） 女 ，山东烟台人 ， 师， １７ 一 ， 讲 博士 ， 研究方向为智 能系统与数据采掘．
Ｖ ｌ２ ． ｏ ＿ ３ Ｎｏ １
文章编号 ：０４ ８ ２ （００ ０ －０ ２０ １０ － ８０ ２ １ ） １０４ －５
采 用 排 序 和 打 分 一 索 的 多 阶转 换 网 学 习方 法 搜
冷 翠 平 王 双成 ， ， 王
上海 ２ １２ ；． ０ ６ ０ ３ 中央民族 大学 信息工程学院 ， 北京 １０ ８ ） ０ ０ １
辉
（． １上海立信会计学院 数学 与信息学院 ， 上海 ２１２ ；． ０６０２上海立信会计学院 开放经济 与贸易研究 中心 ，
摘 要 ： 对现 有 学 习方 法主要 用于先 验 网和 一 阶转换 网， 对 于多 变量复 杂 转换 网其 针 且
效率和可靠性难以得到保障等问题 ， 建立了一种从 向量时间序列数据 中发现 多阶转换 网 的方 法． 给 出多阶数 据集构 造 方法的基 础上 ， 在 通过 条件相 对平 均熵计 算建 立完全 有 向无 环 图， 并基 于 完全有 向无环 图排 序 结点 ， 结 点顺序 的基础 上 ， 过局 部 打分 搜 索 建立转 在 通
数据 为知识 （ 具有形 象直 观 的知识 表 示形 式 ） 并 ，
利用这些 知识 进行 推理 （ 有类 似于 人类 思 维 的 具 推理方 式 ） 以解 决 归 纳 学 习 、 测 与控 制 、 ， 预 因果
析 ． 二 种 方 法 所 使 用 的 是 时 间 片 数 据 集 序 第 列＿ ， ２ 并要 求存在 具有 大 量 完 全 时问 对称 例 子 的 Ｊ ２个相 邻时 间 片 数 据集 ， 在现 实 中很 难 满 足 这 而
收稿 日期 ： ０ ９－ － ３ ２０ － ６０ ０
结点 序 列 的 基 础 上 采 用 基 于 ＭＤ ｍｎｍ ｌｄ— Ｌ（ ｉｉａ ｅ
ｓｒ ｔ ｎｌｎｔ） 标准 的局部 打分 一 索方 法 ， ｃ ｐｉ ｇ ｉ ｏ ｅ ｈ 搜 通
过发 现一 个结点 的父结 点来 进行转 换 网学 习 ．
第 １期
冷 翠平 ， ： 用排序 和打 搜 索 的多 阶转换 网学 习方法 等 采
证 ． 贝 叶斯 网络 只是 静态 变 量 之 间 的复杂 依 赖 但
关 系模型 ， 不具有处 理动 态时 间过程 的能力 ， 而时
性 也很难 得到保 障 ．
序性 问题在 现实 中普遍存 在 ．
动态 贝 叶斯 网络 Ｄ Ｎ（ ｙ ａ ｉ Ｂ ｙｓ ｎｎ ｔ Ｂ ｄｎ ｍ ｃ ａ ｅｉ ｅ－ ａ ｗ ｒ） 是 贝叶斯 网络与时 间序列 的结合 ， ｏｋ 在继 承 贝叶斯 网络优势 的 同时 ， 又增 加 了时间特 征功能 ，
第２ ３卷第 １ 期
２１ ０ ０年 １月
烟 台大学 学报 （ 自然 科学 与工程版 ）
Ｊｕｎ ｌ ｆ ａ ｔｉ ｎｖｒｉ Ｎ ｔｒ ｃ ｎ ｅａ ｄ Ｅ ｇ ｅ ｒ ｇＥ ｉｏ ） ｏ ｒ ａ ｏ ｎａ Ｕ ｉｅ ｔ Ｙ ｓ ｙ（ ａ ａ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｎ ｉ ｅｉ ｄ ｉ ｕｌ ｅ ｎ ｎ ｔｎ
可转化 为先 验 网 （ ｒ ｒｎ ｔｏ ） ｐｉ ｅ ｒ 和转 换 网 （ｒｎｉ ｏ ｗ ｋ ｔ ｓ ａ ． ｔ ｎｎｔｏｋ 学 习 问 题 ｊ 其 中 的转 换 网学 习是 ｉ ｅ ｒ） ｏ ｗ ， Ｄ Ｎ学 习 的核心． 有 的学 习方法 主 要针 对 一 阶 Ｂ 现
随机变量之间依赖关系的图形模式， 被广泛用于