https://combinatorialpress.com/jcmcc-articles/volume-127a/research-on-hierarchical-recursive-power-supply-meshing-algorithm-considering-the-dynamic-change-of-grid-loads/
Notice bibliographique
Résumé
Students have the problems of insufficient self-control, insufficient learning motivation and unplanned and unsystematic for independent learning of university French.In order to solve this problem effectively, this study proposes the reform of French blended education model guided by POA theory.In this paper, we design a hybrid intelligent teaching mode of university French guided by the output-oriented approach, improve it based on the mutation operation in the genetic algorithm, propose the adaptive mutation genetic algorithm, and optimize the BP neural network with this algorithm.The GA-BP neural network is trained through simulation experiments to verify the performance of the algorithm.Using SEM structural equation modeling, the measurement model of six dimensions, namely, learning effect, teaching effect, learning input, objective learning conditions, subjective learning factors and learning ability, is established, integrating factor analysis and path analysis, and relevant research hypotheses are proposed.The feasibility of the hypotheses is verified one by one through empirical research.The path coefficients between each variable in the model and the path coefficients of the factor loadings are all at the significant level of 0.000, and all of them are positive, the path coefficients' validity is within the acceptable range, and the hypotheses proposed in this paper are all supported.Compared with the default path, 69.78% of the students in the recommended path for learning French think that the knowledge of the recommended learning path is easy to understand, and the learning path constructed on the basis of the educational resources of the output-oriented method can better satisfy the learning needs of the students compared with the default learning path.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,513 | 0,301 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».