陶小梅
- 作品数:33 被引量:105H指数:5
- 供职机构:广西师范大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金广西高等学校科研项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术文化科学医药卫生电子电信更多>>
- 具有时延的非线性对偶拥塞控制算法的稳定性
- 2005年
- 最近几年来在网络拥塞控制的动力学分析方法上有了很大的进展,尤其是在利用控制与优化理论分析和设计拥塞控制算法方面。首先介绍了基于优化理论提出的对偶控制算法及其一般分析框架,分析了在一种简化了的网络情形下的稳定性,最后指出一些存在的问题和下一步的工作。
- 闫友彪罗晓曙陈元琰陶小梅
- 关键词:INTERNET拥塞控制稳定性对偶算法
- 一种基于深度学习的眼动信号情感识别方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的眼动信号情感识别方法。包括一下步骤:S1、自建眼动数据库,以学习视频作为刺激材料,获取眼动数据。并对数据标注、预处理、数据集设置、数据类型转换、数据扩增和数据集划分等操作。S2、设计一个基于...
- 陶小梅刘胜西鲍金笛李泽黄振才
- 文献传递
- 积极心理学在高校“程序设计”课程中的应用被引量:2
- 2012年
- 以高校中的"程序设计"课程为例,分析探讨如何在课程教学过程中融入积极心理学理念,同时提出两种有效的方法。一是在教学设计和授课过程中培养发展教师自身的积极心理;二是在重要的教学环节上引导培养学生的积极心理。
- 陶小梅
- 关键词:积极心理学课程教学程序设计课程
- IP网络中的显式拥塞指示算法研究被引量:5
- 2005年
- 显式拥塞指示(ECN)是指在主动队列管理技术中,借助路由器的标记功能给出显式的拥塞反馈信息,它能有效提高网络的吞吐量,在网络的传输控制中将起到至关重要的作用。下一代网络使用的传输控制协议必然是基于ECN机制的,目前ECN算法的研究主要集中在公平性和效率性上的。介绍并分析了ECN算法及其典型的改进算法并给出了今后的研究方向。
- 陶小梅罗晓曙陈元琰闫友彪
- 关键词:INTERNETTCP/IP拥塞控制ECN
- 动画agent在e-learning系统中的设计与实现
- 2015年
- 伴随着信息技术的高速发展,产生了许多基于WEB的系统,使人们得以方便、高效的处理事情,完成相应任务。其中的Elearning系统拥有数量众多的教学资源,利用E-learning系统,教师可以高效快捷的开展教学工作,学生可以进行个性化学习。本文阐述了一个E-learning系统的设计与实现,该系统包括了E-learning系统的基本功能,如课程资源上传下载、教学视频在线播放、在线测验以及智能交互等功能,并且该系统引入了Microsoft Agent,Microsoft Agent负责与用户进行交互,对用户进行提醒和提示。
- 薛斌陶小梅
- 关键词:E-LEARNING系统STRUTSJ2EEMICROSOFTAGENT
- 基于情感学习本体的教学反馈策略生成算法的研究被引量:3
- 2015年
- 研究如何采用本体建模的方法解决智能教学系统中的情感理解与情感反馈的问题。构建了一个情感学习本体用于描述在学习过程中出现的与情感相关的概念及概念之间的关系,设计了基于该本体的教学反馈策略的生成算法,可以在不需要和学生进行问答交互的情况下获得学生学习过程的感知和理解状态,可以更好地理解学生的学习状态以提供更好的基于"情感触发"的认知和情感支持。并将情感学习本体和一个C语言程序设计领域知识本体以及反馈策略生成算法应用到一个以教学视频为主体学习资料的智能教学系统中。应用实例表明,该教学反馈策略生成算法能对学习者提供有效的认知反馈和情感反馈。
- 陶小梅牛秦洲
- 关键词:情感计算智能教学系统
- 一种面向在线视频学习的基于眼动和视频特征的情感识别方法
- 本发明公开了一种面向在线视频学习的基于眼动和视频特征的情感识别方法。包括以下步骤:S1、自建眼动和视频特征的数据库,以学习视频作为刺激材料,获取数据;并对数据对齐、标注、预处理、数据集设置、数据类型转换、数据集划分等操作...
- 陶小梅鲍金笛周颖慧李泽
- 文献传递
- 基于ME-ANet模型的糖尿病视网膜病变分级被引量:4
- 2022年
- 糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)是一种致盲率很高的眼科疾病。不同病变等级的视网膜图像之间差异小且病灶点分布无规律。针对现有深度模型对DR中的相似病灶点识别率低,严重影响模型分类精度的问题,本研究以深度学习为基础,构建新的模型架构进行训练,提出一种集成MobileNetV2和EfficientNetB0深度模型的注意力网络:ME-ANet。模型集成分为头部和主干两部分,将深度模型的浅层部分融合构成网络的头部,训练时采用迁移学习的策略对网络模型参数进行初始化,减少训练中的过拟合问题。主干部分利用上述两种模型的核心结构,设计3个阶段集成模块进行特征提取。同时设计全局注意力机制(Global Attention Mechanism,GAM)并分别嵌入到3个阶段的集成模块中。模型的改进加速了网络的收敛速度,该网络模型实现了对图像浅层信息的特征融合提取,减少了微病灶特征信息在训练过程中的卷积丢失问题,模型的分类精度进一步得到改善。通过模型集成构建特征提取主干网络,提高了模型对低级特征信息的学习,注意力机制抑制非病变特征信息,强化典型病灶特征学习,从而实现细粒度分类,进一步提升了模型的分类性能。
- 程小辉李贺军邓昀邓昀黎辛晓
- 关键词:糖尿病视网膜病变
- 基于注意力机制的稀疏化剪枝方法
- 2023年
- 为在资源受限设备中部署先进神经网络模型,提出一种基于通道和空间注意力机制的网络稀疏化剪枝训练方法,将剪枝训练过程转化为约束优化问题。将通道和空间注意力融入稀疏化剪枝训练过程,利用连续空间损失变化情况评估不同网络层重要程度,通过稀疏化训练与动态计算及更新掩码矩阵和权重矩阵完成剪枝操作。方法实验基于CIFAR10、CIFAR100数据集上进行,实验结果表明,该方法在较为复杂数据集CIFAR100上剪枝率为90%、95%、98%时,分类准确率可达到69.91%、67.15%、60.18%,与同类方法相比,在不同数据集和剪枝率的条件下仍具有较高的分类精度。
- 叶汉民李志波程小辉陶小梅
- 关键词:掩码
- 在线学习环境中基于眼动特征情感识别研究被引量:5
- 2021年
- 在e-Learning环境中,学习普遍存在“情感缺失”问题,该问题会导致学习效果和学习体验下降。在学习过程中及时识别学习者的情感状态是解决“情感缺失”的首要问题,情感识别技术在人机交互教学得到了广泛的应用,但仍然存在不少问题和挑战。随着眼动追踪技术的发展,将眼动信号引入情感识别成为研究的热点。针对当前国内外在e-Learning环境中基于眼动特征的相关研究进行综述,对相关研究中采用的眼动特征、机器学习方法以及涉及的学习过程进行分类、归纳及分析,归纳了五类学习过程研究中常用的眼动特征和识别算法。通过对应用在疲劳检测、健康医疗以及人机交互等相关领域中的眼动特征进行分析,对可借鉴至MOOC学习环境下情感识别的眼动特征进行汇总,并为下一步如何采用眼动特征在MOOC环境下进行情感识别研究提出建议。
- 陶小梅陈心怡
- 关键词:E-LEARNING情感识别眼动特征