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lbkt：长期序列数据的基于LSTM BERT的知识跟踪模型
摘要。知识追踪领域（KT）旨在通过分析他们的历史行为数据来了解学生如何随着时间的推移学习和掌握知识。为了实现这一目标，许多研究人员提出了使用智能辅导系统（ITS）的数据来预测学生随后的行动的KT模型。然而，随着其大规模数据集的发展，包含长期数据的大规模数据集开始出现。最近基于深度学习的KT模型在处理包含长期数据的大规模数据集时面临着低效率，低精度和低解释性的障碍。To address these is- sues and promote the sustainable development of ITS, we propose a L STM B ERT-based K nowledge T racing model for long sequence data processing, namely LBKT , which uses a BERT-based architecture with a Rasch model-based embeddings block to deal with different difficulty levels information and an LSTM block to process the sequential char- acteristic in students' actions.LBKT在ACC和AUC指标上实现了大多数基准数据集的最佳性能。
印孚瑟斯银行科技指数第 2 卷 — 2024 年 5 月
• 人工智能人才是最难找到的，难度得分为 27（分数越高表示技能越难获得）。然而，自银行科技指数第 1 卷以来，这一分数已下降 7 分。网络安全紧随其后，难度得分为 26，自第 1 卷以来上升了 12 分。
了解Cogat分数
口头推理中相对弱点的相对弱点V-指标包括以下内容：•即使在他们脱颖而出的领域，这些活动也会不必要地挫败学生的表现。难度的常见来源是过度长的方向，并且需要翻译口头提示或需要口头反应的测试。•口头评分较低的学生通常会发现自己在课堂上不知所措，尤其是在第一次遵循指示或试图在不同的言语活动之间转移注意力时。q-定量推理中相对弱点的指标包括：•有些学生更喜欢更多具体的思维方式，并且经常掩盖他们在使用语言概念时未能抽象思考的方法。•对于其他学生来说，困难在于未能开发出作为数字行的内部心理模型。•对于其他学生来说，弱点无非是缺乏思考和谈论定量概念的经验。n-指标包括：•要么学生难以推理图形空间刺激，要么•学生难以解决陌生的问题。
活动护理计划
居民需要活动方面的帮助。要考虑的因素包括： 新入院 短期入院 终末期疾病 长期住院 居住在有保障的痴呆症病房 其他 ______________________________ 住院者偏好 喜欢团体活动 喜欢独自活动 喜欢家人/朋友探望 活动参与经常变化 自我指导活动选择 独立参与活动 无法表达偏好 其他 ______________________________ 健康状况可能会影响活动参与 说话困难 听力困难 视力困难 疼痛 服用多种药物 进食和饮水时需要帮助 行动时需要帮助 平衡问题 认知障碍 健康状况不稳定 饮食限制 需要上厕所帮助 需要氧气的使用 安全问题 干扰居民的行为
基于P300的自适应脑计算机界面用于注意训练：随机对照试验的协议
背景：认知缺陷和疾病的人数，例如中风，痴呆或注意力缺陷/多动障碍，由于老龄化或注意力缺陷/多动症障碍而增加。使用脑部计算机界面的神经反馈训练正在成为一种易于使用和无创的认知训练和康复的手段。使用基于p300的脑部计算机界面的神经反馈训练的新型应用，以前已经显示出可以提高健康成年人注意力的潜力。目的：本研究旨在使用迭代学习控制加速注意力训练，以优化自适应P300拼写任务中的任务难度。此外，我们希望使用P300拼写器进行注意训练的先前研究的结果，作为基准比较。此外，将培训期间任务难度个性化的有效性与非个人化任务难度进行比较。
书籍级长文本的可读性评估
在实际教育应用中，广泛需要对书籍级长文本进行可读性评估。然而，目前大多数研究都集中在段落级可读性评估，对超长文本的处理工作很少。为了更好地处理长序列的书籍文本并利用难度知识增强预训练模型，我们提出了一种新颖的模型 DSDR、难度感知片段预训练和难度多视图表示。具体来说，我们将所有书籍分成多个固定长度的片段，并采用无监督聚类来获得难度感知片段，这些片段用于重新训练预训练模型以学习难度知识。因此，长文本通过对具有不同难度级别的多个片段向量进行平均来表示。我们构建了一个新的儿童分级读物数据集来评估模型性能。我们提出的模型取得了令人满意的结果，优于传统的 SVM 分类器和几种流行的预训练模型。此外，我们的工作为书籍级可读性评估建立了一个新的原型，为未来相关研究提供了重要的基准。
covid-19疫苗同意书
您是否患有COVID-19的症状，例如，发烧，咳嗽的新发作或慢性咳嗽的恶化，呼吸急促，呼吸困难，喉咙痛，吞咽困难，吞咽困难，气味或口味降低或味觉，发冷，头痛，头痛，疼痛，疲倦 /不适 /疾病 /肌肉 /肌肉疼痛或粉红色或粉红色或粉红色或粉红色或粉红色或疾病，或者粉红色或疾病，或者粉红色或疾病，或者粉红色或疾病，或者粉红色或疾病没有其他已知原因的拥塞？
使用迭代学习控制加速基于 P300 的神经反馈训练以增强注意力：一项随机对照试验
摘要 目的：通过脑机接口进行的神经反馈 (NFB) 训练已被证明可有效治疗神经系统缺陷和疾病，并提高健康个体的认知能力。之前的研究显示，使用 P300 拼写器的基于事件相关电位 (ERP) 的 NFB 训练可以通过逐步增加拼写任务的难度来提高健康成年人的注意力。本研究旨在评估任务难度适应对健康成人基于 ERP 的注意力训练的影响。为此，我们引入了一种采用迭代学习控制 (ILC) 的新型适应方法，并将其与现有方法和具有随机任务难度变化的对照组进行比较。方法：该研究涉及 45 名健康参与者，为一项单盲、三组随机对照试验。每组接受一次 NFB 训练，使用不同的方法来调整 P300 拼写任务中的任务难度：两组采用个性化难度调整（我们提出的 ILC 和现有方法），一组采用随机难度。我们使用视觉空间注意任务在训练课程之前和之后评估认知表现，并通过问卷收集参与者的反馈。主要结果。所有组在训练后的空间注意任务中都表现出显著的表现提高，平均增加了 12.63%。值得注意的是，使用所提出的迭代学习控制器的组在训练期间实现了 P300 幅度增加 22%，训练后 alpha 功率降低 17%，同时与其他组相比显著加快了训练过程。意义。我们的结果表明，使用 P300 拼写器的基于 ERP 的 NFB 训练可有效增强健康成年人的注意力，一次课程后即可观察到显著的改善。使用 ILC 的个性化任务难度调整不仅可以加速训练，还可以增强训练期间的 ERP。加速 NFB 训练，同时保持其有效性，对于最终用户和临床医生的接受度至关重要。