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生成式人工智能的教育应用与展望 -以ChatGPT系统为例

生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence)旨在利用人工智能技术自动化生成文本、图像、视频、音频等多模态数据,受到教育领域的广泛关注.其中,ChatGPT系统因其良好的自然语言理解和生成能力,体现出较高的多领域应用潜力.本研究以ChatGPT作为主要对象,基于其四项核心能力,即启发性内容生成能力、对话情境理解能力、序列任务执行能力和程序语言解析能力,探讨在教师教学、学习过程、教育评价、学业辅导四个方面的潜在教育应用.在此基础上,在真实系统中进行了习题生成、自动解题、辅助批阅等教育应用的初步验证.最后,本文进一步探讨了以ChatGPT为代表的生成式人工智能在教育应用中所面临的局限和对教育的启示.

ChatGPT的风险初识及治理对策

ChatGPT以通用人工智能的高科技姿态横空问世后,引起社会各领域的广泛关注与讨论.作为一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,ChatGPT通过与人的交互式对话,不断学习与理解人类的语言,向社会各界提供了解决问题的新选择,日益成为科技创新、产业升级和生产力提升的重要驱动力.然而,ChatGPT也面临如数据泄露、伦理偏见、隐私保护等问题,引发了关于ChatGPT在社会以及数字政府领域中应用的忧虑.随着ChatGPT在各个领域中的应用程度不断加深,其潜在风险点的识别也变得越来越重要,对它的治理对策也会随着层出不穷的问题而不断变化.

学生管理系统C语言-Windows/Linux

系统功能描述 该系统管理学生的课程信息。系统提供账户的管理和学生信息的管理功能。 系统提供的功能主要有 学生信息的查询、修改、增加、删除，账户信息的查询、修改、增加、删除。 ---------------------------------------------------------------------------------------- 登陆运行提示： ---------------------------------------------------------------------------------------- welcome to SIMS | Please select your account level: |

基于YOLOv4改进的轻量级水下目标检测网络

针对小型水下设备内存和计算能力有限的问题,本文对YOLOv4模型进行改进,提出了一种适用于水下目标检测的轻量级网络NSN-R-YOLOv4.在训练模型之前,对水下图像进行带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法预处理,有助于在不同环境下正确识别目标.本文在改进YOLOv4网络结构时,首先,引入ShuffleNet和卷积块注意力机制构建主干网络,在保证网络特征提取能力的同时,可有效减少参数量;其次,使用深度可分离卷积代替普通网络卷积,以减少模型的体积;最后,采用可模拟人类视觉感受野的RFB-s代替YOLOv4中的SPP模块作为中间层.结果表明:本文模型参数量只有49.2M.本文对水下图像视频中的海参进行目标识别时,每秒传输帧数可达35.6,目标检测AP为92.01％.与YOLOv4相比,本文模型具有参数量小和识别效果好的特点,更适用于小型水下目标检测设备.

数据结构源码-C语言实现

数据结构源码——C语言实现，《大话数据结构》书中的示例代码实现，配合《大话数据结构》看效果更佳。

C语言语法筑基（源码）

通过程序来讲解C语言最基本的语法知识。

matlab常用算法源码

使用matlab编写的常用算法源码集。