确定知识点的掌握程度的方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN114117224B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202111432552.6

    申请日:2021-11-29

    IPC分类号: G06F16/9535 G06Q50/20

    摘要: 本申请实施例公开了一种确定知识点的掌握程度的方法、装置及存储介质,属于智能教育领域。在本申请实施例中,根据在虚拟讨论室中参与讨论的多个用户中每个用户的用户信息和涉及知识点信息为每个用户推荐挑战对手,这样,每个用户与对应的挑战对手可以通过知识挑战来检验知识点的掌握程度,进而可以根据知识点的掌握程度来进行知识点巩固。并且,由于每个用户的用户信息和参与讨论过程中的涉及知识点信息能够在一定程度上体现出该用户的知识结构和知识量,因此,根据每个用户的用户信息和涉及知识点信息为每个用户推荐出的挑战对手与该用户的知识结构和知识量更为相近,由于二者实力相当,能够使双方的挑战更具趣味性。

    一种机器人的运动规划方法、装置、机器人及存储介质

    公开(公告)号:CN118809616A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411164584.6

    申请日:2024-08-23

    IPC分类号: B25J9/16

    摘要: 本申请涉及机器人技术领域,尤其涉及一种机器人的运动规划方法、装置、机器人及存储介质,用于解决相关技术中存在操作作业执行成功率低下问题,该方法为:基于第一物体的位置和机器人的当前位置,对机器人针对第一物体执行操作作业进行运动规划,基于得到的第一规划结果向第一物体进行移动;在移动过程中,持续由部署在机器人的末端执行器上的第二视觉传感器获取第二图像,基于位置和当前获取到的第二图像,确定通过第二视觉传感器感知到第一物体时,基于当前获取的第二图像及通过第二视觉传感器获取的后续第二图像,对执行装置针对第一物体的操作作业进行局部运动规划,基于得到的第二规划结果控制执行装置进行动作,提高了操作作业执行成功率。

    学习计划的推荐方法及电子设备

    公开(公告)号:CN114998067B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202210557885.X

    申请日:2022-05-19

    发明人: 李洁 王昕 刘石勇

    摘要: 本申请公开了一种学习计划的推荐方法及电子设备,涉及计划推荐技术领域。电子设备接收到针对第一对象的目标知识点的计划推荐请求后,能够确定多个第二对象中每个对象已执行的多个学习计划与第一对象已执行的多个学习计划之间的相似度,并基于该相似度确定第二对象已执行的针对目标知识点的目标学习计划的推荐度,继而推送推荐度大于推荐度阈值的目标学习计划。由于可以直接推送推荐度大于推荐度阈值的学习计划,而无需人工制定学习计划,因此提高了学习计划的制定效率。并且,由于目标学习计划的推荐度与该相似度正相关,因此可以确保推送的学习计划较为适合第一对象,推送可靠性较高。

    心理辅导内容推荐方法及装置

    公开(公告)号:CN113918818B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202111228249.4

    申请日:2021-10-21

    摘要: 本申请实施例公开了一种心理辅导内容推荐方法及装置,属于智能教育领域。在本申请实施例中,通过采集目标用户学习时的多个视频段,并根据多个视频段中目标用户的面部图像来确定目标用户在学习时是否存在异常心理状态以及每种异常心理状态的存在时长,这样不仅能够及时发现目标用户在学习时出现的异常心理状态,还能够根据每种异常心理状态的存在时长确定目标用户出现的异常心理状态的严重程度,进而针对性的为目标用户推荐更适合该目标用户自身的心理辅导内容,提高了心理辅导效果。

    一种基于大模型的问答方法及设备

    公开(公告)号:CN118760742A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410702697.0

    申请日:2024-05-31

    IPC分类号: G06F16/332 G06F40/35

    摘要: 本申请涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种基于大模型的问答方法及设备。在问答过程中,根据预先保存的每个文本块,确定与待答复问题匹配的目标文本块,即确定与待答复问题相关的文本,如果针对该目标文本块预先保存有图片和/或表格的非文本数据,则获取保存的该非文本数据的概述文本,并将该待答复问题、目标文本块和概述文本按照预设格式输入到第一大模型中,得到答复信息,由于概述文本是对非文本数据中的所有内容进行总结的文本,将其输入到第一大模型,让第一大模型既不用对图片和/或表格直接进行处理,也可以保证其在生成答复信息时考虑图片和/或表格中记录的内容,提高了大模型的问答准确率。

    一种服饰搭配评价方法和电子设备

    公开(公告)号:CN118736393A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202310312764.3

    申请日:2023-03-28

    摘要: 本申请公开了一种服饰搭配评价方法和电子设备,获取包含不同服饰的图像之后,首先基于检测识别模型确定图像中的不同类别的单品服饰,然后基于特征提取模型确定不同类别的单品服饰各自对应的第一特征信息,再基于特征映射模型确定不同类别的单品服饰各自对应的空间特征信息,最后针对任意两类单品服饰,根据两类单品服饰各自对应的空间特征信息的目标空间距离确定两类单品服饰的搭配评价结果。本申请只需采集到包含不同服饰的图像即可实现对服饰的搭配评价,不需要用户手动录入服装的大量信息,使得服饰搭配评价过程智能性较好,用户体验较好。本申请所要求保护的技术方案具有实时性、可靠性、可泛化性和可控性特点,符合可信赖性特点。

    一种意图识别方法和电子设备
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118734862A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202310318751.7

    申请日:2023-03-28

    发明人: 冯卫森

    摘要: 本申请提供了一种意图识别方法和电子设备,能够解决小样本、低算力设备上使用意图识别模型处理耗时长、不准确的问题。该方法包括:获取用户输入的第一文本;针对所述第一文本包含的至少一个分词中的任一分词,识别所述分词的语义类型,并在所述分词的语义类型为预设的语义类型时,将所述分词替换为对应语义类型的标签;若意图对照表中存在与替换后的第一文本的相似度满足条件的目标第二文本,则根据所述目标第二文本对应的意图,确定所述第一文本的目标意图,其中,所述意图对照表记录有多个第二文本与多个意图的对应关系。本申请所保护的意图识别方法具有实时性和可解释性特点,符合可信赖特性。

    抬头显示设备和车辆
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118732258A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202310311154.1

    申请日:2023-03-27

    发明人: 贺雷

    摘要: 本申请公开了一种抬头显示设备和车辆,属于投影技术领域。所述抬头显示设备包括:图像装置和反射镜装置的抬头显示设备。反射镜装置包括反射镜组件和两个单向转动结构,且两个单向转动结构的转动方向相反,当反射镜组件与两个单向转动结构中的一个单向转动结构连接时,反射镜能够在单向转动结构的带动下转动。如此,可以通过两个单向转动结构分别向两个方向带动反射镜旋转,以使得反射镜可以将图像装置提供的影像光束投射至多个位置处,以提高反射镜装置的灵活性和抬头显示设备的适用性。

    一种基于用户睡眠的推荐健康信息的方法和设备

    公开(公告)号:CN114329198B

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202111611444.5

    申请日:2021-12-27

    IPC分类号: G06F16/9535 G06F18/22

    摘要: 本发明公开了一种基于用户睡眠的推荐健康信息的方法和设备,该方法包括:获取目标用户的用户信息,该用户信息包括用户特征信息和用户睡眠信息;基于目标用户的用户信息和历史数据集,确定目标用户与各个历史用户的相似度,并根据各个相似度对历史数据集进行筛选,确定第一推荐数据集;基于目标用户的用户信息,以及待推荐的健康关联信息与用户信息的对应关系,确定第二推荐数据集;其中,第二推荐数据集包括至少一组待推荐的健康关联信息;确定第一推荐数据集和第二推荐数据集共有的健康关联信息为目标推荐信息;将目标推荐信息推荐给目标用户。用以为用户提供与睡眠情况相关联的健康关联信息,以改善用户的睡眠质量。

    一种视觉敏感信息检测模型训练方法、装置和设备

    公开(公告)号:CN114627329B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202210174086.4

    申请日:2022-02-24

    摘要: 本公开涉及一种视觉敏感信息检测模型训练方法、装置和设备,该方法包括:获得训练样本集;将所述训练样本集中的图片分别输入第一网络模型和第二网络模型,进行特征提取并预测敏感度,以输出所述图片的标签为目标对第一网络模型和第二网络模型进行不同程度的训练;将训练样本集中的图片输入训练后的第一网络模型和第二网络模型,确定第一网络模型和第二网络模型对所述图片提取的特征的差值;将训练后的第一网络模型或第二网络模型作为视觉敏感信息检测模型,将各图片对应的特征的差值输入视觉敏感信息检测模型,进行特征提取并预测敏感度,以输出所述图片的标签为目标训练视觉敏感信息检测模型。本公开提高了对于视觉敏感信息的识别准确度。