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公开(公告)号:CN114969528B
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202210594683.2
申请日:2022-05-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于能力评测的用户画像和学习路径推荐方法,属于推荐方法及系统领域。本发明可以基于领域中各知识点间的固有关系构建领域知识树并嵌入与知识点对应的学习资源,同时借助用户注册信息填写机会收集用户基本信息,基于用户的兴趣领域进行用户能力评测,测试用户在该领域的知识储备情况,根据用户的基本信息与其能力评测结果构建用户画像;最后基于用户画像(用户在兴趣领域的知识储备情况以及用户的学习需求)在领域知识树中搜索与用户当前学习进度相匹配的知识点,并推荐知识点中的学习材料供用户自主学习。本发明可有效提高在线学习背景下的学习路径推荐效率,提升用户的学习效果。
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公开(公告)号:CN118155018A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410306972.7
申请日:2024-03-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型提示的静态图分割数据集制作方法及系统,主要针对目前像素级标注图像数据获取困难的现象,该方法通过大语言模型以及位置编码等方法对常见的提示信息进行编码,获取高质量提示特征。再构建基于提示的静态图分割模型,最后通过掩码解码器获取最终的分割结果,并且通过构建一个置信度预测网络去预测每一个掩码的置信度,以此来达到自适应挑选掩码的效果。本发明有着输入多样、交互便捷的特点,可以广泛应用于多个提示场景,为标注人员提供优良的标注工具,显著提升标注人员的标注效率,为分割领域的发展提供高质量数据集。
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公开(公告)号:CN114969528A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210594683.2
申请日:2022-05-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于能力评测的用户画像和学习路径推荐方法,属于推荐方法及系统领域。本发明可以基于领域中各知识点间的固有关系构建领域知识树并嵌入与知识点对应的学习资源,同时借助用户注册信息填写机会收集用户基本信息,基于用户的兴趣领域进行用户能力评测,测试用户在该领域的知识储备情况,根据用户的基本信息与其能力评测结果构建用户画像;最后基于用户画像(用户在兴趣领域的知识储备情况以及用户的学习需求)在领域知识树中搜索与用户当前学习进度相匹配的知识点,并推荐知识点中的学习材料供用户自主学习。本发明可有效提高在线学习背景下的学习路径推荐效率,提升用户的学习效果。
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公开(公告)号:CN118155017A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410306970.8
申请日:2024-03-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/774 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型提示的视频对象分割数据集制作方法及系统,主要针对目前大规模视频像素级掩码标注数据缺乏的现象,本发明的方法通过大模型以及位置编码等方式,对常见的提示信息(文本、图像、点、框等)进行编码,再构建基于提示的多帧时序交互分割模型接收提示信息以及交互帧图像信息,输出交互帧的掩码,最后借助半监督实例跟踪模型对交互帧的预测结果进行时序传播,获取整个视频的掩码。本发明有着输入多样,交互简便的特点,可以便捷的大规模制作视频像素级标注信息,为各个工业场景提供可靠的大规模视频标注数据。
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