机（SVM）、随机森林（Random Forest）或深度神经网络 （DNN），以便对学生表现进行多维度分类和评估。 在模型选择过程中，需考虑以下几个因素： - 数据规模与特 征：根据教学数据的规模（如学生数量、课程数量）和特征（如学 生成绩、课堂参与度、教师反馈等）选择适合的模型。数据量较大 且特征复杂时，DNN 模型可能更为合适；数据量较小且特征较为 简单时，SVM 或随机森林可能更具优势。 - 计算资源：不同类型的 模型对计算资源的要求不同。DNN 模型需要较高的计算能力和存 储资源，而 SVM 和随机森林在资源有限的情况下也能高效运行。 - 模型可解释性：教学评价的结果需要具备一定的可解释性，以便教 师和管理者能够理解并应用于实际教学改进。随机森林模型因其可 解释性较强，适合作为首选方案。 模型初步选定后，需进行优化以提升其性能。优化过程包括超 参数调优、特征工程以及模型集成等： 参数调优、特征工程以及模型集成等：  超参数调优：通过网格搜索（Grid Search）或随机搜索 （Random Search）等方法，优化模型的超参数。例如，对 于随机森林模型，可以调整树的深度（max_depth）、最小 样本分割数（min_samples_split）等参数。  特征工程：对原始教学数据进行预处理和特征提取。例如，将 学生的课堂表现数据转换为标准化评分，或将教师的反馈文本

互联网开放平台 互联网应用交互信 息服务 信息服务管理 辅助诊断 - 机器学习 特征清洗 特征转换 特征归一化 同义词归一 。。。 。。。 训练模型 算法调度 特征处理 随机森林 GBDT 算 法 神经网络 FM 算 法 加权平均 投票法 。。。 模型集成 。。。 部署和反馈 提 供 预 测 接 口 收 集 反 馈 结 果 分 析

，模型评估、 模型管理的所有环节 ， 针 对不同角色用户 ，提供对应开发工具 ， 以适应不同难度的模型训练需求 拖拽式 交互式编程 AutoML Lasso SVM 随机森林 RNN 网络 逻辑回归 聚类算法 CNN 网络 …… …… 模型开发 开发工具 机器学习 智算中心： 推理中心（推理能力服务化部署） 服务发布 灰色发布 服务发布 服务分析 ……

812 系统通过以下机制保障临床适用性：  动态权重调整：根据科室差异自动调整模型注意力机制权重， 如内科病历侧重实验室指标关联分析，外科病历侧重手术操作 描述  异常值检测：采用隔离森林算法实时监测输入数据的合理性， 当血压值＞250mmHg 或体温＜32℃时触发复核提醒  多模型集成：对诊断建议等关键字段，组合使用基于规则的模 板引擎与神经网络预测结果 模型迭代采用渐进式更新策略，每周从已审核病历中抽取 剂量范围验证：对比临床指南中的标准剂量范围（如成 人阿莫西林每日剂量应在 750-3000mg 之间） o 时间逻辑校验：确保手术记录时间早于出院时间等时序 关系 2. 异常模式识别 采用随机森林与 XGBoost 组合模型分析历史修正数据，特征 矩阵包含： 特征类别 具体特征示例 权重 术语使用 ICD-10 编码匹配度 0.32 上下文完整 性 主诉与现病史的关键词覆盖率 0

类智能） Ø 传统（知识+规则）：专家系统（知识库+推理机） Ø 现代（数据+学习）：机器学习（模型、目标、策略），数据模型（IID，用数学模型模拟世界） • 常规统计学习方法：逻辑回归，决策森林，支持向量机，马尔科夫链，…… • 人工神经网络：与人脑最大的共同点是名字（原理、机制和架构并不一样），用神经网络表达数学模型 传统神经网络：霍普菲尔德网络，玻尔兹曼机，….. 深度神经网络：深度学习（Hinton，2006）

课要不要晒太阳呢？（光线传感器、蜂鸣器） 第 13 课场景设计（角色图片添加） 第 14 课蝴蝶飞（数码管、温度传感器） 第 15 课抓蝴蝶（按键传感器） 第 16 课试飞准备（广播、背景切换模块） 第 17 课迷雾森林（声音传感器、随机数模块） 第 18 课危机重重（变量、侦测模块） 第 19 课场景和背景（舞台背景造型设计） 第 20 课灵活的守门员（滑杆传感器、按键传感器） 第 21 课挡球（侦测、等待模块） 程，地球的资源与 环境问题、地球形成、演化的基本概念和认识；地球板块变迁，感知沧海桑田的历史 痕迹，太空宇宙等奥秘。 例如：1）噪音污染 2）化学风化作用 3）物理风化 4）生物风化作用 5）森林生态 系统 6）土层 7）土壤的性质和它的用途 8）什么是气候？9）影响气候的因素是什么？ 10）化学沉积岩与有机沉积岩 11）土壤破坏的原因及其保护 12）褶皱山和断块山 13）锋面和天气状况

K-means）对学生的学习行为进行分类，识别出不同类型的 学习者（如主动型、被动型、反思型），为其提供针对性的学习建 议。 3. 成绩预测：利用时间序列分析（如 ARIMA 模型）或机器学 习算法（如随机森林、XGBoost），基于历史数据预测学生的学习 成绩，并提供早期预警。 4. 个性化推荐：根据学生的学习目标、 知识掌握度和行为偏好，推荐适合的学习资源、练习题目和课程内 容。推荐算法可采

不同的评估标准。 2. 文本特征提取：利用自然语言处理技术对学生的文本进行分 析，提取诸如词频、句式结构、逻辑连贯性、语法准确性等特 征。 3. 评估模型构建：通过机器学习算法（如支持向量机、随机森林 等）构建评分模型，以便根据提取的特征进行预测。 4. 评估反馈：为学生提供详细的反馈信息，包括诸如写作结构、 思维深度、表达清晰度等方面的评估，帮助他们更好地理解自 己的不足之处。 为了