基于"产品—服务—生态"的中医药品牌AI赋能路径研究

中医药作为中华文化与国家品牌的重要载体,正处于智能化重构的关键期.并且,人工智能(AI)正在重塑中医药品牌的价值链.本文整合品牌研究与中医现代化文献,构建"输入层—赋能机制—输出层"的中医药品牌智能化理论模型,提出"三位一体"的发展路径(智能产品体系,智能服务体系,智能品牌生态),并以同仁堂,片仔癀,广誉远进行案例分析.研究发现:AI能够将中医隐性知识可视化解释,形成以数据与算法为核心的品牌信任闭环;智能硬件与AI诊疗服务推动品牌从"卖产品"向"卖健康方案"转型;面向全球的多语言中医大模型与数据叙事提升品牌国际传播力.本文的理论贡献在于:在品牌研究语境下提出中医药品牌智能化的系统性框架与可检验假设.实践启示在于:企业应同时推进"产品—服务—生态"的协同升级,并构建统一数据标准与伦理合规机制,以实现从"经验信任"到"数据信任"的跃迁.

AI技术在计算机专业课教学中的应用探索

在人工智能(AI)技术深刻重构教育生态的当代,构建AI大语言模型的代码动态纠错与反馈教学体系已成为高等教育创新发展的关键之一.该教学模式深度融合AI技术的知识图谱构建,自适应学习算法,智能交互引擎及多模态数据处理能力,系统探索AI技术在高等教育场景中的创新应用.结合"思政引领–技术赋能–能力重构"培养范式,将立德树人根本任务贯穿于智能教学全过程,实现知识传授与价值引领的有机统一.致力于构建"AI + 教育"的深度融合范式,通过智能技术重构教学要素,创新培养机制,完善质量保障,最终培养既具备深厚专业功底,又拥有创新思维和人文素养的复合型人才,为数字经济时代输送适应产业智能化的关键力量.

标准知识图谱构建与推荐算法

为了解决标准制定周期长,效率低以及标准数量多,检索困难等问题,首先提出构建标准知识图谱,从标准文档数据解析,标准知识模式定义,标准知识结构化和标准知识存储4个步骤进行描述.其次基于标准知识图谱实体与结构信息,提出标准知识图谱推荐算法,通过查询关键词识别,节点影响力计算,推荐相似度计算,推荐结果排序4步实现推荐算法流程,协助标准文档的快速制定.

人工智能技术在开放教育个性化学习路径设计中的应用

文章探讨了人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在开放教育个性化学习路径中的应用现状,挑战及未来趋势.人工智能技术可以通过分析学习行为数据,构建知识图谱与能力模型,设计个性化学习路径,显著提升学习效率.然而,其推广面临数据隐私,主观性问题处理,资源分配不均,教师角色转变及伦理道德等挑战.未来,数据驱动的教育决策,知识图谱自动化构建,智能推荐系统等将成为发展趋势,但仍需应对数据安全,算法公平性等问题.

基于学科领域知识图谱的个性化学习路径推荐研究

在数据信息时代,随着在线教育技术的发展,学习者不再受限于书籍,课堂等线下学习场景,而是将更多的精力投入到线上学习中.作为一种高度自主化的学习模式,在线学习提供了海量的教育资源,学习者需要根据自身学习情况选择合适的资源.然而在使用线上学习模式时,学习者容易产生"学习迷航","认知过载"的问题,降低了其学习兴趣及效率.因此,如何为在线学习者推荐个性化的学习路径以满足其学习需求,是智慧教育领域的研究热点.众多学者将协同过滤,知识图谱,用户认知特征建模,群体智能等方法应用在了学习推荐当中,然而现有方法没有综合考虑学习资源之间的先后继,语义相似及评分相似关系,无法形成连贯的学习路径.且完全按照学习者的兴趣去推荐,忽略了其个性化薄弱知识点,难以提升学习效率.因此本文结合知识图谱,认知诊断模型和协同过滤算法,通过学习者的过往学习行为建立用户画像,针对学习者的个性化薄弱知识点和学习兴趣,设计并实现了一种考虑知识点先后继关系的个性化学习路径推荐方法KM-VDINA. 本文主要内容如下: (1)采用自顶向下的方式构建面向知识点的细粒度学科领域知识图谱.首先设计知识图谱本体模型,主要包括概念类,数据属性,对象属性的分析与确定.然后从数据源中抽取数据并进行数据清洗和实体对齐,形成知识图谱数据层.最后使用Neo4j图数据库对知识图谱进行存储及可视化. (2)提出KM-VDINA个性化学习路径推荐方法.首先使用EM算法求解改进的VDINA认知诊断模型,计算学习者对于所有知识点的掌握程度,获取学习者对于某门课程的个性化薄弱知识点.然后使用Trans R模型将知识图谱由高维,稀疏的图嵌入为低维,稠密的向量,基于此计算每两个知识点之间的欧氏距离,作为知识点语义相似度;使用协同过滤算法,根据学习者与知识点之间的关系,计算知识点的评分相似度.最后将语义相似度与评分相似度归一化并融合,形成最终的知识点相似度,并对知识点进行评分预测. (3)根据学习路径推荐流程,综合考虑知识点薄弱程度和评分预测结果,形成初始推荐知识点集合.依次从该集合中取出知识点,基于知识图谱获取当前知识点的各级先继知识点,选择与其"最相似+最薄弱"的先继知识点,以此类推,形成当前知识点的学习路径.最终将集合中所有知识点的个性化学习路径整合,并获取相关学习资源,向学习者推荐. (4)通过符合用户兴趣率和用户喜好覆盖率确定KM-VDINA算法中相似度融合因子的取值,并将本文KM-VDINA推荐算法与Trans-CF推荐算法,Ontology-CF推荐算法进行对比,对比试验分别从知识点顺序度,学习效率两个角度进行.实验结果表明,本文KM-VDINA学习路径推荐算法的各项指标均优于Trans-CF算法和Ontology-CF算法,增强了学习资源推荐的连贯性和针对性,可以更好地帮助学习者弥补知识漏洞,提升学习效率,学习体验和用户满意度.最后基于KM-VDINA个性化学习路径推荐算法,设计并实现基于细粒度学科领域知识图谱的个性化学习路径推荐系统.