基于卷积神经网络的教学信息演示方法技术

本公开的实施例公开了基于卷积神经网络的教学信息演示方法

【技术实现步骤摘要】
基于卷积神经网络的教学信息演示方法、计算机设备


[0001]本公开的实施例涉及计算机领域，具体涉及基于卷积神经网络的教学信息演示方法
、
计算机设备
。

技术介绍

[0002]随着智能教学的逐渐普及，学生逐渐通过教学页面获取知识
。
目前，在向学生演示教学信息时，通常采用的方式为：预先建立好教学信息页面，并直接向学生进行展示
。
然而，在向学生进行演示教学信息时，通常存在以下问题：未考虑学生群体的类别，导致展示的教学信息页面不符合学生群体的需求；在构建教学信息页面时，通常需要从本地读取资源，存在一定的
I/O
输入
/
输出
(Input/Output)
消耗，影响性能和体验
。

技术实现思路

[0003]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述
。
本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于卷积神经网络的教学信息演示方法，其特征在于，所述方法包括：分别生成目标学生群体的实时学生群体特征表示和离线学生群体特征表示；将所述实时学生群体特征表示和所述离线学生群体特征表示输入至预先训练的学生群体分类神经网络模型中，得到第一学生群体分类信息，其中，所述学生群体分类神经网络模型包括：实时学生群体分类子网络
、
离线学生群体分类子网络与融合学生群体分类子网络；将所述离线学生群体特征表示
、
所述实时学生群体特征表示对应的伪实时学生群体特征表示
、
所述离线学生群体特征表示对应的伪离线学生群体特征表示输入至所述学生群体分类神经网络模型中，得到第二学生群体分类信息；基于所述第一学生群体分类信息和所述第二学生群体分类信息，生成所述目标学生群体的学生群体分类信息；根据所述学生群体分类信息，从预先设置的教学信息页面集中选择对应所述学生群体分类信息的教学信息页面作为目标教学信息页面；将所述目标教学信息页面发送至相关联的教学信息演示终端，以进行演示
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述离线学生群体特征表示
、
所述实时学生群体特征表示对应的伪实时学生群体特征表示
、
所述离线学生群体特征表示对应的伪离线学生群体特征表示输入至所述学生群体分类神经网络模型中，得到第二学生群体分类信息，包括：分别生成所述实时学生群体特征表示对应的伪实时学生群体特征表示，以及所述离线学生群体特征表示对应的伪离线学生群体特征表示；将所述伪实时学生群体特征表示输入至所述实时学生群体分类子网络中，得到第二伪实时...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴明一，
申请(专利权)人：北京布局未来教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：