樣例模型和群體體表征的混合模型、範疇模型以及情景模型理論由王沛和林崇德在對社會認知進行研究綜述後提出,屬於社會認知的理論模型。而社會認知一般涉及對社會信息的辨別、歸類、採擇、判斷、推理等心理成分,社會認知理論認為社會心理是以一定的結構存貯在人的頭腦中的,結構及其部分之間具有相互關係。
基本介紹
- 中文名:樣例模型
- 提出者:王沛和林崇德
樣例模型和群體體表征的混合模型、範疇模型以及情景模型理論由王沛和林崇德在對社會認知進行研究綜述後提出,屬於社會認知的理論模型。而社會認知一般涉及對社會信息的辨別、歸類、採擇、判斷、推理等心理成分,社會認知理論認為社會心理是以一定的結構存貯在人的頭腦中的,結構及其部分之間具有相互關係。
樣例模型和群體體表征的混合模型、範疇模型以及情景模型理論由王沛和林崇德在對社會認知進行研究綜述後提出,屬於社會認知的理論模型。而社會認知一般涉及對社會信息的辨別、歸類、採擇、判斷、推理等心理成分,社會認知理論認為社會...
1. 情景模型理論:認為存在兩種知識結構,即情境模型和概化表征,其中情境模型代表人們對具體事件和事態的理解,這種理解是在傳遞社會信息的過程中自動完成的,而情境模型的建立又為理解新信息和相關的人和事提供相應的基礎。2. 樣例模型:假定個體存儲的樣例表征,並把新刺激與這些已知例子作比較,從而做出判斷。3. ...
範疇模型和群體表征的混合模型、樣例模型以及情景模型理論由王沛和林崇德在對社會認知進行研究綜述後提出,屬於社會認知的理論模型。而社會認知一般涉及對社會信息的辨別、歸類、採擇、判斷、推理等心理成分,社會認知理論認為社會心理是以一定的結構存貯在人的頭腦中的,結構及其部分之間具有相互關係。 定義 範疇模型其實是...
REA是Resources(資源)、Events(事件)、Agents(主體)的縮寫,它是一種計算機會計信息處理的模型,由William E.McCarthy於1982年提出。簡介 REA模型在教授會計信息系統的課堂上頗為流行,但鮮見有企業套用它,可能是因為企業很難丟棄現有的會計信息系統而去迎合REA的前衛設計。REA模型甩掉了很多在計算機時代已經毫無...
《數據驅動圖像處理中基於圖像屬性的樣例集選擇與學習》是依託大連理工大學,由樊鑫擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 具有海量、多樣和非結構化特點的圖像/視頻數據大量湧現,給上世紀50年代以來的經典圖像處理手段帶來極大挑戰。本世紀初興起的數據驅動圖像處理,藉助機器學習從樣例集學習反映圖像屬性的先驗模型,極大...
全書由淺入深,從最基本的軟體基礎操作開始,到族的創建,再到建築基本構件模型的建立分析,總結工作過程中模型設計的經驗,將重點放在利用Revit技術操作完成土建建模的方法、流程上,給讀者提供建模的樣例,具有較強的實操性。讀者按照Revit技術操作的引導,能完成土建工程的模型創設。本書可作為建築行業的管理人員和技術...
集合論模型,又叫集理論模型,該模型由Meyer提出,是長時記憶中的語義記憶的一種理論模型,它用要素集合的方式來解釋語義記憶的表征方式。定義 集合論模型由Meyer提出,認為概念為語義記憶的單元。每一個概念都由集信息和要素來表征。集可以分為樣例集或特徵集。示例 概念:樣例集:知更鳥 金絲雀 鴿子 夜鶯 鸚鵡 ...
模糊屬性約簡方法及屬性約簡方法在模型選擇中的套用。另外還介紹了樣例選擇準則和特徵子集評價準則。圖書目錄 封面 數據約簡——樣例約簡與屬性約簡 內容簡介 《信息科學技術學術著作叢書》序 前言 第1章 預備知識 第2章 粗糙集及其擴展模型 第3章 求解分類問題的方法 第4章 樣例約簡 第5章 屬性約簡 封底 ...
exemplar model 例模型 ; 樣例模型 ; 範例模型 雙語例句 They viewed their new building as an exemplar of taste.他們將自己的新建築視為一個品味的典範。Daley's city has become an exemplar of a new strategy: where appropriate, privatise.戴利的城市已經成了一種新策略的模範——恰當的私有化。When...
根據社會知識結構模型所創設的IAT包含了配對呈現的目標概念和屬性概念,使用樣例(examplar)作為刺激材料來代表這些概念。研究者通過考察個體在相容和不相容任務中操作成績(如反應時或者錯誤率)的差異,以IAT效應作為指標來考究概念聯結是否存在以及概念聯結間的緊密程度。研究者假定,如果個體在配對呈現的目標樣例和屬性樣例的...
樣例 設一個字典中有如下單詞:{a,ab,bab,bc,bca,c,caa}.下方的圖是用AC自動機算法由該詞典構造而成的一棵Trie樹,其中每個節點都有一條從根節點到它的路徑,代表一個單詞。在這種數據結構中,字元串的每一個前綴都有一個節點來表示(詳見Trie)。所以如果(bca)在字典中,則會存在(bca),(bc),(...
ER模型,全稱為實體聯繫模型、實體關係模型或實體聯繫模式圖(ERD)(英語:Entity-relationship model)由美籍華裔計算機科學家陳品山發明,是概念數據模型中高層描述所使用的數據模型或模式圖。ER模型常用於信息系統設計中。比如,在概念結構設計階段,ER模型用來描述信息需求和/或要存儲在資料庫中的信息類型,但是數據建模...
簡而言之,TradingSolutions是一個使用現金的技術,幫助用戶模型開發,模型回測以及模式交易,但用戶也無需被TradingSolutions先進的技術能力所驚嚇到,我們將從通過提供以下的工具和服務,使其變的通俗簡單:互動式演示樣本—可幫助用戶對TradingSoluitons及其功能有更寬泛的認識 逐步的學習指南—使用真實樣例幫助用戶認識...
Bagging是通過結合幾個模型降低泛化誤差的技術。主要想法是分別訓練幾個不同的模型,然後讓所有模型表決測試樣例的輸出。這是機器學習中常規策略的一個例子,被稱為模型平均(modelaveraging)。採用這種策略的技術被稱為集成方法。模型平均(model averaging)奏效的原因是不同的模型通常不會在測試集上產生完全相同的誤差...
通過專用宿舍樓案例工程,藉助Revit建築軟體對案例建築、結構模型的設計及翻模原理過程進行精細化講解。一方面,給BIM工程師提供一個建模樣例,指導讀者掌握BIM土建建模的方法、流程;另一方面,詳細分析了工程項目基於BIM模型的後階段BIM套用。通過員工宿舍樓案例工程,以階段任務場景化的實戰引導模式,以獨立的案例幫助讀者...
和無監督或生成模型準則(如 或 )。生成模型準則表達了對監督學習問題解的特殊形式的先驗知識,即P(x)P(x)的結構通過某種共享參數的方式連線到 。通過控制在總準則中的生成準則,我們可以獲得比純生成或純判別訓練準則更好的權衡。多任務學習 多任務學習是通過合併幾個任務中的樣例(可以視為對參數施加的軟...
在半監督學習成為一個熱門領域之後,出現了許多利用無類標籤的樣例提高學習算法預測精度和加快速度的學習方法,因此出現了大量改進的半監督學習方法。Nigam等人將EM和樸素貝葉斯結合,通過引入加權係數動態調整無類標籤的樣例的影響提高了分類準確度,建立每類中具有多個混合部分的模型,使貝葉斯偏差減小。Zhou和Goldman提出了...
15.3.1數據模型間的對應形式與相容性(308)15.3.2模型實施及樣例(313)15.4面向對象資料庫系統的體系結構(321)15.4.1對象Client/Server體系結構(322)15.4.2頁面Client/Server體系結構(323)15.4.3若干關鍵技術(324)15.5關係對象模式系統(326)15.6分布對象管理(330)15.6.1對象標識管理(330)15.6.2對象...
【輸入樣例】6 5 8 4 4 8 4 【輸出樣例】24 【解釋】各個測試點一秒,但就這道題來說,n≤ 400,000,我們如果用枚舉不會過全部數據,我們應設計出o(n)的算法來解決,這是單調佇列就可以派上用場了。具體做法是 先正著掃一遍,再倒著掃一遍,找到每一個數的右極限與左極限,最後找出最大值。注意:...
在很多時候,一張圖表比原始碼更能發揮作用,一圖勝千言,同樣,一個模型也比1K的原始碼有用的多,前提是使用得當(這裡借用了Karl Wieger的Software Requirements中的辭彙)。因為你在研究設計方案時,你可和同伴們和在白板上畫一些圖表來討論,也可以自己坐下來開發一些代碼樣例,而前一種方法要有效的多。。這...
13.3.1基於模型的軟體測試優點 422 13.3.2基於模型的軟體測試缺點 422 13.4有限狀態機及其測試理論 423 13.4.1有限狀態機 423 13.4.2狀態和遷移覆蓋 423 13.4.3狀態遷移矩陣 424 13.5基於模型的軟體測試實踐 424 13.5.1基於模型的軟體需求驗證工具 424 13.5.2被測樣例系統模型化需求驗證 426 第14...
全部漫畫藝術的領域均被涉及,包括科幻,西部(wild west),犯罪和政治,以及兒童漫畫如藍精靈。它舉辦了若干有關比利市最著名的漫畫人物丁丁和白雪(Tintin and Snowy)及其作者埃爾熱的展覽。丁丁漫畫的風格及其歷史被用作品樣例以及真人大小的人物模型及丁丁歷險場景來呈現。在這座由比利時新藝術運動建築師維克多·奧塔...
2.3 TensorFlow測試樣例 37 小結 38 第3章TensorFlow入門 40 3.1 TensorFlow計算模型——計算圖 40 3.1.1 計算圖的概念 40 3.1.2 計算圖的使用 41 3.2 TensorFlow數據模型——張量 43 3.2.1 張量的概念 43 3.2.2 張量的使用 45 3.3 TensorFlow運行模型——會話 46 3.4 TensorFlow實現神經網路 48...