徐鹏飞

作品数：7被引量：53H指数：5
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供职机构：北京师范大学更多>>
发文主题：学习者模型模糊集线性判别分析主成分分析网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《开放学习研究》《小型微型计算机系统》《中国远程教育》《现代教育技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划北京市自然科学基金北京市科技计划项目更多>>
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低算力深度学习下的图像卡通风格化研究被引量：1
《北京师范大学学报（自然科学版）》2021年第6期888-895,共8页徐鹏飞 周腾骅 武仲科 申佳丽 王醒策 
国家重点研发计划资助项目(2020YFC1523302,2017YFB1002604,2017YFB1402105);国家重点研发金砖国家合作资助项目(2017YFE0100500);国家自然科学基金资助项目(61972041,62072045)。
在深入研究图像风格迁移的基础上,提出了一种适用于图形处理器性能受限情况下,卡通(cartoon)图像风格迁移训练的生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN).利用视觉几何组(visual geometry group,VGG)网络提取图片先验信息...
关键词：风格迁移 深度学习 生成式对抗网络 卡通风格化 
基于模型的教育大数据应用框架设计被引量：9
《现代教育技术》2020年第6期5-12,共8页王怀波 李冀红 孙洪涛 徐鹏飞 
国家自然科学基金重点课题“互联网+”时代教育改革与创新管理研究(项目编号:71834002)的阶段性研究成果。
如何走出数据可视化展示的基础应用,进入融合教育设计与思考的深层应用,是教育大数据能否发挥其技术优势推动教育变革发展的关键。针对当下教育大数据在应用实践中的瓶颈,文章提出基于模型的教育大数据应用框架,即以数据为中心、凝聚教...
关键词：教育大数据 模型体系 应用框架 适用场景 
我国继续教育课程设计与开发的现状研究被引量：6
《开放学习研究》2019年第6期30-37,共8页熊潞颖 徐鹏飞 
教育部“全国高校继续教育发展年度报告”项目(项目编号:311800001)的系列研究成果之一
课程设计与开发一直是我国继续教育中的重要环节,直接影响了人才培养的导向和质量。为了更全面地了解我国当前课程设计与开发现状,对全国1?885所高校继续教育质量报告进行了评分,并对评分结果进行了层次性和地域性分析,发现当前我国继...
关键词：继续教育 课程设计与开发 质量保证 文本挖掘 
教育数据挖掘中的学习者建模研究被引量：23
《中国远程教育》2018年第6期5-11,79,共7页徐鹏飞 郑勤华 陈耀华 陈丽 
北京市科技计划课题"面向在线教育的数字教育资源共享标准规划与创新服务模式研究"(课题编号:D171100003417003)的资助
近五年网络教育的变革和深度学习等人工智能技术的飞速发展给学习者模型的研究和应用带来了新的机遇和挑战。目前,教学数据中蕴含的大量价值亟待挖掘,而实践中绝大部分教学环境对学习者的理解、状态跟踪和自适应性仍处于初级阶段。如何...
关键词：在线教育 在线学习 学习者模型 学习分析 教育数据挖掘 
实时碰撞检测中的穿透问题研究与解决被引量：5
《北京师范大学学报（自然科学版）》2011年第4期370-373,共4页韩光辉 徐鹏飞 周明全 
北京市自然科学基金资助项目(4081002)
对实时碰撞检测中的穿透问题进行深入研究,总结了几种能够满足实时性要求的方法,分析运动包围界法和基于相对性Minkowski算法的利弊.最后联系应用实例提出了二者结合的方法,使实时性和精确性都能得到较高的满足.
关键词：碰撞检测 穿透 碰撞时间 
一种基于模糊2DPLA方法在人脸识别的应用被引量：7
《小型微型计算机系统》2011年第8期1647-1651,共5页宋家东 李晓娟 徐鹏飞 周明全 
国家自然科学基金项目(60736008)资助;国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2008AA01Z301)资助;北京市"优秀人才培养"项目(20081D0501600187)资助;北京市教委科技发展研究计划项目(KZ200710028014)资助
利用模糊集的思想,并融合了二维化、主成分分析以及线性判别分析的优点提出一种基于模糊2DPLA的新方法.该方法将模糊集的概念融入到二维主成分分析和线性判别分析里面,然后在图像矩阵的水平方向和垂直方向分别使用嵌入模糊集的二维线性...
关键词：主成分分析 线性判别分析 二维化 模糊集 人脸识别 
一种基于模糊2DPLA的人脸识别方法被引量：2
《计算机科学》2011年第4期286-291,共6页宋家东 李晓娟 徐鹏飞 周明全 
国家自然科学基金重点项目颅骨面貌的形态学研究(60736008);国家"863"高技术研究发展计划项目基金(2008AA01Z301);北京市自然科学基金重点项目(4081002);北京市"优秀人才培养"项目(20081D0501600187);北京市属市管高校人才强教计划资助项目PHR(IHLB)资助
将模糊集的隶属度函数矩阵嵌入到二维主成分分析以及二维线性判别分析中,形成了一种基于模糊2DPLA的新方法。该方法首先通过基于模糊的KNN方法求出隶属度函数矩阵;然后将隶属度函数矩阵从图像矩阵的水平方向和垂直方向分别嵌入到二维主...
关键词：二维化 主成分分析 线性判别分析 模糊集 隶属度 
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