【摘 要】
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通过构建BP神经网络数学模型可知,人工智能通过读取海量的信号"大数据",并从中自我学习,通过调节学习率而降低信号传导误差,这为人工智能时代的数字出版奠定了理论基础。在数
【机 构】
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浙江理工大学科技与艺术学院; 浙江财经大学工商管理学院; 复旦大学管理学院;
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(No.LY18G020015);中国博士后科学基金第62批面上项目(No.2017M621371);浙江理工大学科技与艺术学院高等教育教学改革与研究项目(No.kyjg1813):基于OBE教育模式的创新人才培养路径研究
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通过构建BP神经网络数学模型可知,人工智能通过读取海量的信号"大数据",并从中自我学习,通过调节学习率而降低信号传导误差,这为人工智能时代的数字出版奠定了理论基础。在数字出版过程中,人工智能经由BP神经网络隐含层加强数字内容物的存储、加工、处理,再通过有效数据挖掘和信息获取提高数据采集的效率,并通过评论环节的智能处理,快速完成数字出版内容的评估工作,不断加强信号的精准性,真实地反映输出层的信息传播,构建起知识服务的新业态。
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