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基于AWS SageMaker和DeepLens的高校课堂学生问题行为检测方法研究
文献摘要：
目前,高校课堂学生的问题行为正逐渐成为影响高等教育有效开展的主要因素之一.随着人工智能和深度学习的快速发展,行为识别技术为学生课堂行为观察提供了一种新的可能性[1].该文实验运用云计算技术,使用由AWS云厂商提供的服务和AWSDeepLens智能摄像头相结合,对学生课堂问题行为进行自动检测.实验结果表明,运用云计算技术在计算机视觉应用中更具有成本效益、部署灵活的优点,突破传统计算机视觉与硬件结合在日常使用中的困难,能更好地将信息技术融合到高校课堂中.
文献关键词：
机器学习;云计算;计算机视觉
中图分类号：
作者姓名：
陆仟禧;梁文耀;李琳;邓一星
作者机构：
华南理工大学广州学院,广东广州510000
文献出处：
引用格式：
[1]陆仟禧;梁文耀;李琳;邓一星-.基于AWS SageMaker和DeepLens的高校课堂学生问题行为检测方法研究)[J].电脑知识与技术,2022(01):113-115
A类：
SageMaker,DeepLens,AWSDeepLens
B类：
高校课堂,课堂学生,学生问题行为,行为检测,行为识别,学生课堂,课堂行为,行为观察,云计算技术,厂商,智能摄像头,课堂问题行为,自动检测,计算机视觉应用,成本效益,日常使用,信息技术融合,合到
AB值：
0.309792
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