对现有的推荐系统评价指标进行了系统的回顾，总结了推荐系统评价指标的最新研究进展，从准确度、多样性、新颖性及覆盖率等方面进行多角度阐述，并对各自的优缺点以及适用环境进行了深入的分析。特别讨论了基于排序加权的指标，强调了推荐列表中商品排序对推荐评价的影响。最后对以用户体验为中心的推荐系统进行了详细的讨论，并指出了一些可能的发展方向。

ASReview：积极学习系统评价 系统评价是研究中的“头等大事”。 在许多学术领域，科学研究的数量呈指数增长。 进行合理的系统检查是一项耗时且有时无聊的任务。 我们的软件旨在加快筛选摘要和标题的步骤，使几乎没有假阴性的人阅读的论文最少。 系统评价的主动学习（ASReview）项目实现了以交互方式查询研究者的机器学习算法。 这种交互式机器学习的方式称为。 ASReview提供对经典学习算法和最新学习算法（例如神经网络）的支持。 ASReview软件实现两种不同的模式： ASReview实验室 :crystal_ball: 这种方式可用于与审阅者互动进行系统的审阅（主动学习文献中的“预言”）。 该软件将论文提交给审稿人，然后审稿人对其进行分类。 请参阅 。 模拟 :chart_increasing: 模拟方式用于根据完全标记的系统评价的结果来衡量主动学习软件的性能。 要使用仿真模式，强烈要求您具备编程和bash /命令提示方面的知识。 安装 ASReview软件需要Python 3.6+。 和用户可以使用安装Python和ASReview的详细分步说明。 该项目在上。 使用安装项

JL集团研究院管理驾驶舱系统评价研究

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教育在学生的生活中起着至关重要的作用。 在您选择区域时，会为学生提供几种选择。 学生的技能，能力，家族史，教育性质是选择职业道路的关键因素，这些因素可作为分类培训系统的准备。 增量学习技术管理着过去的专业知识，以适应未来的选择和更新系统。 在我们的整个工作中，我们使用机器学习方法或识别模型来预测学生的学业成绩，并且可以应用于教育的数据挖掘中。 我们希望在我们的研究报告中预测这种预测模型测试的效果。 在这项研究中，我们还将通过考虑围绕精度，特异性，质量，频率等各种因素，探索这种机器学习如何对改善教育系统做出贡献。我还提到了许多作者使用的几种技术来对机器学习进行分类。学生的表现。

人工智能-机器学习-机器人辅助腹腔镜与单纯腹腔镜前列腺癌根治术后控尿功能的系统评价.pdf

1 绪论 1 1.1研究背景与意义 1.2研究现状 1.3论文结构 2 系统开发工具和技术 3 2.1 系统开发工具 2.1.1 IDEA简介 2.2 系统开发技术 3 2.2.1 SpringBoot框架 3 2.2.2 MySQL数据库 4 2.3 二手车评估方法 5 3.1 系统可行性分析 6 3.2 系统功能需求分析 7 3.3系统用例需求分析 3.4业务流程分析 3.4.1 数据增加流程 3.5 界面需求分析 3.6系统性能分析 4系统设计 11 4.1系统架构设计 4.2系统总体设计 4.3数据库设计 4.3.1概念模型设计 4.3.2数据库表设计 15 5 系统实现 19 5.1在线估价 5.1.1 车辆估价 5.1.2 生成评估报告 5.2查看估价记录 5.3查看个人信息 5.4用户管理 5.5权限管理 5.6估价信息管理 6 系统测试 28 6.1 系统测试环境 6.2 系统测试目的和意义 6.2 测试用例 6.2.1 估价功能模块测试 6.2.2 用户管理模块测试 6.2.3 权限管理模块测试 6.2.4 车辆信息管理模块测试 6.3性能测试 。。。。。。。。。

《系统评价、Meta分析设计和实施方法》刘鸣等著，是循证医学中对Meta分析很有用的一本书