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确保独立生活的老年人的健康和安全是一个日益严重的社会问题。 日常生活活动 (ADL) 是监测这些公民的自理能力和疾病进展的常用方法。 然而，流行的基于传感器的 ADL 监控系统主要依赖于可穿戴运动传感器，捕获的信息不足以进行准确的 ADL 识别，并且不能提供对不同粒度的 ADL 的全面了解。 当前的医疗保健信息系统和移动分析研究侧重于研究系统、设备和提供的服务，需要一个端到端的解决方案来从移动传感器数据中全面识别 ADL。 本研究采用设计科学范式，并采用先进的深度学习算法来开发一种新颖的分层、多阶段 ADL 识别框架，以对具有不同粒度的 ADL 进行建模。 提出了一种用于卷积神经网络的新型 2D 交互内核，以利用人和物体运动传感器之间的交互。 我们在两个真实运动传感器数据集上根据最先进的基准（例如，支持向量机、DeepConvLSTM、隐马尔可夫模型和基于主题建模的 ADLR）严格评估每个提议的模块和整个框架不同粒度的 ADL：Opportunity 和 INTER。 结果和案例研究表明，我们的框架可以更准确地识别不同级别的 ADL。 我们讨论利益相关者如何从我们提议的框架中进一步受益。 除了展示实际效用之外，我们还讨论了对未来基于设计科学的网络安全、医疗保健和移动分析应用程序的 IS 知识库的贡献。

多轮情感对话数据集。本数据集的采集来自于英语学习者相关的网站，作者爬取了大量英语学习网站中的对话练习内容。这些网站上的对话是英语学习者书写的，相比较于Twitter Dialog Corpus (Ritter et al., 2011)和Chinese Weibo dataset (Wang et al., 2013)这些由微博构造的数据集在语法上更规范严谨。总共有13000对个对话，每个对话大概有8轮

微博每日热点搜索 微博热搜榜，记录从2020-12-29日开始的微博热门搜索。 今日热门搜索 2.7M :fire: 2.5M :fire: 1.1M :fire: 1.0M :fire: 1.0M :fire: 1.0M :fire: 964.7K :fire: 872.7K :fire: 846.2K :fire: 838.7K :fire: 724.3K :fire: 682.3K :fire: 668.1K :fire: 600.3K :fire: 591.1K :fire: 586.1K :fire: 569.1K :fire: 557.8K :fire: 546.4K :fire: 534.3K :fire: 533.0K :fire: 453.4K :fire: 429.4K :fire: 415.5K :fire: 413.2K :fire: 397.3K :fire: 394.4K :fire: 392.6K :fire: 391.9K :fire: 387.5K :fire: 379.5K :fire:

该项目不再维护，请移步至，已经整合日报系统部分到该项目 项目日报管理系统 在工作之余，做的日报管理系统，用于每天写日报，并且具有文档导出功能 项目开发：Java，Mybatis，Maven，Spring，前端用的layui 运行环境： jdk:1.8.0_201 mysql:5.6.35 数据库存放位置：daily\src\main\resources\daily_report.sql 有什么疑问欢迎在我博客留言：

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