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自适应学习，也被称为自适应教学，是使用计算机算法来协调与学习者的互动，并提供定制学习资源和学习活动来解决每个学习者的独特需求的教育方法。在专业的学习情境，个人可以“试验出”一些训练方式，以确保教学内容的更新。根据学生的学习需要，计算机生成适应其特点的教育材料，包括他们对问题的回答和完成的任务和经验。该技术涵盖了各个研究领域和它们的衍生，包括计算机科学、人工智能、心理测验、教育学、心理学和脑科学。
DRAL: Deep Reinforcement Adaptive Learning for Multi-UAVs Navigation in Unknown Indoor Environment
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AdaptVC: High Quality Voice Conversion with Adaptive Learning
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CSTA: Spatial-Temporal Causal Adaptive Learning for Exemplar-Free Video Class-Incremental Learning
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Minimal Batch Adaptive Learning Policy Engine for Real-Time Mid-Price Forecasting in High-Frequency Trading
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CALLIC: Content Adaptive Learning for Lossless Image Compression
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AdaCred: Adaptive Causal Decision Transformers with Feature Crediting
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Non-Convex Optimization in Federated Learning via Variance Reduction and Adaptive Learning
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ALPACA -- Adaptive Learning Pipeline for Comprehensive AI
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SALON: Self-supervised Adaptive Learning for Off-road Navigation
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Corrupted Learning Dynamics in Games
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The Advancement of Personalized Learning Potentially Accelerated by Generative AI
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Enhancing Autonomous Driving Safety through World Model-Based Predictive Navigation and Adaptive Learning Algorithms for 5G Wireless Applications
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参考链接
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