CN119398999A 进修人员智能化全程管理系统及方法 （四川省肿瘤医院）_第1页
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文档简介

号本申请提供一种进修人员智能化全程管理及后期教学数据分析等一系列管理流程都可以2信息获取及分类模块，用于获取进修人员的相关信课程定制模块，用于根据不同的分类结果与进修目的，为进修教学效果回访模块，用于按照设定时间间隔，获取进修人员返回原所在其中，所述课程定制模块配置有预先训练的神经网络模型，并且，通过原始数据中进修人员对不同知识点的掌握情况及学学习测试结果为针对各个学习章节的掌握情获取进修人员的相关信息并基于所述相关信息对进修人员进行分3根据不同的分类结果与进修目的，为进修人员定制个体化课程以及分按照设定时间间隔，获取进修人员返回原所在医院后的实践情况，评估其中，课程定制模块配置有预先训练的神经网络模型，并且，通过原始数据中进修人员对不同知识点的掌握情况及学4修人员的进修结束时间点，自动推送相关问卷调查及测试至相应的进修人员完成信息获56本申请提供的进修人员智能化全程管理系统及方法中，基于进修人员所在医院、7人员的进修结束时间点，自动推送相关问卷调查及测试至相应的进修人员完成信息获取，8藏层则是进修人员的这几个变量对应的章节测试分数，输出层则是需要学习的章节内容。X=np.array([[1,1,0,0,1,0,1,0],#学员1[0,1,1,0,0,1,0,1],#学员2[1,0,0,1,1,0,1,1]])#y=np.array([[0,1,1],#model=Sequential()model.add(Dense(8,input_dim=8,activation='relu'))#输入层和第一个隐model.add(Dense(4,activation='relu'))#第二个隐藏层9pile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=test_data=np.array([[1,0,1,0,0,1,1,0]])#新学员的输入数据W←W_ηb←b_η[0051]在进行模型应用时，通过原始数据中学员对不同知识的掌握情况及学习测试结据分析等一系列管理流程都可以在模型的框架下自动运行。这种自动化减少了人工干预，未详细说明的内容可以参见其他实施例中相[0059]本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例的方法携带的全部或

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