| 标题 |
Using Deep Reinforcement Learning to Decide Test Length 使用深度强化学习来决定测试长度
相关领域
计算机科学
强化学习
适应性
机器学习
计算机化自适应测验
人工智能
考试(生物学)
集合(抽象数据类型)
过程(计算)
马尔可夫决策过程
任务(项目管理)
代表(政治)
光学(聚焦)
选择(遗传算法)
可靠性(半导体)
试验装置
马尔可夫过程
统计
数学
工程类
生物
操作系统
政治
古生物学
程序设计语言
政治学
光学
功率(物理)
物理
法学
生态学
系统工程
量子力学
心理测量学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:Educational and Psychological Measurement 作者:James Zoucha; Igor Himelfarb; Nai-En Tang 出版日期:2025-05-03 |
| 求助人 | |
| 下载 | 暂无链接,等待应助者上传 |
|
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|