基于AWS SageMaker和DeepLens的高校課堂學生問題行為檢測方法研究

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摘要：目前，高校課堂學生的問題行為正逐漸成為影響高等教育有效開展的主要因素之一。隨著人工智能和深度學習的快速發(fā)展，行為識別技術為學生課堂行為觀察提供了一種新的可能性[1]。該文實驗運用云計算技術，使用由AWS云廠商提供的服務和AWSDeepLens智能攝像頭相結合，對學生課堂問題行為進行自動檢測。實驗結果表明，運用云計算技術在計算機視覺應用中更具有成本效益、部署靈活的優(yōu)點，突破傳統(tǒng)計算機視覺與硬件結合在日常使用中的困難，能更好地將信息技術融合到高校課堂中。（剩余4490字）