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大数据视角下的汉语学习分析模型建构_李代鹏

基于大数据视角,在对国内外关于学习分析模型的研究进行综述的基础上,指出了现有学习分析模型的优缺点,并建构了相应的汉语学习分析模型。该模型具有以下特征:数据来源更偏向半结构数据;分析的过程注意学习的非线性与动态性特征;预测环节加入学习者特征。基于大数据视角建立的汉语学习分析模型不仅能够深化教师与学生对汉语学习的理解,还能深化教育者对学习者的理解、深化师生对自主学习的理解,对于提升汉语学习者的学习效果具有重要的指导意义。

  • 2021-06-23
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海关大数据知识图谱构建技术及应用_赵碧君

海关业务改革的不断深化对海关管理提出了新的要求。本文结合信息爆炸时代海关管理面临的挑战及业界知识图谱的应用情况,全面分析了在海关管理中引入知识图谱的必要性,提出了海关大数据知识图谱的构建技术流程及应用场景,旨在为智慧海关建设提供参考。

  • 2021-06-23
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基于大数据的上海市人居环境适宜性评价_张德英

运用文献研究方法对高校图书馆开展智慧服务现状进行梳理,在分析研究特点的基础上,提出了普通高校图书馆从文献资源环境向知识资源环境转变,建立书书相联、人书相联、馆院系相联的互联互通的服务体系,需要实施新的工作策略:做好信息服务发展战略规划和业务布局,构建融合式多种资源知识发现与服务系统,开启学科化个性化用户知识服务模式,提高馆员队伍学科专业化素质。

  • 2021-06-23
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大数据支持大规模个性化教学的发生逻辑_吴南中

新一代信息技术推动社会快速进入"后工业化"时代,释放了全面发展的人才素养需求,亟待个性化教学的支持。然而,"工业化"时代的标准化课堂形态受"工业时代"的"效率主义""标准导向""外部力量"等多重约束裹足不前,体现为个性化教学视角下的目标差异化与评价标准化现实,学习内容定制化与单一标准下学习资源现实,教学过程的个性化支持与同步整齐的教学现实,学习方式的自主化与教师主导的教学法,学习环境泛在化与以教室为中心的教学环境等多维度冲突。随着大数据等新一代信息技术进入教与学过程,在教学场景重建、教学组织重构、教学理念重塑、学习方式多样等转变下,课堂教学孕育着"大规模"和"个性化"并存的新课堂形态:教学过程更加精准而富有个性意义,学习活动更具有学习者个体针对性,大规模个性化教学制度环境和支撑环境逐步完善。基于此,大数据正在支持课堂从标准化教学转向大规模个性化教学,其作用关系是:通过大数据更加理性的认识教学的本质和功能,帮助教师深刻认识学习者在学习过程中的心理世界,支持教师开展灵活的教学决策以适应学习者个性化需求,基于大数据开展评价反馈以支持学习者潜能发挥等。

  • 2021-06-23
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中国数字化转型路径实践研究报告

企业数字化转型的核心本质是利用数字“复制、链接、模拟、反馈”的优势,通过将企业业务数字化,实现“转型升级”的目的。数字化作为最佳工具,帮助企业规避了转型的种种困难,但企业需要认识到数字化仍与历史上的大多转型实践一样,具有曲折反复的特别。

  • 2021-06-23
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赛迪译丛:《5G专网在工业互联网中的应用》

2019 年可以说是5G 元年,不仅是基于C 端消费的5G 应用开始出现,而且也引发人们对5G 在B 端特别是工业领域的应用充满期待。今年7 月,美国咨询机构Heavy Reading 携手高通公司发布《5G 专网在工业互联网中的应用》白皮书,系统描述了5G 专网的特点,讨论了5G专网的关键问题,提出了5G 专网的部署模式,重点分析了5G 专网的频谱分配方式,以期为5G 在方兴未艾的工业互联网建设与应用分享技术资讯和部署资源

  • 2021-06-23
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通信行业工业互联网专题一:乘5G+云网融合东风,工业互联网应势而上

工业互联网规模高速扩张,5G+云网融合共促万物互联,新3C 时代开启:2018 年我国工业互联网行业市场规模达5313.04 亿元,同增13.71%,工业互联网将成为国民经济中增长最为活跃的领域之一, 2019 年工业互联网产业经济总体规模占数字经济的5.9%,对数字经济增长的贡献为15.6%。5G 与云网融合共生共长、互补互促,5G 将推动传统的3C(计算机、通信、消费电子)向新3C,即连接(Connection)、控制(Control)和融合(Convergence)转变。

  • 2021-06-23
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大数据时代下保险业机遇与挑战

信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻 的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。

  • 2021-06-23
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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