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基于数据智能的区域教育大平台建设与应用实践

数据智能引领是新时期区域教育大平台建设与应用的重要方向。从区域教育大平台建设与应用的现状和挑 战出发,从理念视角阐述了基于数据智能的区域教育大平台的发展阶段,提出运用迭代思维推进平台建设、 坚持3个导向统筹平台建设、聚焦3个重点推动平台建设、创新建设机制助推生态构建等方面的建设思路,从 技术视角分析了平台的整体框架与核心关键技术,从应用视角提出了平台应用的推进路径、着力点及推进方 式,并给出典型实践案例,为相关领域的磺究者与实践者提供借鉴。

  • 2021-06-21
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面向政府治理大数据的高性能计算系统

大数据处理系统是未来社会的基础设施之一。政府治理场景下的大数据处理任务具有多域异构、多主体等特 点,因此需要针对性地进行研究设计。从应用需求出发,分析各类政府治理场景对大数据处理技术提出的挑 战,梳理大数据分布并行处理的关键技术,包括数据存储管理、计算平台、关键算法等,调研总结相关技术的 研究现状,并提出面向政府治理大数据的高性能计算系统的技术框架,分析讨论不同技术路线的优劣。最后 展望相关技术的未来发展趋势。

  • 2021-06-21
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基于大数据的学习预警研究综述

随着教育信息化浪潮的到来,学习预警技术得到快速的发展和广泛的应用。为了方便学者了解学习预警技术的发展 历程或从事相关研究,收集、整理 2015 年以来学习预警的相关论文,并对论文进行梳理、总结、分析。首先介绍学习 预警的相关概念以及与学习分析的区别,然后着重介绍学习预警指标、框架和方法,并对部分研究成果进行介绍、归 纳,绘制表格以清晰呈现学习预警研究领域整体脉络。最后对学习预警系统的应用以及挑战与展望进行介绍,剖析 当前学习预警面临的问题和未来发展方向。

  • 2021-06-21
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物联网的安全与管理

物联网融合了计算机科学、通信技术和控制过程技术,物联网的安全隐患将引起严重的安全事故,如人身安全、交 通安全等。

  • 2021-06-19
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高职大数据技术与应用专业教学标准开发探索

专业教学标准对明确人才培养定位、建立课程体系、开发教学资源和实施教学具有指导性和规范性作用。结合 深圳区域经济特点,以国家专业教学标准框架为出发点,参考职业技能等级证书标准,深入分析专业教学标准开发需重 点关注的矛盾问题,设计专业教学实施标准,探讨标准技术层面的开发思路。通过岗位需求分析,建设课程体系,开发教 学资源并实施教学,反馈并修正专业教学标准,实现人才动态培养,提高人才培养质量。

  • 2021-06-21
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大数据抗疫下对个人信息侵权的反思及应对

于民法所保护的个人信息与涉及公共利益的医疗信息等应当有所区分。在疫情期间,我国率 先构建起数字化抗疫体系,有效控制了疫情。但由于涉及个人信息的法律规范在适用上存在冲突、政府对个人 信息保护不周等因素的影响,公民的个人信息权在抗疫过程中受到不同程度的侵害。因此,要在法律上明确个 人信息权的保护界限,规范各主体对个人信息的收集利用,同时还要注重缓解民众的恐惧心理,加强对网络和 媒体的监督,通过规范商业机构对于个人信息的利用,以使疫情防控和公民的个人信息权保护保持适当平衡。

  • 2021-06-21
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SIM卡在物联网运营中的应用(PPT20页)

泛在网络(Ubiquitous Network,U网络)将是由智能网络、最先进的计算技术以及其他领先的数字技术基础设施武装而成的无所不在的网络和应用的一种技术社会形态。

  • 2021-06-21
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基于matlab大数据技术的油田压裂井产能预测模型

技术多元线性回归,在 Tall 数组框架的基础上,建立了优化后的压力井产能预测模型;将该模型运用于 压裂井产能预测,并开展了预测模型的准确度分析,通过预测模型的准确性分析后证明模型具有较强的准确性,预测结果与实际结果的相对误差小于 5%。同时研究表明,利用 matlab 大数据技术能准确预测油田 压裂井产能,且实现过程较简单,实用,突破了预测模型的传统模式,易于现场应用,该建模方法也可推 广应用于其他油田进行产能分析。

  • 2021-06-21
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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