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。
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。
数据集成是提供高质量数据以进行决策的基础．集成的一个关键环节是根据实体在数据库中 的不同元组确定其准确属性值．最新的R—topK方法在数据上实施人工设计的规则确定属性值问的准 确程度，得到了相对准确的属性值．然而这种方法在处理多个可能的准确值或设计的规则存在冲突等情 况下需要较多人工交互．为此提出基于权重规则的wR（weighted—rule）方法确定大数据集成中数据的 准确属性值．该方法为属性值间准确程度的判断规则扩充了权重，在准确值发生冲突时避免了R—topK方法中人工交互干预．基于追逐过程设计了约束条件推理算法，并证明它能够在0（n2）内推导出每对属 性值间的带权重的准确程度，形成推导准确属性值的约束条件．面对约束条件中可能的冲突，提出了目 标求解算法，在0（行）时间内从所有属性值组合中搜索最可能的准确属性值．在真实和合成数据集中进 行了充分的实验，验证了WR方法的效果和效率．WR方法较R—topK方法在性能上提高了3～15倍， 在效果上提升7％～80％．
增强现实（AR）是一种将数据（包括文字、图像、视频和 3D 模型）叠加在现实世界之上的技术。AR 基于传感器和机器学习技术，对外部环境及物体进行扫描及信息探测学习，并且在现实环境叠加情景信息，满足用户所需
按行读取大文件，搜集到一定行数后，内存排序，然后将排序结果按行写入小文件.重复上述过程，直到大文件处理完毕,这样我们就得到了很多有序的小文件.
顺丰安全进阶 需要解决的问题 时效性问题-实时 时效性问题-准实时 架构设计 安全雷达 SRC IDS/IPS NGFW HIDS
当前，人类主流生产与生活方式已被互联网悄然渗透﹐互联网跨界其它产业的模式是当代商业社会的新常态。互联网已经从根本上改变了人类传统的生产与生活方式，虚拟的网络与现实生活实现了多样化重合.
APT时代，“我们是否已被入侵，敏感信息是否已泄露”，是CEO们越来越担心的问题。第一时间发现入侵事件，评估影响，合理应对，是企业安全部门的职责。如何利用技术手段解决企业安全部门的困难，消除CEO们的担心？周宏斌先生以自己公司实际遇到的一次攻击事件为例，向在场的观众分享了他们对此次攻击事件的发现、分析与应急处理的过程。 生活中的故事 网络中的案例 兰云的实践
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
:系统维护主要针对单位的管理员和高级用户而设置管理员用户拥有最大的权限，可以全方位控制电子图书馆中的信息资源。而高级用户，则根据管理员分配给它权限的不同，进行权限之内的管理。
回顾2025年，AI领域的发展可谓“风起云涌，高潮迭起”，从年初的DeepSeek V3/R1开源大模型异军突起一举打破硅谷大模型巨头的垄断，再到DeepSeek-OCR对超长上下文的颠覆式创新，GPT/Claude/Grok/Gemini竞相发布新品，发布不断刷新了大语言模型性价比和推理能力的上限，而大模型的应用也从聊天对话和内容生成全面升级为目标驱动可独立思考规划并调用工具完成复杂任务智能体，正式开启了“Agent元年”，企业开始扎堆投入Agentic应用智能化改造，而多模态大模型及世界模型在自动驾驶、机器人具身智能以及媒体娱乐行业的应用落地也不断取得新的突破。
PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法，它动态改变施加到被控对象的输出值(Out)，使得被控对象某一物理量的实际值(Actual)，能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法，其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低，无需建模，即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控
紧接上文，我们讲的是连续形式的PID公式，但连续形式的PID需要用模拟电路来实现，对于单片机而言，我们需要离散形式的PID，本节我们就来看看离散型PID的具体实现：
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