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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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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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大数据集成中确定数据准确属性值的WR方法

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%.

  • 2021-06-23
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华为AR洞察与应用实践白皮书47页

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

  • 2021-06-23
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大数据数据结构和算法_排序_归并排序(外部排序)

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.

  • 2021-06-24
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论坛一网络空间安全.4.顺丰.洪生伟

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

  • 2021-07-06
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保险行业大数据应用和建设方案

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.

  • 2021-06-23
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安全事件的发现.分析.响应及取证

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

  • 2021-07-08
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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