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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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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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