5G智慧教育_视域下的教师支持服务模式构建与行动路径研究

随着 5G 的应用，融入教育所构成的“5G+智慧教育”，让校园现实空间和数字空间的衔接与转换，优质资源的共享交互，智能教育、教学和生活环境的完善，变得更为便捷，它为实现智慧教育提供了强有力的手段与保障。然而，教师是实现“以信息技术促进教学变革”这一目标的关键与核心。因此，在“5G+智慧教育”的场域中，应更加注重教师教学性支持的知识引领，关注教师工具性支持的导航保障，强化教师社交性支持的融合促进，重视教师情感性支持的情感呵护。基于“5G+智慧教育”视域下教师的基本诉求与理性追问以及教师之于智慧教育之间的应然之态，应进一步确立以支持服务为中心的教育理念，构建智慧教育教师的支持服务体系架构及其动态螺旋式支持服务模式。同时，将该模式应用于实践并发现：在智慧教育过程中，教师提供的支持服务更易被学生感知到，融入技术的支持服务使得学生更加积极主动、学习效果更佳。今后，如何实现“技术+教师”的完美结合，优化教育技术服务机制，助力 5G 技术下智慧教育的发展，还值得深入探究。

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为什么能效管理对智慧建筑的精细化运营如此重要？

在各种新技术和新模式的冲击下，人们的生活和消费习惯发生了翻天覆地的转变，由此带来的是商超、酒店、写字楼等各类商业建筑的饱和或过剩。在此之下，商业建筑市场从粗犷的开发时代步入资产精细化运营的新时代又该怎样走呢？

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工业互联网提效如何创造万亿美元市场

有了互联网，消费者只需点击鼠标就可以购买几乎一切商品。但是，互联网向企业提供前所未有的数据，却没能带来管理变革。这正是“工业互联网”的发展机遇——它是一个开放、全球的网络，连接人、数据与机器，旨在在支撑世界、推动世界、保护世界的关键产业起到推进作用。

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信号控制与交通分配协同模型的自适应IOA算法_段力

现有求解信号控制与交通分配协同问题的IOA（Iterative OptimizationandAssignment）算法,是通过对两个子问题分别求解并迭代至收敛,其收敛速度快,但解的质量仍有待改善.对IOA算法改进,提出自适应IOA（Adaptive Iterative OptimizationandAssignment,AIOA）算法,提升解质量的同时保持计算速度快的优点.首先,把迭代过程中路径流量的差分值作为自适应修正项加入信号控制模型的输入参数中,增大解的变异程度,既可加快收敛速度,又可突破IOA寻优范围的局限性；其次,根据目标函数的变化趋势自适应地转入采用黄金分割法的局部搜索,避免解的劣化.仿真结果表明:AIOA算法将IOA算法与全局最优解的差距平均缩小50.8%,时间成本降低10%,仅为遗传算法的1%；AIOA算法能在短时间内求得满意解,且适用于大规模路网.

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基于用户感知价值的大数据资产估价方法研究

2021-06-18
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基于改进粒子群算法的电流互感器J-A模型参数辨识

：在应用Jiles—Atherton（J—A）磁滞模型对电流互感器的磁滞回线进行分析时，需对J—A磁滞模型中5个关键参数进行精确识辨。针对目前辨识方法存在的计算时问长和寻优能力差等问题，提出了一种改进的粒子群算法对J—A磁滞模型中的关键参数进行辨识。该算法将遗传选择策略引入到粒子群算法中，通过增加粒子群的多样性来提高了算法全局搜索能力，从而提高J—A磁滞模型关键参数辨识的准确度。文中对比分析了所提改进算法（GSS—PS0）与其他智能算法对J—A磁滞模型的关键参数辨识速度与准确度。结果表明，改进的算法得到的磁滞回线与实测磁滞回线的误差最小，且识别效率较高，证明了该算法在J—A磁滞模型参数辨识中的准确性和有效性。

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基于遗传算法优化投影寻踪模型的洋河健康评估

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Norm-DP模型行人检测优化算法

统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注，融合可变形部件模型和卷积神经网络模型，但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同，导致模型之间不能完全融合，在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此，提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型（Nom．DP）算法，使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型，直接从金字塔特征中提取正负样本，使用隐变量支持向量机进行模型训练，结合柔性非最大抑制（soft．NMS）算法和边界框回归（BBR）算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和Ms cocO数据集进行实验验证，在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时，检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。

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