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互联网时代体育教师专业学习共同体构建路径

在厘清相关概念的基础上,运用文献资料法、逻辑分析法对体育教师专业学习共同体的特征与区别进行分析,并阐述了建构互联网时代体育教师专业学习共同体的必要性与可行性。最后总结出四条路径,组建不同目标的体育虚拟组织、混合学习的双线路径、校际联合与“晒课”的二元路径和“学科—专家—教师”三位一体路径,为提高互联网时代我国体育教师的专业素养提供解决路径。

  • 2021-04-20
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物联网技术应用十大场景

物联网迎来了10周年。虽然经过10年的发展,我们依然将物联网说不清楚,说不清它到底是什么,看不清它的商业模式,界定不了谁是物联网公司,规划不了它的详细未来,但是,基于物联网技术路径而形成的应用,已经遍布在我们生产生活的方方面面。比如马路边的共享单车,家里的智能电视,工厂里的自动化生产线等等。

  • 2021-04-20
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大数据计划经济往事

21世纪,人工智能刚刚崛起,就有人做起“计划经济”的大梦,真是可悲。市场太容易被忽视,计划太容易被崇拜。对计划经济本质的批判,是市场主义者长期的工作。

  • 2021-04-20
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基于高斯混合模型的火焰检测算法_张怡

火灾作为对社会和环境危害最大的灾难,一直是人们重点防范的对象。但目前现有的火灾预警系统都存在误报率过高的问题。因此,文中提出了一种基于火焰闪烁动力学的火焰检测框架。在该框架中,火焰颜色分布模型采用高斯混合模型。此外,采用概率显著性分析方法和一维小波变换提取运动显著性和滤波后的时间序列作为特征,描述火焰的动态特性和闪烁特性。通过实验证明了提出的方法对比现有方法具有较好的精确度,能够获得95%以上的精度,并且具有较低的误报率,满足实际需求。

  • 2021-04-20
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工业互联网连接与安全模型研究

工业互联网平台中的连接与信息安全有着非常密切的关系,连接越多,关系越复杂,信息安全的潜在问题也就越严重。本文对连接两端的数据和网络环境进行了分析,研究了数据在受到各种非正常改变时可能带来的风险问题。数据即使内容没有被改变,但是只要被非法访问或时序出现偏移,同样也会给工业互联网带来灾难性的影响。为了防止非法数据入侵,必须增强工业互联网信息安全方面的感知能力,使之具有足够强大的免疫功能。这就需要在工业互联网平台中建立一种数据行为的侦测机制,可以通过逻辑计算或机器学习的方法实现这种机制。本文将工业互联网平台的连接构成、信息安全、数据行为和行为侦测构成一个完整的研究对象,建立它们之间的关系模型,为深入研究工业互联网信息安全问题提供良好的基础。

  • 2021-04-20
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“人工智能”比人做得更好_人类对自身的挑战

经过50多年的发展,人工智能已成为涉及计算机、心理学、系统论、博弈论、哲学等领域的交叉学科。人工智能的研究是一项极富挑战性的工作,不论是它的复杂性和学科交叉性,还是它那些带有根本性的思考和创新,其实都是人类对自身的不断认识和挑战。人工智能的研究,最终会不会使人类建成智能体乌托邦?这是人们感兴趣的问题,尽管对人工智能(实际上是对我们人类本身)的透彻认识还有一段非常漫长而艰巨的路要走。

  • 2021-04-20
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SaaS平台技术解决方案探索

SaaS 管 理 平 台(SaaS Management Platform)是 基 于 SaaS 模 式 而 构 建 的 在 线软件服务的管理平台,为企业提供在线软件租赁使用的服务。直接或通过销 售渠道向企业客户销售接入平台的基于 SaaS 模式的软件服务 [ 1 - 2 ]。SaaS 管 理 平 台 必 须 同 时 服 务 于 企 业 客 户(Enterprise Customer,简 称 :EC)、 SaaS 软 件 提 供 商(Software Service Provider ,简 称 :SSP)、渠 道 商(Value AddedReseller,简 称 :VAR)、服 务 提 供 商(Customer Service Provider ,简 称 :CSP)以 及平台运营商(Platform Operator,简称:OPT)。

  • 2021-04-20
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关于网络信息安全与客户信息保护专项自查报告

一是提高网络安全意识。组织员工对“密码器升级、电话欠费、购车退税、中奖、社保补助”等常见诈骗犯罪手段进行学习讨论,掌握犯罪分子实施诈骗的特点、规律和手段,使员工进一步增强防范诈骗的自觉性和技能。二是把营业场所作为预防诈骗宣传工作的主要阵地,通过柜面讲解、营业厅、ATM机显要位置张贴防骗提示、LED屏幕字幕滚动、人流密集区域发放宣传单等多种形式进行全方位宣传。三是针对中老年人、离退休人员等易受骗群体进行重点引导,使大家及周边群众熟知了解诈骗案例,把“不轻信、不回应、不泄漏、不转账、不要有贪财图便宜的心理”等防范常识深植到大家心中。

  • 2021-04-20
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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