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教育大数据背景下智慧学习系统模型的构建研究

随着教育大数据应用愈发广泛,智慧学习成为现阶段信息化教育的突出成果。依托于教育大数据背 景,智慧学习能够为学习者提供更为优化的学科知识架构、统筹整合各类教学资源、提高专业知识的适应性。为 充分发挥智慧学习的现实价值,在构建其系统模型时应当遵循科学合理、简便易行、稳定可靠等原则。因此,在 教育大数据背景下,智慧学习系统模型的构建可从框架规划、测试开发规范搭建以及明确目标等四方面进行,为 学生提供科学有效的学习帮扶工具。

  • 2021-04-19
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智慧社区建设中网格化技术有效性困境的形成逻辑及其跨越

近年来,信息技术的颠覆式创新引发了国家治理和社会治理的新一轮变革。在城市智慧社区建设中,以网格化管理技术为典型的信息技术应用,在重塑基层治理结构、增进社区回应性和提升整体治理绩效等方面发挥了卓越功效。但是对于技术直接使用者的社区居委会来说,网格化技术的设计目标与路径在和具体社区情境交融中产生了一定偏差,加剧了居委会的职责模糊程度,增加了居委会的效率考核压力,导致智慧社区陷入信息技术有效性困境。这可能与作为治理一线行动者的居委会在基层治理体系中表现出的全面职责、效率至上和灵活治理的行为特征有关。因此,考察微观行动者因素有利于厘清信息技术有效性困境的形成逻辑,进而找到破题之法。

  • 2021-04-19
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LED行业MES系统解决方案

当前LED正面临着巨大的考验,除了本身的技术门槛、制程复杂,还面对产业内高度的竞争,在此种种的条件下,LED产业必须有MES的帮助。在LED厂管理上的协助,除了一般的辅助功能如防呆防错外,尤其在芯片后段大量人力应用的制程,协助现场领班管理大量的人员以及繁复的工作,真实的反应人员的产出及良率,更充当生产沟通协调的工具,如快测、老化数据回馈的追踪及提醒,现场延留生产批超时的警报等等。

  • 2021-04-19
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工业互联网智慧水务建设思路

城市化的发展加剧水务行业老矛盾多元升级与新矛盾涌现,智慧水务成为传统水务转型的必然趋势。然而建设中的数据孤岛、信息孤岛、业务孤岛等问题成为普遍存在且难以解决的“拦路虎”。工业互联网以数据为核心要素,以平台为能力枢纽,打通从“生产前线”到“企业决策”的全链条,辅以水务企业实现持续竞争力与精细化管理能力的提升,实现水务从传统服务到智慧化转型升级。本文基于工业互联网核心理念,提出智慧水务建设原则、整体架构与业务应用,对水务企业如何科学的进行智慧水务建设和可持续性发展提供思路和指导。

  • 2021-04-19
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智慧嘉兴时空大数据与云平台设计与实现

字嘉兴建设成果的基础上,本文结合“智慧嘉兴”时空大数据与云平台试点项目建设,探讨构建全市统一的智慧城市时空大数据与云平台,介绍了平台总体架构、技术路线设计、系统实现、示范应用及关键技术分析,根据运行实践证明,该平台能够为全市政府部门、企事业单位及社会公众提供权威、统一、可靠的智慧时空信息服务。

  • 2021-04-19
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基于卫星物联网的水利工程巡检系统设计

采用基于 GIS 技术的巡检方法、 基于移动互联网的巡检系统存在人员任务完成率不高、 设备故障率 统计结果不精准问题, 导致巡检效果较差。 为了解决这两个问题, 提出了基于卫星物联网的水利工程巡检系统 设计。 使用 RFID 读卡器识别相似信息, 通过调制器解调数据, 保证读卡器内部信息交互, 改善人员任务完成率 不高问题。 全球定位系统可将数据转换成所需坐标, 定位故障位置, 解决设备故障率统计结果不精准问题。 设 计水流量传感器, 确定水流量。 使用黏度测量传感器, 确定待检测液体黏度值, 即摩擦力大小。 结合防碰撞算 法, 设计训练流程。 由实验结果可知, 该系统工作人员任务最高完成率为 98% , 故障检测精准度与实际情况相 差 2% , 具有良好巡检效果, 可为水利工程稳定运行提供设备支持。

  • 2021-04-19
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物联网在慢性疾病中应用现状的可视化分析

目的:利用可视化软件分析物联网在慢性疾病领域中的应用现状,探寻研究热点及前沿,为今后开展进一 步的研究提供参考。方法:计算机检索 Web of Science 数据库中物联网在慢性疾病中应用的相关文献。应用 CiteSpace 软件对文献进行计量学分析,对关键词进行提取,并进行聚类分析,绘制可视化图谱,对研究现状、热点 进行可视化展示。结果:共纳入相关文献 3 2 2 篇,发文量呈逐年上升趋势,研究热点主要集中在物联网在急诊监 护中的应用、物联网先进技术在医疗服务中的应用、物联网技术在建筑环境检测中的应用和物联网技术在慢性疾 病护理中的应用。结论:物联网在慢性疾病中的应用研究热点已形成,我国应借鉴国外研究前沿,对物联网在多 种慢性疾病中的应用进行深入研究,探索适合我国国情的信息化慢性疾病管理医疗服务体系。

  • 2021-04-19
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大数据应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业

大数据应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业,典型的案例即天气预测。各类气象指征瞬时发生,以典型的“高频复杂”的形式出现, 给各类分析人员提供了大量的可参考数据,从这其中借用建模工具分析提取有效指标, 是一种典型的“大数据”应用。

  • 2021-04-19
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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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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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