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打造教育人工智能大脑_教育数据中台技术实现路径

在智能时代,基于教育数据打造驱动教育不断发展的“教育人工智能大脑”,是一个前沿而紧迫的问题。数据中台的出现为实现教育数据的快速流转与价值发掘,构建最强的教育大脑带来可能。本研究首先分析了教育数据中台之于“教育是什么”“为什么”“将来会怎样”以及“如何应对”等教育应用的前景及 OneData 的核心运行机制;然后从教育数据采集层、数据存储层、数据开发层、数据服务层和数据治理层等方面剖析教育数据中台的技术架构;最后结合当前教育数据中台建设的基本情况,从顶层数据意识引导、基础设施建设和智能服务生态三方面提出教育数据中台的实现路径,以期为教育数据中台的落地做铺设。

  • 2021-06-17
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泛在电力物联网的关键技术与应用前景

泛在电力物联网的关键技术与应用前景

  • 2021-06-17
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泛在电力物联网智能感知关键技术发展思路

泛在电力物联网智能感知关键技术发展思路.

  • 2021-06-17
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农业物联网研究与应用现状及发展对策研究

农业物联网研究与应用现状及发展对策研究

  • 2021-06-17
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移动互联网客户分析报告

移动互联网浪潮已经开始翻涌,移动上网客户的规模大大膨胀,基于移动互联网的应用呈井喷式增长,运营商的“领地”正在发生变化,从原来的只提供语音通信到现在的数据通信,从原来的固网到现在的移动网络。如何在这个新兴市场中抢占先机?以客户为中心几乎是所有运营商都在努力的方向,对客户关系进行更好的管理和挖掘,才能让管道“智能化”让管道“价值化”。

  • 2021-06-17
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融合社交关系与时间因素的主题模型推荐算法

户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,难以准确地产生推荐。为此,融合用户社交关系和时间因素,提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题建模,得到用户一物品概率矩阵。根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的 时问权重,将其与用户的标注行为权重相结合,计算基于时问的用户相似度。对用户的社交关系与基于时问的用户相似度进行加权处理得到用户的权重,在此基础上,考虑其他用户的影响,计算用户对物品最终的偏好权重,并根据排名产生推荐结果。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该算法能更全面地考虑用户特征,有效提高推荐的 质量

  • 2021-06-17
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文化产业数字化转型的演化博弈研究

文化产业是否选择数字化转型是一个演化博弈过程 。 通过对文化产业收益支付矩阵进行稳定 均衡点求解并进行数值仿真模拟 ,结果显示 :直接利润 、协同系数 、转换成本决定了文化产业数字化转型的演 化博弈相位图位置与形态 。 其中 ,更大的直接利润水平与较高的协同系数是推动文化产业数字化转型的重 要因素 。 同时 ,偏低的制度与技术转换成本也有助于文化产业选择数字化转型策略 。 反之 ,文化产业则将维 持既有技术 ,拒绝数字技术对其的嵌入 。 因此 ,为了更好地释放文化产业数字化转型的正向影响 ,我国需加 快数字文化产业配套政策制定 、提升对数字文化产业的资金投入力度 、优化数字文化产品的消费体验并加强 数字文化产业复合型人才培养 ,只有这样才能为我国盘活优秀文化资源 、激发文化产业新动能 ,提供理论指 导与实践支持 。

  • 2021-06-17
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长城保护维修中干预过程管理的数字化途径新探

基于文物的“现状”“原状”和“干预”三个重要概念及内在关系,文章提出运用数字化技术对长城维修段持续进行基于模型和图像的数据采集和追踪,为“源场景”概念形成一套数字化数据集,用于对长城保护维修中的干预过程进行管理的方法,并对这一方法在箭扣南段长城维修工程中的数据成果中进行了检验。实践证明,基于“源场景”概念,结合数字化技术,可有效对长城保护维修中的修缮和干预进行过程管理,同时也有助于推动文物保护工程一系列管理与操作模式的更新。

  • 2021-06-17
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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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