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绘制互联网视域下初中语文线上教学的新样态

互联网视域下线上教学如何更好地开展?本文以“初中语文线上教学”为例,从教师、教学、学习、作业和检测五个维度,对线上教学的新样态作了勾勒。云端学习时间的延续性、学习空间的延展性、学习方式的多样性、学习内容的综合性,向我们发出召唤和挑战。每一位教师都要将“全面育人”作为核心任务,努力实现角色转变,增强信息素养,提升学科教学能力,寻求更好的理论思考与实践方案,以设计者的新身份、项目化的新方法、参与式的新学习、研究型的新作业、协作型的新检测,打造线上教学的新样态,做好学生学科学习的引路人和辅助者。

  • 2021-04-25
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大数据_人工智能背景下IT专业基于R的概率论与数理统计教学改革

基于大数据 / 人工智能背景下 IT 类专业人才培养的需求,分析概率论与数理统计课程教学存在的问题,根据 IT 类专业后续课程的需要,提出调整概率论与数理统计的教学内容并将开源统计软件R 嵌入课程教学全过程,介绍对学生进行的“概率统计知识点 +R 编程训练”,最后通过数据说明教学改革效果。

  • 2021-04-25
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基于区块链的园区能源互联网弱中心化电力交易机制

由于灵活性不足 、 安全性和隐私保障性不高 、 交易效率偏低等问题 ,我国传统电力交易机制已不能适应 当前能源互联网快速发展 、 可再生能源大比例接入的新形势 ,以及市场化电力交易高效 、 安全 、 点对点的发展 需求 。 为此 ,以园区能源互联网(park energy internet , PEI)为对象 ,明确电力交易主体及其角色 ,提出一种基 于区块链技术的 PEI 弱中心化电力交易机制 。 设计包含弱中心化管理机构 、 区块链层 、 智能合约等模块的电力 交易框架 ,分析交易主体资格准入条件 ,介绍交易协商 、 信息记录和交易执行等交易阶段的运作流程 ,以及针 对交易过程的隐私保障措施 。 该交易机制可实现大量电力交易信息和数据的经济 、 高效 、 安全处理 ,有利于促 进能源互联网的发展 。

  • 2021-04-25
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互联网金融影响下我国商业银行效率之实证分析_——基于三阶段DEA模型

本文运用三阶段 DEA 模型对我国 16 家商业银行 2014-2018 年的效率进行了测算。 结果显示,剔除环 境因素的三阶段 DEA 模型对纠正传统 DEA 方法测算出的效率结果的偏差有显著作用,更能真实反映客观情 况。 2014-2016 年互联网金融的扩张对大部分股份制银行产生了一定的负面影响,而国有银行则因其自身优势 未见明显影响,其综合效率普遍优于股份制银行。 这种优势体现在规模效率上,但大都处于规模报酬递减状态。 基于此结论,本文对处于大数据时代的传统商业银行提出了相应建议。

  • 2021-04-25
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互联网视角下高校_四史_学习的创新路径探索

近年来,随着网络技术不断发展,互联网已成为高校教师和学生学习生活的重要场景,也是如今高 校进行思想政治教育工作面临的重要机遇和现实困囿。高校工作者需针对当代大学生的思想特点和行为逻辑进行 客观分析,积极应对互联网冲击下思想政治教育的挑战。本文基于互联网技术的客观规律,提出从灵活教育形式 和扩大参与主体两方面赋能思想政治教育,并探讨了“四史”学习的三大创新路径。

  • 2021-04-25
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专家型学生转变为专家型教师何以可能

知名中学录用教师以知名高校毕业生为主,而高校师范生不占优势,这是基于“专家型学生有成为 专家型教师的潜力”的假设。 新时期专家型教师具有综合素质高、学科理解力强、超强的教学能力、善学乐学的 品质等特征。 专家型学生具有广博而专深的学科知识且兴趣爱好广泛、对学科知识有较深的理解、高效的学习 策略、高效和创新性地解决问题的能力等特征。 专家型学生的特征和新时期专家型教师的特征相似,况且 PCK 主要是通过在职教学实践和反思获得并成长。 因此,相比一般高校师范专业毕业生,专家型学生未来成为专家 型教师的可能性更大。

  • 2021-04-25
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工业互联网_以新基建推动新变革

作为新型基础设施的关键领域之一,工业互联网在加速产业升级、推动企业数字化转型、释放经济社会发展新动能等方面的基础性作用日益凸显。尤其是,新冠肺炎疫情的冲击让各地政府以及各行业、企业对工业互联网的认识更加全面且深刻——早实现工业互联网何至于停工停产。未来几年,工业互联网将迎来落地实践的加速期。

  • 2021-04-25
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新基建中的关键领域安全剖析

新型基础设施建设(简称:新基建),主要包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域,涉及诸多产业链 ,是以新发展理念为引领,以技术创新为驱动,以信息网络为基础,面向高质量发展需要,提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。

  • 2021-04-25
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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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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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