人工智能赋能教育评价__学评融合_新理念及核心要素

人工智能时代是在以物理世界为主的世界上新增了一个数字世界，人们的生活、生产和学习方式发生了重大改变，生产力的巨大变革必然带来生产关系和上层建筑的变革。为应对这一变革，教育必然从知识技能的培养转向学生核心素养的养成，教育评价也必然转向以促进学生核心素养的发展为核心。本文首先从诊断为核心的评价现实困境出发，提出了学评融合的评价新理念，其次从理论层面介绍了人工智能时代学评融合的重要价值和意义，详细阐述了学评融合的概念、内涵与核心特征，最后从实践层面建构了人工智能时代学评融合的评价框架，提出生成与展示、参与评价活动、反思与改进三个学评融合理念下评价作为高阶思维学习活动的核心阶段，并尝试构建各阶段的核心要素，为数字世界学生评价能力的发展与测量、评价系统的研究与研发以及教学实践活动提供具体、可操作的依据。

2021-04-25
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《2022中国算力服务市场发展研究报告》

数字技术正在融入生产生活的每一个环节，算力成为数字经济时代的新生产力，算力的价值正在超越资源本身，算力服务应运而生。作为一个新兴产业，我们该如何评估算力服务？在近日举办的上海人工智能大会期间，亿欧智库正式发布《2022中国算力服务市场发展研究报告》（以下简称报告），并推出综合价值力“POSE”模型，这也是行业里首个评估算力服务厂商综合实力的模型。

2022-09-09
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定稿精品推荐完整版互联网XX市XX古镇基础设施建设项目可研报告

2022-04-24
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Web大数据环境下的不一致跨源数据发现

中不同数据源之间的数据不一致是一个普遍存在的问题，严重影响了互联网的可信度和质量．目前数据不一致的研究主要集中在传统数据库应用中，对于种类多样、结构复杂、快速变化、数量庞大的跨源Web大数据的一致性研究还很少．针对跨源Web数据的多源异构特性和Web大数据的5V特征，将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一数据抽取算法和Web对象数据模型；研究不同类型的web数据不一致特征，建立不一致分类模型、一致性约束机制和不一致推理代数运算系统；从而在跨源Web数据一致性理论体系的基础上，实现通过约束规则检测、统计偏移分析的Web 不一致数据自动发现方法，并结合这两种方法的特点，基于Hadoop MapReduce架构提出了基于层次概率判定的Web不一致数据的自动发现算法．该框架在Hadoop平台上对多个B2C电子商务大数据进行实验，并与传统架构和其他方法进行了比较，实验结果证明该方法具有良好的精确性和高效性．

2021-06-21
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公司研究中兴通讯-科技龙头5G铸就

5G与通讯科技的相辅相成

2021-04-15
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城市布局与交通规划

打造衔接高效的综合客运枢纽城市。加强广州、深圳等市轨道交通与机场规划布局的衔接,携手香港、澳门建设具有国际影响力的粤港澳大湾区客运枢纽集群。推进粤东城际铁路网建设,

2022-01-04
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基于力反馈的机器人磨抛去除控制研究

随着科学和技术的不断发展，以工业机器人为标志的智z日‘匕t-．制造在各行业的应用越来越广泛。为提高产品加工精度及减少人力成本，关键工艺环节逐步由工业机器人代替工人操作。与工业机器人相比，传统手工加工重复性差、加工效率低，且工人经验水平、情绪等对加工质量都会产生一定影响，难以保证工件加工的一致性，而工业机器人磨抛能够保证较高的加工精度和表面质量，实现高效率、高质量磨抛。在工业机器人磨抛加工过程中，机器人对磨抛接触力的感知和控制能力影响着加工过程中接触力的稳定性，稳定的磨抛接触力往往决定着磨抛后工件的加工精度和表面质量，因此，磨抛接触力的控制十分重要，合理的力控制技术是实现恒力磨抛的关键。本课题以喉道调节片热障陶瓷涂层定量去除为研究对象，主要工作包括机器人磨抛系统平台的搭建，磨抛系统数学模型的建立，模糊自适应PID控制技术的研究，最后进行了基于力测量、力反馈及力控制的机器人磨抛定量去除实验，验证了模糊自适应PID控制技术的可行性及有效性。本课题的主要研究内容包括以下几点

2021-07-01
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基于智慧地铁视角的广州地铁AFC系统架构设计

自动售检票（AFC）系统作为城市轨道交通中与乘客接触最为紧密的系统，应基于“以用户为中心”来提升客运服务水平。通过优化系统层级、整合多元化支付平台、引入智能客服功能、对接电子发票系统等措施，规划设计了适用于广州新一轮城市轨道交通线网建设要求的AFc系统架构，以期打造智慧的AFc系统，为乘客提供更为人性化和多元化的服务。

2021-04-18
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随着能源交易的逐步市场化，含电-气-热的多微网系统中微网服务商的零售价定价策略将影响到系统的运行和所有参与者的利益。为研究微网服务商的定价策略，首先详细描述了电-气-热多微网系统内部交易过程并建立了系统模型。随后这一定价问题被描述为斯塔克尔伯格博弈，并证明了该博弈存在唯一的均衡解。为保护各主体隐私，提出了一种基于强化学习的求解方法以求解存在时间耦合的斯塔克尔伯格博弈。算例研究表明，该方法准确有效地解决了所提出的定价策略问题，微网服务商和各微网均采取了有效策略以保证自身利益。同时，该方法有效保护了市场参与者的隐私并展现了良好的计算性能。

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彭超逸博士：一种基于拉格朗日与时间解耦的超大规模SCUC求解框架

安全约束机组组合（security constrained unit commitment，SCUC）是电网出清场景中最为广泛使用的一类模型。建立了一种针对超大规模SCUC现货市场出清问题的求解框架，首先提出了SCUC问题的时间解耦求解方法，通过缩小问题的规模来加快求解速度；其次针对时间解耦后模型的子问题提出了拉格朗日松弛求解技术，在不影响求解准确度的情况下，有效降低了关键困难约束的求解难度。数值实验证明，所提出的框架极大地提升了求解效率，且十分稳定。

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王子强高工：PJM电力市场风险管控措施及对南方区域的建议

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