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大数据思想政治教育研究热点与前沿动态分析_——基于CiteSpace的数据分析

大数据时代思想政治教育创新发展需求,使得对于大数据思想政治教育的研究逐渐成为了学 术热点。运用 Citespace 可视化技术,对中国知网(CNKI)2013-2019 年期间的 1065 篇期刊文献进行研 究,可探明该研究领域的研究现状、研究热点和研究前沿。研究表明 :大数据思想政治教育研究文献数 量虽整体呈上升趋势,但高质量研究成果占比较低 ;研究机构分布广泛,但缺乏持续关注 ;大数据时代 推动高校思想政治教育的创新及寻求二者的价值耦合是其研究热点和趋势。深入大数据思想政治教育研 究,需精准价值契合、优化教学内容、强化隐私保护

  • 2021-06-21
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学习大数据支持的学习评价变革_内涵、挑战及趋势

本文在界定学习大数据和学习评价概念的基础上,分析和阐述了学习大数据对学习评价在评价观念、评价主 体、评价过程、评价目标和评价结果等五个方面带来的冲击和挑战,并预测阐释了未来信息技术赋能学习评价变革创新的 三大主要趋势:物联网感知技术与学习评价衔接融合趋势、大数据分析技术与学习评价创新融合趋势、人工智能技术与学 习评价集成融合趋势。

  • 2021-06-21
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数据价值化与数据要素市场发展报告(2021年)

报告建立了数据价值化的“三化”框架,即数据资源化、数据资产化、数据资本化。目前全球尚处于数据资源化的初级阶段,数据采集、数据标注有望成为撬动产业规模发展的新引擎。我国数据要素市场正在形成包含数据交易主体、数据交易手段、数据交易中介、数据交易监管的“四位一体”发展格局。

  • 2021-06-01
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江苏互联网大会江苏省区块链产业发展报告2019

互联网技术让世界的发展产生了质的飞跃,整个社会向着网络化、信息化、 数字化的方向在不断进化,推动着科技力量的不断变革。互联网时代的重心,已 经从大数据、云计算、移动互联网逐渐在向区块链底层技术的构建和研究转移, 新一轮的科技革命即将到来,中国作为互联网大国,科技创新一直走在前列。

  • 2021-04-22
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电力物联网双创园区协同创新平台分析与设计研究

创新是促进电力物联网发展的关键,而电力物联网双创园区是集成各种资源进行电力物联网创新创业活动的产业园区,设计电力物联网双创园区协同创新平台可为电力物联网双创工作提供平台支撑。分析了电力物联网双创园区协同创新平台建设的必要性和目标,对电力物联网双创园区协同创新平台进行了需求分析、架构设计和功能设计,形成了平台的建设方案,并对电力物联网双创园区协同创新平台的开发与应用进行了展望。

  • 2021-04-25
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FTTR技术白皮书

光纤接入以及其它网络基础设施的不断提升,为互联网业务的繁荣提供了坚实的信息底座。与此同时,创新的业务应用也层出不穷,超高清视频、云 VR、云游戏、线上教育、远程办公等,对网络的带宽、时延、抖动等提出了越来越高的要求,这驱使着用户对宽带套餐的需求不断向上迁移。截止 2019 年 12 月底,国内三家基础电信运营商的固定互联网宽带接入用户总数达到 4.49 亿户,其中,100M 及以上接入速率的用户为 3.84 亿户,占比85.5%,1000M 以上接入速率的用户也达到了 87 万户,全国已有 29 个省的 59 家省级运营商实现了千兆业务商用。针对河北电信 198 万家庭宽带用户的统计分析,也显示了同样的趋势:200M 宽带已成为基础套餐(用户占比 68%)。

  • 2021-04-20
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2020年中国养发服务行业研究报告

养发服务行业进入高速发展期,多因素助力行业增长。 养发服务行业预测行业规模已达663亿,行业进入高速发展期。多领域竞争者跨界进入养发行业,未来竞争激烈度将增加

  • 2021-04-18
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以工业互联网助推中国装备制造业高质量发展

发展工业互联网已成为全球主要经济体顺应科技发展趋势、提升制造业竞争力的共同选择。近年来,中国 装备制造业稳步发展的同时,质量效益不高的问题突出。工业互联网的应用有助于破解相关制约因素,推动装备制造业实现高质量发展,但随着两者融合应用的日益深化,在基础保障、企业落地、行业应用等方面暴露出一些短板问题。当前,要以新基建为契机,发挥企业主体作用,强化生态体系建设,深化工业互联网的探索应用,加快推进装备制造业迈向高质量发展

  • 2021-04-17
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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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