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基于大数据的学习预警研究综述

随着教育信息化浪潮的到来,学习预警技术得到快速的发展和广泛的应用。为了方便学者了解学习预警技术的发展 历程或从事相关研究,收集、整理 2015 年以来学习预警的相关论文,并对论文进行梳理、总结、分析。首先介绍学习 预警的相关概念以及与学习分析的区别,然后着重介绍学习预警指标、框架和方法,并对部分研究成果进行介绍、归 纳,绘制表格以清晰呈现学习预警研究领域整体脉络。最后对学习预警系统的应用以及挑战与展望进行介绍,剖析 当前学习预警面临的问题和未来发展方向。

  • 2021-06-21
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大数据赋能企业知识管理创新机理与路径研究

大数据赋能企业知识管理创新机理与路径研究——基于华为案例

  • 2021-06-20
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智能家居消费者的个人信息保护

智能家居设备在获取、储存、联网传输甚至分析、利用与人类生活各方面密切相关的信息时,可能 与消费者个人信息保护的需要相冲突。物联网使家居智能化增大了消费者在注册使用环节、信息存储环节个 人信息泄露的风险和较为隐秘的间接隐私泄露的风险。欧盟GDPR对用户的个人隐私进行了全方位保护, 为我国智能家居消费者个人信息保护提供了参考。我国应当重构《消费者权益保护法》规定的经营者对消费 者负有的个人信息保护义务,如消费者因隐私泄露而面临个人人身、财产安全的威胁,则须考虑消费者个人 信息受保护权与安全权的竞合及偶发的价值冲突,在实践中需要做出更有利于消费者的解释,如消费者因隐 私泄露遭受精神上的重大伤害,应当赋予其请求精神损害赔偿的权利。

  • 2021-06-20
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变电站消防联动信息化应用(论文范文)

智能电网由智能发电系统、配电网、电能表、智能调度、变电站、交互式终端等组成,其中变电站是智能电网的重要组成部分。实现变电站的整体智能化尤为重要。变电站在电网电流传输和电压转换的全过程中起着重要的作用。变电站有各种各样的火灾报警和防火灭火系统,以抑制和扑灭早期火灾,以保护变电站各环节的安全运行,特别是变压器等重要设施的安全运行。因此,变电站消防设施的智能化建设是实现变电站智能化的最关键环节。

  • 2021-06-18
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5GAI视域下智慧学习空间的构建研究——基于开放大学的实践探索

5G 与 AI 等新一代信息技术应用与融入教育,为高校实施教学改革、实现智慧教育的目标,提供了强大 的技术支撑。开放大学的智慧学习空间模型是基于“AI+5G”等新一代信息技术,基于构建依据、空间内容、空间功 能、构建路径四个方面构建的。 以该模型为基础,以开放大学智慧学习空间学习者为研究对象,运用实证调查和 SPSS 分析开放大学智慧学习空间建设与应用的实践发现:开放大学整合社会和企业资源所构建的智慧学习空间 能够有效支持教学,学习者对学习空间构建和应用的整体认同度高;不同性别的学习者在学习空间各个维度的 认同度方面有明显差异;教师的技术应用能力、教学方法与学习空间的设施设备、技术支持、资源建设、教学平 台、支持服务、互动协作,均显著影响学习者对学习空间的认同度;学习者对智慧学习空间的构建意义、特征和目 标的认识存在一定的偏颇性。 为此,基于智能时代的学习观,开放大学智慧学习空间建设与应用,应以智慧教育 为目标,发挥智慧学习空间的教与学效用,以实现教与学质量的有效提升。

  • 2021-06-18
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制造企业服务化转型中数字化资源的角色及其战略价值研究

联网、云计算等新一代数字化技术的应用能够促进制造企业的服务化创新,从而成为驱动制造企业服务化转型的新动力。数字化技术能否真正为服务化转型企业创造竞争优势取决于能否形成有战略价值的数字化资源。基于VRIN分析框架对数字化资源进行战略价值分析表明.单独的数字化资源为服务化转型制造企业创造可持续竞争优势的潜力非常有限.数字化资源和数字化能力的组合才具备高战略价值。制造企业必须运用系统和协同方法对数字化资源进行高效的战略性开发。

  • 2021-06-18
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深度剖析工业互联网的商业模式

工业互联网厂商只有踏踏实实,建立清晰的商业模式和精准的行业定位,构建专业的人才队伍和实施服务体系,形成自己的核心能力,才能真正实现发展壮大

  • 2021-06-18
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大数据驱动的公共服务供给模式变革:逻辑、类型与向度

大数据驱动的公共服务供给模式变革:逻辑、类型与向度

  • 2021-06-18
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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