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基于人工智能技术和互联网的数学个性化学习模式以及教学策略应用实验研究报告

当前，人工智能、互联网+、线上教学等已经全面进入中小学课堂，各学 科教学也积极探索、总结人工智能和互联网对学科教学的正向促进作用。通过有 目的有计划有督促地实施，培养学生合作、探究意识、创新能力，培养学生的良 好学习习惯和学习自律性，提高教学效率。本文以初一年级为例，初步探索了人 工智能技术和互联网对学生数学个性化学习的影响。

  • 2021-06-21
  • 阅读157
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大数据视域下高校数据治理优化路径研究_周炜

大数据背景下,高校信息化建设进入了一个新的发展阶段,如何全面提升数据质量、高效整合数据资源、快速形成数据资产、创新深化数据应用更好地服务于高校的精准管理和科学决策是亟需解决的现实问题。开展数据治理是提升数据管理和应用能力的有效途经,文章在阐述高校数据治理内涵和实施意义的基础上,采用问卷调查法对当前国内高校数据治理机构设置及职能定位进行调查分析,归纳总结了四类数据治理牵头部门的主要功能以及国内高校在实施数据治理时普遍面临的五个问题。从数据全生命周期管理的角度提出了高校数据治理框架,并在此基础上构建了优化数据治理实施路径四要素模型,从体制机制、统一数据平台、数据标准、队伍建设四个维度就高校如何高效实施数据治理进行了探讨,对推动高校数据治理工作进一步发展具有借鉴和参考作用。

  • 2021-06-21
  • 阅读252
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基于大数据的颌骨囊性病变诊疗系统的研究_林宗缪

论文设计了基于c4.5和BP的颌骨囊性病变诊疗分析系统。对颌骨囊性病变的大数据进行分析处理。系统的分析结果可用于指导颌骨囊性病变的分类、诊断、治疗、预测、评估。实验表明,系统对大数据级别的颌骨囊性病变进行决策支持和特征诊断具有可行性和有效性。系统具有高吞吐能力、高扩展性、高容错性,有较好的推广使用价值。

  • 2021-06-21
  • 阅读146
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大数据环境下的高校就业信息管理系统设计_卢岩

由于高校就业信息管理存在效率低、针对性差的问题,为提升高校就业信息管理效率,设计了大数据环境下的高校就业信息管理系统。大数据采集模块可以利用不同信息格式换算和自主识别输入信息技术采集就业信息；采集到的信息经过大数据存储和处理模块整合后传输至大数据分析管理模块实施信息整合分析管理,从而完成大数据环境下的高校就业信息管理系统设计。系统测试结果表明,所设计系统的各项功能在实际应用中安全性高、针对性强,可以提升高校就业信息管理效率,具有一定的实际应用价值。

  • 2021-06-21
  • 阅读127
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基于Spark框架的电力大数据服务技术_孙煜华

电力大数据服务是智能电网建设的关键,提出了基于改进AP聚类的用电行为分析方法和基于随机森林的电力负荷预测方法。针对AP聚类分析用电行为存在的复杂度较高问题,利用熵权法确立指标权值,改进相似度计算方式,实现了用户用电行为的快速准确分析。针对电力负荷预测问题,采用模糊C均值构建历史相似日样本集,利用随机森林预测电力负荷。为提高电力数据服务运行效率,构建了基于Spark框架的并行数据处理平台。实验结果表明,提出方法能够有效提取用户的用电行为和预测电力负荷,且性能优于现有方法。

  • 2021-06-21
  • 阅读144
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智能网络下职业健康风险大数据分析方法_刘博

针对目前职业健康数据大、技术分析落后的问题,提出了新型的解决方法。该方法构建出包括数据获取层、数据存储层、数据处理层和数据分析层的系统架构,实现了职业健康大数据的采集、存储、计算和数据传递。该研究方法还采用大数据挖掘算法实现职业健康大数据的微观分析,通过AdaBoost算法实现不同健康大数据的关联分析,通过BP神经网络模型实现健康大数据的故障诊断,又采用可视化技术实现数据的集合与映射,提高职业健康大数据的管控,试验表明,该研究的方法数据处理速度快,准确率大于95%。

  • 2021-06-21
  • 阅读142
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二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法 （1）

二维基于旋转不变技术信号参数估计（2Destimating signal parameter via rotationalinvariance techniques，2口ESPRIT）算法是估计几何绕射理论（geometric theory of diffraction，GTD）模型参数的一种经典算法，但在信噪比较低的条件下，2nESPRIT算法的参数估计精度明显下降，噪声鲁棒性较差。针对这一问题，提出一种极化平方前后向平滑2nESPRIT（polarized quadratic forward_backward 2D ESPRIT，PQ_FB_2nESPRIT）算法，有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息，并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理，提高了算法的参数估计性能与数据利用率，同时达到了去相关的效果。仿真结果表明，提出的PQ_FB_2D—ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D ESPRIT算法、前后向平滑2DESPRIT（forward_backward 2nESPRIT，FB_2D ESPRIT）算法及平方FB_2nESPRIT（quadraticFB_2口ESPRIT，Q_FB_2nESPRIT）算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较，进一步验证了改进算法的优越性与有效性。

  • 2021-06-21
  • 阅读179
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混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法

当前方法没有考虑到特殊样本数据筛查的问题 ，导致数据渗透迁移完整度不高 ，所用时间较长 ，为此提出一种混 合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法 。 在主成分分析算法中引入信息熵的思想 ，对网络稀疏大数据进行降维处理 ，将 降维结果与信息熵进行结合 ；筛选网络稀疏大数据的特征 ，将网络稀疏大数据中存在的无用特征进行剔除 ；计算网络稀疏 大数据的敏感度 、 时间长度和访问频率 ，通过以上 ３ 个迁移因子构建网络稀疏大数据重组模型 ，实现混合云存储中网络稀 疏大数据的渗透迁移 。 实验结果表明 ，提出算法在数据迁移完整性与效率方面明显优于传统方法 ，说明所提算法能够实现 对网络稀疏大数据的有效迁移 ，为相关研究提供一定参考价值

  • 2021-06-21
  • 阅读154
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