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智慧绿色校园的研究进展及实践应用分析

随着人工智能、大数据、云计算、物联网技术的发展与普及,智慧技术影响着城市发展的各个方面。作为智慧城市重要组成部分,智慧技术与绿色理念相结合的智慧绿色校园,成为研究与实践的前沿。运用文献计量法对国内外相关研究进行分析,梳理智慧绿色校园的基本概念与应用层面,分析智慧技术在整体策略制定、运营管理、空间规划设计方面的应用潜力。在绿色校园目标下,智慧绿色校园的应用场景正在不断被拓展;而进一步发挥校园的科研优势、建立合理的全流程运用与反馈机制、提升使用者的参与性,将进一步促进智慧绿色校园良性发展。

  • 2021-06-23
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全龄友好社区的_场景化_设计策略研究_——以中部某市老旧小区连片改造设计为例

通过对生活场景的模拟分析,更加立体地解读小区居民生活状况,精准把握生活痛点,从而更有针对性地进行设施配置,这是“场景化”设计全龄友好社区的精髓。以中部某市老旧小区连片改造为例,通过问卷调研、座谈访谈、需求卡片、场景模拟等方式,总结片区现状空间主导人群的日常行为与活动空间,绘制现状人群空间行为分析图、人群空间设施需求注记图、现状居民生活场景模拟图和居民需求统计信息表等。形成“三图一表”工作模式并进行人群刻画和需求模拟,提出“全龄共舞台”的设计目标,针对性安排集中设施点、口袋便民点、智慧交互点和特色品质点4类配套设施,塑造10大规划生活场景,以期丰富全龄友好社区设计的实证经验,为中观以下尺度的规划设计和改造更新类项目提供参考。

  • 2021-06-23
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基于大数据处理的配网运行效率关联性分析

随着配网系统不断发展,系统结构更为复杂,所产生的运行数据量也极为丰富。通过对大数据的有效快速 分析,能及时准确提取相关数据,对系统运行效率产生积极影响。基于大数据处理技术,提出一种用于计算配网 运行效率相关性的分析方法。首先介绍了大数据处理的相关技术,详细分析了模糊聚类分析在数据提取中的作用。 然后对配网运行进行相关讨论,并分析了可能影响配网运行效率的有关因素。随后,利用主成分分析法确定主要 影响因素。最后通过算例验证了该方法的有效性,并根据结果为系统运行提供相关参考意见。

  • 2021-06-23
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中国智慧养老内涵及发展模式研究

:在数字经济新技术的驱动下,中国智慧养老应用场景进一步明确与丰富,智慧养老呈现精细化发展趋势。然而,智慧养老作为新兴业态尚处于初级探索阶段,其培育和发展仍面临智慧养老的定位、老年群体的电子接纳度以及隐私伦理等挑战。因此,应审时度势,积极探索一条具有中国特色的智慧居家养老服务道路:明确智慧养老在当前养老服务体系中的定位,树立“人文型智慧养老”的理念,智能技术的发展需充分考虑老龄化过程中不同的生命周期阶段,充分发挥政府在养老智能技术发展与推广中的作用,加强针对数据开放的法规、政策和标准的制定举措。

  • 2021-06-23
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大数据环境下的统计元数据建设

大数据环境下,元数据是科学管理数据资源和统计信息化的重要基础。以统计元数据建设为出发 点,分析国外统计元数据和元数据标准建设情况,然后剖析国内元数据和元数据标准建立流程、现状、存在问 题,最后结合互联网大数据的发展趋势,探索统计元数据和元数据标准建设的改革方向。研究表明,中国元 数据在建立流程、标准规范、数据共享等方面存在较大提升空间。在大数据环境下,应加强元数据顶层设计、 提高元数据科学性,从而有利于消除数据孤岛、实现数据的交换和共享,进而实现数据的无限组合和智能化 分析目标。

  • 2021-06-23
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课堂教学大数据采集与分析平台架构及关键技术研究

针对传统课堂教学分析中存在的信息采集不全面, 教学行为或信息流标注转 化复杂度高、 耗时大, 数据采集主观影响大、 通用性差等问题, 提出了基于大数据的 高校课堂教学分析平台, 并深入研究了平台架构及关键技术, 有利于推动教育与信息 技术的深度融合发展, 指导教学改进, 提升教学质量。

  • 2021-06-23
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公共图书馆大数据服务研究与创新

现代公共文化服务体系建设和国家大数据发展战略为公共图书馆发展大数据服务提供了方向指引,推动了公共图书馆大数据服务研究向纵向发展。

  • 2021-06-23
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医疗大数据对医患关系的影响

检索了大量与医疗大数据对医患关系的影响研究相关的文献,并在此基础上进行了综述.大数 据技术在改善医患关系中有精准医疗、精益管理、健康管理、科学研究和数字医疗这五方面的着力点.大数 据技术可以通过自我参与、信息共享和精准医学这三方面来改善医患关系.然而,大数据在改善医患关系 方面仍存在技术落后、大数据的所有权备受质疑、获取数据的安全性无法保障、成本过高等难题.

  • 2021-06-23
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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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