大数据视角下的汉语学习分析模型建构_李代鹏

基于大数据视角,在对国内外关于学习分析模型的研究进行综述的基础上,指出了现有学习分析模型的优缺点,并建构了相应的汉语学习分析模型。该模型具有以下特征:数据来源更偏向半结构数据；分析的过程注意学习的非线性与动态性特征；预测环节加入学习者特征。基于大数据视角建立的汉语学习分析模型不仅能够深化教师与学生对汉语学习的理解,还能深化教育者对学习者的理解、深化师生对自主学习的理解,对于提升汉语学习者的学习效果具有重要的指导意义。

2021-06-23
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基于政务云数据中心的政府数据开放共享服务集成平台研究

文章分析了政务云数据中心、政府数据交换共享平台、政府数据开放平台和政府数据整合服务平台，并在这一大中心三大平台的基础上，从政务数据的储存、共享、开放和服务的集成管理出发，提出构建一个基于政务云数据中心的政府数据开放共享服务集成平台的设想，从而实现政务数据生命周期的全过程管理。

2021-06-23
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英国政府数据开放平台交通数据的建设现状调查与分析

文章以英国政府开放数据平台data.gov.uk交通数据为调查对象，从发布机构、主题、格式、许可协议与开放级别4个方面调查该平台现有902个已发布的交通数据集的建设情况；从API设置和APP开发两方面掌握其交通数据的应用情况；从数据请求机构、主题、原因和结果了解公众对交通数据的潜在需求。在调查基础上总结da？ ta.gov.uk平台交通数据建设与开放的经验与不足，为我国政府开放交通数据以推进智慧交通建设进程提供一定的启发。

2021-06-23
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汽车大数据应用模式与挑战分析

随着车联网技术的不断演进,人、车、路、云全方位连接,催生出了大量应用服务,覆盖汽车生产制造、汽车产品网联化、汽车后服务、智能出行服务等多个环节.这些应用的核心是海量的汽车联网数据.对汽车大数据的有效利用可能成为未来汽车产业转型升级的重要突破口.为了推进车联网场景下汽车大数据的应用,文中对相关工作进行了综述.从汽车大数据的内涵与架构出发,对汽车大数据的数据源及相关应用进行了详细分析,介绍了汽车大数据支撑的各类应用,包括汽车产业类应用、网联类应用和后市场服务类应用,从数据采集、数据处理与分析、计算资源、隐私保护４个方面分析了汽车大数据的关键技术, 并从政策法规和技术两个层面加以探讨,分析其发展现状,并展望未来的应用趋势.

2021-06-23
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智慧校园场景中智能引体向上训练器的设计

设计了智能引体向上训练器，采用水及水泵做为无级调速的配重部件，利用单片机对系统进行控制，通过手机 APP 进行运动的设定与数据采集，利用互联网平台进行数据的分析与共享．训练器根据不同训练者的体质与体能，参与训练时间和强度指数，利用互联网大数据的分析，对其进行有针对的指导，并通过数据的采集，让学校可以自动完成对训练者的运动统计与督导．

2021-06-22
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基于_边缘智能计算_的智慧校园设计

新基建视域下，针对校园云计算与大数据中心集中部署计算资源所产生的诸多困境，文章依据边缘智能计算的理论研究，设计了基于“边缘智能计算”的智慧校园：首先对智慧校园“端、边、云”计算进行整体部署，随后从边—云协同和智慧校园事务处理的角度进行智慧校园边—云协同计算架构的设计，最后将人工智能技术嵌入边缘计算节点，实现智慧校园的分布式智能“大脑”。在此基础上，文章梳理了基于“边缘智能计算”的智慧校园发展场景，并提出发展建议，以期推进边缘智能计算在智慧校园的应用与发展

2021-06-22
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_智慧_城市主义_思想内涵、现实批判及其转型启示

要】作为关于智慧城市及其发展所构建的新的话语体系，智慧城市主义旨在理解、批判与反思当下智慧城市发展的理念、目标、主体、方法、受众及结果等内容。虽然近十年智慧城市主义的思潮得到西方学术界的广泛关注，但我国城市研究对智慧城市主义的基本内涵、发展特征、发展困境及转型诉求都鲜有探讨。为此，综述介绍西方学界对智慧城市主义的最新研究成果，并发现：1）当前以技术为导向、政府一企业型治理结构主导了智慧城市的发展，且产生了诸如城市治理公司化、技术官治理方法、社会控制及对社会民居参与及需求的漠视等问题；2）转型智慧城市强调应该将“城市作为一种社会关系”纳入到智慧城市政策制定和实施过程中，倡导应用导向的智慧城市治理结构，促进智能技术设计、开发、实施与应用的社会构建过程，以及重视场景要素对治理结构、技术功能及解决方案的决定影响。基于此，提出我国未来智慧城市发展的建议。

2021-06-22
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大数据下金融交易商业秘密的保护_困境与对策

利用大数据技术收集、分析对手的金融交易数据，可为日常经营管理和经营决策提供科学预测。但是大数据技术为金融机构带来便利的同时，也产生了很多问题。

2021-06-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。