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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基于大数据技术的大类招生背景下校院两级督导信息化平台开发研究

针对当前高校信息化平台建设存在的问题，尤其是目前尚无校院两级的督导信息化平台，在B/S、C/S网络模式交叉混用的基础上，基于大数据搭建了教学督导信息Hadoop平台和环境，设计了一个集教务、教学、监督、数据统计于一体的新平台。在大类招生的背景下，采用MapReduce计算框架对海量督导数据进行处理，应用数据挖掘算法进行平台数据的分析及对教学的指导作用，完成不同角度、不同层次的教学过程与学习过程数据采集，从根本上提高督导工作效率，解决教学过程中的种种问题，有利于高校在人才机制体制改革的今日，源源不断的培养创新型人才

2021-06-21
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基于大数据的公交专用道周边用地属性和效益表现分析

为更好推动公共交通优先发展，打造上海“后公交都市”时代，提升公交专用道运营效率，以上海市已建公交专用道为研究对象，基于手机数据、POI 数据、公交 IC 卡数据、公交 GPS 数据、网约车 GPS 数据、公交企业运营数据，对公交专用道两侧 500？m 范围内的居住、就业、购物休闲和医疗服务共 4 项用地属性进行了分析。在此基础上，以 4 项用地属性作为聚类因素，将全市公交专用道进行聚类，分析各类公交专用道的效益表现及其与用地属性的相关性。该项研究填补了利用大数据进行公交专用道周边用地属性分析的空白，将加深行业管理部门、公交企业等对公交专用道的认识，有助于精细化管理公交专用道和优化线路服务

2021-06-21
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基于大数据的高职生职业能力提升路径研究

职业能力是胜任某一具体职业而必须具备的能力之和，通常包括核心能力、岗位能力和可持续发展能力。依托智慧校园建立的大数据平台记录了学生的学习、认证考试、阅读、实习实践、德育活动等相关信息，为评估学生职业能力现状和预测发展趋势提供了数据支持。本研究从职业能力的表征入手，设计了以学生职业能力为核心的大数据体系结构的基本框架，从网络资源课程平台、学习管理系统、实习实践管理系统、德育管理系统、职业能力评价与导航系统五个方面提出了运用大数据平台提升高职生职业能力的基本路径。

2021-06-21
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大数据环境下高校信息化教学模式研究

大数据环境下高校信息化教学模式研究.

2021-06-21
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思想政治教育大数据研究范式的内涵、特征及应用限度

进入大数据时代,海量数据和智能算法将共同驱动思想政治教育研究范式转型。大数据给思想政治教育带来了思维方式、研究内容和研究路径的更新,确保了思想政治教育大数据研究范式的合理性。思想政治教育大数据研究范式是一种基本理念、行为规范和实践方法,其基本特征包括更加青睐全样本、更加注重相关关系、更加突出预测功能、更加注重“自下而上”的知识发现。当然,基于大数据的思想政治教育研究范式也有其应用限度,需要警惕“数据主义”陷阱、“技术主义” 陷阱和“数据伦理”陷阱。

2021-06-21
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基于改进K-means算法的电力大数据系统研究

针对电力大数据收集和存储中数据量大、数据收集不精准的问题，提出了基于改进 K-means 算法的电力大数据系统的设计。对传统 K-means 算法进行分析，提出改进之后的 K-means 算法。根据改进后算法设计电力大数据系统，对系统的架构进行分析，包括数据存储、设备层、数据接入等模块。对设计的电力大数据系统进行实验，实验结果表明，文中设计的电力大数据系统能够满足实际需求，提高系统的存储和处理效率。

2021-06-21
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大数据与金融应用的几点思考

近年来，随着金融业务的不断发展，金融机构拥有海量数据，而且数据量的积累呈爆发式增长，促使许多金融机构开始推进大数据战略。随着大数据技术应用的日趋深入，以及数据处理和分析能力不断提升，金融机构将会迎来全新的发展机遇，同时，这也为大数据应用的金融监管带来挑战。本文就此提出若干监管建议，包括进一步完善大数据的相关法律法规、建立统一或可兼容的金融业大数据应用平台、构建金融业大数据应用的安全保护机制等。

2021-06-21
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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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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。