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基于自然语言处理技术的IT治理审计方法研究

在大数据时代,各项智能分析技术的高效率、智能搜索和高性能处理算法对各领域产生了深远的影响,其中,自然语言处理技术以计算机理解和处理自然语言为核心而受到广泛关注。而 IT治理审计主要负责搜集和处理 IT 治理相关的规章制度及各项报告进而评估治理状况,处理的信息基本为文本数据,因而,自然语言处理技术适用于 IT 治理审计。基于此,本文在简要概括自然语言处理技术及应用方法的基础上,以深圳市长盈精密技术股份有限公司为例对自然语言处理技术在 IT治理审计中的实践情况进行深入探究,结果表明自然语言处理技术可成功应用于审计中且能取得良好成效。

  • 2021-04-25
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基于成熟度视角的工业互联网平台评价研究

借鉴能力成熟度模型理论,提出工业互联网平台建设能力成熟度等级划分,给出平台成熟度评估的基本框架,以及评估实施的方法和流程,有助于企业及政府等主体通过评估精准定位平台建设的薄弱环节,并建立针对性的改进方案,加快平台的建设和发展。

  • 2021-04-25
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工业互联网平台安全防护体系研究

文章研究了工业互联网平台边缘层、IaaS 层、PaaS 层、SaaS 层等不同层级的安全风险,结合国内外政策标准与工业互联网平台企业运用的防护措施,分析了我国工业互联网平台安全建设面临的问题。立足我国工业互联网平台发展和安全现状,针对平台存在的突出安全问题,文章提出了关于加强我国工业互联网平台安全建设的相关建议以及有针对性的安全防护措施。

  • 2021-04-25
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绘制互联网视域下初中语文线上教学的新样态

互联网视域下线上教学如何更好地开展?本文以“初中语文线上教学”为例,从教师、教学、学习、作业和检测五个维度,对线上教学的新样态作了勾勒。云端学习时间的延续性、学习空间的延展性、学习方式的多样性、学习内容的综合性,向我们发出召唤和挑战。每一位教师都要将“全面育人”作为核心任务,努力实现角色转变,增强信息素养,提升学科教学能力,寻求更好的理论思考与实践方案,以设计者的新身份、项目化的新方法、参与式的新学习、研究型的新作业、协作型的新检测,打造线上教学的新样态,做好学生学科学习的引路人和辅助者。

  • 2021-04-25
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大数据_人工智能背景下IT专业基于R的概率论与数理统计教学改革

基于大数据 / 人工智能背景下 IT 类专业人才培养的需求,分析概率论与数理统计课程教学存在的问题,根据 IT 类专业后续课程的需要,提出调整概率论与数理统计的教学内容并将开源统计软件R 嵌入课程教学全过程,介绍对学生进行的“概率统计知识点 +R 编程训练”,最后通过数据说明教学改革效果。

  • 2021-04-25
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互联网金融影响下我国商业银行效率之实证分析_——基于三阶段DEA模型

本文运用三阶段 DEA 模型对我国 16 家商业银行 2014-2018 年的效率进行了测算。 结果显示,剔除环 境因素的三阶段 DEA 模型对纠正传统 DEA 方法测算出的效率结果的偏差有显著作用,更能真实反映客观情 况。 2014-2016 年互联网金融的扩张对大部分股份制银行产生了一定的负面影响,而国有银行则因其自身优势 未见明显影响,其综合效率普遍优于股份制银行。 这种优势体现在规模效率上,但大都处于规模报酬递减状态。 基于此结论,本文对处于大数据时代的传统商业银行提出了相应建议。

  • 2021-04-25
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互联网视角下高校_四史_学习的创新路径探索

近年来,随着网络技术不断发展,互联网已成为高校教师和学生学习生活的重要场景,也是如今高 校进行思想政治教育工作面临的重要机遇和现实困囿。高校工作者需针对当代大学生的思想特点和行为逻辑进行 客观分析,积极应对互联网冲击下思想政治教育的挑战。本文基于互联网技术的客观规律,提出从灵活教育形式 和扩大参与主体两方面赋能思想政治教育,并探讨了“四史”学习的三大创新路径。

  • 2021-04-25
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物联网(IoT)如何创造智慧城市

什么是物联网(Internet Of Things)?到目前为止,物联网并没有一个统一的明确定义。不过简单的说,物联网就是「物与物相联并可以彼此沟通的网络」,所以让所有物品都连上互联网并对环境「全面感知」、进而透过各种有线或无线网路进行「可靠传递」,最后进行各种「智慧处理」创造增值服务,例如智慧家庭、智慧医疗、智慧交通、智慧节能及智慧零售等各种应用,因而给民众带来更便利的智慧生活。

  • 2021-04-24
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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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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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