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当现实逼近想象_人工智能时代预见未来教育研究

人工智能使想象正成为现实,未来研究方法论是对未来的想象和预期的扩展。本文运用未来研 究方法论,从未来想象、未来社会、未来知识生产、未来学习、创造中的未来五个方面对未来教育发展蓝图进行描 述、预测、探索与解释,审视与省察未来人工智能时代教育研究的行动措施。未来想象通过科幻故事探索和理解 未来高科技实践的应用场景,人与人以及人与外界环境的互动过程。人工智能技术是经济社会发展的核心动 力,对未来社会分工、劳动力市场以及人才结构变革带来全新冲击。未来知识生产自动迭代、科学共识的建立更 为高效;未来知识传播多模态立体化、超越学科界限;未来知识进化呈现碎片化及适应性。未来学习将呈现个性 化、自适应以及终身学习的新样貌。创造中的未来应平衡人与人工智能技术的关系,理性统合组织、文化、人员、 环境,努力打造自适应的教育生态圈。本研究旨在厘清未来教育的科学走向与规律,勾勒符合人工智能时代的 未来教育应用蓝图。

  • 2021-04-25
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俞庆:综合能源实际商业模式及其趋势分析

真正意义的商业模式来自于市场,还应该具有长期价值属性、可持续性、可复制性等商业要素。目前综合能源服务市场里部分项目,不少是一种“快钱”模式,也有一些企业把项目投资规模或者数量,作为考核目标,导致项目操作短期化,忽视真正的客户长期价值,这对综合能源产业的发展是不利的,是一种“生意”(Deal)而非“商业”

  • 2021-04-27
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人工智能视域下企业智能财务的体系构建和应用研究

在信息化的时代背景下,人工智能飞速发展,同时推动了智能财务的变革。为了更好地了解和应用智能财务, 基于业界具有代表性的研究,本文对人工智能和智能财务概念进行了分析,构建了一个包括智能财务信息技术、 智能财务互联平台、智能财务核算平台、智能财务管理平台和智能财务战略平台的完整的智能财务体系,并对智 能财务在企业的三个应用场景进行了探讨,而政府、社会和企业的三方面作用是推动智能财务应用的有效途径。

  • 2021-06-22
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基于多源数据的大城市公共交通供给公平与效率评价方法

在公共交通供给研究中,长期以来对效率问题分析得较为深入,而对公平性问题研究较少。 从不同收入、人口就业密度片区的公交供给水平出发,对广州市公共交通供给的公平和效率进行分析。通 过建立三维坐标系,识别低收入、高密度、低公交可达性地区,作为下一步重点完善公交可达性的目标地 区。研究结果表明,过去的公共交通建设成果较好地实现了效率优先的目标,但在提升公平性方面仍有待 完善。广州市符合低人均收入一高人口密度一低公交可达性的社区达到89个,人口合计达到129万,主 要分布在城中村以及城中村周边大型社区,该部分片区是下一步优化公共交通供给的重点地区。

  • 2021-06-19
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农业物联网与传感仪器研究进展 2

农业物联网与传感仪器研究进展 2,深入探讨其发展

  • 2021-06-18
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基于粒子群算法的永磁同步电机模型预测控制权重系数设计

针对模型预测控制算法(MPC)在处理多目标多约束条件时权重系数设计问题,该文提出一种基于混沌变异的动态重组多种群粒子群算法(CDMSPSO)实现权重系数自整定。通过分析模型预测转矩控制(MPTC)代价函数,以两相旋转坐标系下电流误差方均根为参考,将降低转矩脉动和减小电流总谐波畸变(THD)作为主要控制目标,设计粒子群算法中粒子的目标函数。采用 CDMSPSO 算法,将整个种群划分为多个小的子粒子群,并以一定重组周期将粒子进行随机重组,然后随机选择一个子粒子群,以其中任一粒子为基础迭代生成混沌序列,并将新的混沌序列替代选择的子粒子群,实现粒子的混沌变异。仿真和实验结果验证了该方法能较好地解决权重系数整定问题,且稳态性能优异。

  • 2021-06-21
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基于蓝墨云班课的《软件测试技术》课堂教学_改革实践

本文以我院《软件测试技术》应用性课程建设实践为例,论述了使用移动教学平台进行课堂教学改革的实践过程及取得的效果。文中列出以往教学过程中所存在问题,介绍了利用“蓝墨云班课”移动教学平台,有针对性采用的解决途径,介绍了所实施的线上线下混合式教学及翻转课堂的教学方式,总结了应用性教学改革的实施效果,为我院其他应用性课程课堂教学的建设和实践提供参考。

  • 2021-05-07
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基于物联网的乳制品溯源系统编码技术研究

食品质量安全可追溯系统是指在食物链的各个阶段或环节中由鉴别产品身份、资料准备、资料收集与保存以及资料验证等一系列溯源机制组通

  • 2021-04-29
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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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