以四川省某高校的网络教学平台为研究对象，对该平台的学生在线学习数据进行学习行为画像。采用 python、 dycharts、图表秀，对不同任务点（视频）学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同 网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。画像结果能直观看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基 本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处，从而更有针对性地进行改善和提高。
分析当前我国数字经济、新基建以及京张大数据产业的发展情况,总结数据中心发展趋势,梳理了 互联网行业、金融行业、传媒行业、央企总部、政府以及 2022 年北京冬季奥运会场馆分布等对数据存储、 传输、处理和备份的需求,并结合京津冀一体化发展战略,分析了京张大数据产业发展协同需求,对京张 大数据走廊的数据中心和京张大数据专网布局进行了研究。
未来教育将进入人机教师协作共存的“双师”时代，机器人教师作为人工智能教师的典型代表之 一，愈来愈成为研究关注的焦点。本研究以通过 Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ 核心数据库筛选得到的有关机器人教师的５１ 篇 有效文献为研究样本，采用内容分析法梳理国际机器人教师研究现状。研究发现：１）机器人教师理论重在拓展 机器人教师的定义与角色，发展理论支撑与关键技术；２）机器人教师设计与开发聚焦于智能教育系统的构建，关 注教与学功能策略的实现；３）机器人教师教学应用强调知识传授与行为培养，创造机器人教师独特价值；４）机 器人教师教育评价旨在探索多样、科学的评价方式，实现教学策略、结构的变革。本研究还探讨了机器人教师的 未来发展趋势和研究建议，以期为我国机器人教师研究和实践探索提供借鉴。
表生地球化学是研究地球表层系统的交叉学科，与气候、环境、人类活动等密切相关。随着大数据时代的来临，表 生地球化学正面临着新的机遇和挑战。为了给深时数字地球（Deep-time Digital Earth, DDE）科学计划的数据平台建设提供 借鉴和参考，文章对现有的表生地球化学领域的数据及其数据库进行了初步调研。结果表明，表生地化数据具有多元化、 跨学科的特点，大多数的数据处于缺乏统一标准和非结构化状态；诸如GEOTRACES、PANGAEA等大型数据库具有相对成 熟的数据标准和数据管理经验，SISAL数据库在数据结构化的层面上取得了关键成果，都为表生地球化学数据库的进一步建 设和完善提供了基本方法和参考经验。文章最后提出表生地球化学大数据建设应以研究目标和需求为导向，组建相应专题 科研工作组，集中力量，全面推动学科数字化
本文首先对大数据驱动下的商业模式概念与发展 现状进行了分析，其次阐述了商业模式创新的内容与过程， 最后结合实际案例对阿里小贷与传统银行贷款的申请条件与 流程进行对比，并从技术、人才、法律等方面提出了商业模 式的优化措施，旨在通过研究，推动大数据作用的充分发 挥，进而使商业模式与经验方式得到进一步优化。
结合经济学理论，将期权理论引入货运定价，针对煤炭和钢铁等大宗型货物，运用 Heston 模型对铁路货运期权定价，设计改进型遗传算法拟合实际市场期权价格和 Heston 模型的期权价格的差值，优化模型参数，建立基于 Heston 模型和遗传算法优化的铁路货运期权定价模型，并运用上证 50ETF 买入期权数据对模型的参数进行优化，用广州局货运数据对算法进行验证，计算结果证明了算法的合理性，为铁路货运定价提供新思路。
城市空间的延展不仅可以横向发展，亦可纵向延伸，而在智慧城市发展理念中，城市空间布局似乎不仅仅如此城市空间的延展不仅可以横向发展，亦可纵向延伸，而在智慧城市发展理念中，城市空间布局似乎不仅仅如此城市空间的延展不仅可以横向发展，亦可纵向延伸，而在智慧城市发展理念中，城市空间布局似乎不仅仅如此
本文以网络科学的方法为工具，用国家标准中给出的智能家居拓扑图为研究对象，对智能家居物联网的结构特点进行了分析，利用分析结果对智能家居可靠性的保障提出了建议。
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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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
高渗透率分布式能源场景下的新型电力系统，电网职能由单一“保供”拓展为“保供+促消纳”共存，多层级电网之间的耦合性深度加剧。
新型电力系统构建与新能源并网的关键技术与标准工作阻抗分析不需要知道系统内部配置，小信号阻抗可以通过测量手段获得，能够较为方便
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