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基于STEAM的中学人工智能课程教学设计研究——以重庆七中为例

随着人工智能技术的发展,机器人与人工智能成了未来技术的发展新趋势。 在这人工智能时代浪潮之下,2017 年教育部发布了多个文件推动了人工智能课程 在我国基础教育中的开展。于此同时,国外 STEAM 教育兴起。STEAM 教育着眼 于对复合型创新性人才的培养,知识结构上强调的是学科间的融合,能力培养上 注重的是学生创新精神与实践能力相结合。因此将 STEAM 教育理念运用到我国中 学人工智能课程教学设计之中有着重要的教学实践意义。

  • 2021-06-30
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大数据管理系统的历史、现状与未来-

大数据 管理技术正在 经历 以 软件为 中 心 到 以 数据为 中 心 的计 算平 台 的 变 迁, 传统的 关 系 型 数据库管理 系 统无法满 足现在 以 数据为 中 心 的 大数据 管理的 需 求, 设计新型 大数据 管理 系 统迫在眉 睫. 首先回顾 了 数据管理技术 的 发展历 史; 之后 , 从大数据管理的 存储|数据模型 、 计算模式 、 查询 引 擎等方 面分析了大数据管理系 统 的现状,指出 目 前大数据管 痤 系 统具有模块化和松搞合的特 点, 弁进一 步介绍 了 大数据管理 系 统应 具备的数据特征、系統特征和应 用 特征,指出大数据管理 系 统技术还在 快速进化之 中, 预测未来的大数据管理 系统应 具备# 数据模型 并存 、 多计算模式融合 、可伸缩调整、新硬件攀动 、 自适应调 优等特点 .

  • 2021-06-25
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民俗类非物质文化遗产数字化保护研究——以泉州惠安女服饰为例

民俗类非物质文化遗产数字化保护研究——以泉州惠安女服饰为例

  • 2021-06-30
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基于监控视频的背景建模与运动目标检测算法研究

随着图像处理和计算机视觉技术的发展,智能视频监控系统已经广泛应用于 交通、智能制造和犯罪监控等各个领域。智能监控中在没有任何先验信息的情况 下,如何快速有效地构建视频背景模型、准确检测出运动目标信息是目标识别、 运动估计、行为理解等能否成功的关键。本文结合相关理论,对高斯混合模型和 光流法等进行了改进,主要工作如下

  • 2021-07-01
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工业机器人加工轨迹双目3D激光扫描成像修正方法_赵立明

机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术

  • 2021-07-07
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基于云计算及大数据技术的电力搜索引擎技术研究_楼凤丹

电力营销经过多年的信息化发展,企业内部已经建立大量异构型应用系统,产生了大量分散的结构化、半结构化、非结构化数据。基于云计算及大数据技术的电力"求索"搜索引擎技术,构建集中式数据中心全文检索的索引,实现对大规模不同业务功能和业务数据的统一检索,满足用户从大量异构业务系统和海量数据中进行快速检索的要求。电力"求索"搜索引擎技术基于开源的Elastic Search,利用分布式索引、分布式检索、分布式缓存技术,实现分布式全文检索平台,提供对大规模索引数据的高效管理与快速、灵活的访问能力。通过搜索引擎技术,综合利用文本挖掘、自然语言处理、信息检索等领域的技术,进一步提高全文检索的查准率、查全率。该技术的应用,可以满足大规模不同业务数据的统一检索的需求;并同时满足大规模数据检索请求的快速响应要求。

  • 2021-06-26
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零信任安全之IDaaS实践

IDaaS身份基础设施作为零信任架构的关键支撑,围绕IDaaS平台建设,中通快递安全开发负责人朱颖骏针对如何快速实现交付基础业务、帐号安全合规如何保障、用户中心业务域如何划分、企业身份云平台如何建设,深入浅出的介绍了中通在IDaaS平台建设过程的一些经验。

  • 2021-07-06
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大数据分析在企业信息安全中的最佳实践

1、企业信息安全发展规划 2、数据安全,是企业发展的核心 3、技术实现 4、产品选型 5、架构部署 6、模型案例分析-安全防护模型 7、迎接新的挑战

  • 2021-06-22
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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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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。

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碳基生产力代表着以碳元素为能量核心的传统工业体系,其边际效益正在急剧下降 硅基生产力代表着信息文明的崛起,它是一种全新的经济形态,其核心驱动力是算法,并通过数据复制不断增值。 量子生产力代表着人类文明的下一个跃迁,其核心在于“并行性”逻辑,突破了传统计算的物理限制。

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