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教育大数据驱动的精准教研模式研究

研是促进教师专业发展的重要途径,大数据是精准教研的基石。教师教研正 在从经验导向的传统教研向数据驱动的精准教研模式转变。文章采用大数据驱动研究视角,在 分析精准教研数据来源、教研主体划分、教研主体需求的基础上,研究并设计了面向新手教师、 胜任教师和成熟教师的教研模式。文章采用问卷调查方法检验了三类教研主体划分的合理性, 以及三类教师教研模式的可行性。通过调查数据分析,大数据驱动的精准教研模式对于促进教 师专业发展具有重要的实践意义。

  • 2021-06-21
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面向智能化软件开发的开源生态大数据

本文提出了软件工程开源生态大数据 体系,构建了自生长的采集处理框架和汇 聚共享环境,并阐述了基于软件工程开源 生态大数据的智能化软件开发的相关研 究以及典型应用情况。面向智能化软件开 发的开源生态大数据研究具有很强的研 究意义和实际价值.

  • 2021-06-21
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大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法设计_黄凯宁

光流场图像匹配可以提高图像的质量,便于后继的光流场图像处理,而当前光流场图像匹配方法存在一些不足,如匹配耗时间长,错误率较高等,为了获得更优的光流场图像匹配结果,提出了大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法。首先采集大量的光流场图像,并对图像预处理,消除干扰因素,从中提取边缘信息,幅值特征,角度特征等特征向量,并引入大数据挖掘技术根据对提取到的特征向量进行光流场图像匹配,最后对比其它图像匹配方法。实验结果表明,大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法用时较短,提高光流场图像匹配效率,而且光流场图像匹配精度超过95%,大幅度减少了光流场图像匹配错误率,错误率仅为3%,具有广泛的应用范围。

  • 2021-06-21
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基于大数据的数据分析平台构建研究_周怡燕

大数据中隐含了许多有价值的信息,能够辅助人们做出科学决策,但是大数据很难被充分利用起来,其根本原因在于数据量巨大。为此,为提高大数据利用率,构建一个基于大数据的数据分析平台。该平台首先利用多功能采集卡将采集的数据集中到一起,并转存到中心处理器当中,在中心处理器中根据数据类型和数据挖掘目的选择合适的大数据挖掘技术,进行大数据分析,最后将分析结果通过显示器反馈给用户,以供用户利用。结果表明:将所构建平台应用到电力设备异常检测中,其检测结果证实了该平台的应用效果,为大数据的利用提供了重要的辅助手段。

  • 2021-06-21
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大数据时代因果关系的重构及认识论价值_张晓兰

大数据时代最重要的认识变革就是由探究事物的因果关系转向关注相关关系。实际上,相关关系的挑战早在"休谟问题"和"量子理论"就已经开始,但它们并非要彻底否定因果关系,而是提出要重新刻画因果关系的历史重任。朱迪亚·珀尔首次重构"因果关系之梯",强调因果关系有三个不同层级即关联、干预和反事实,并对应三种认识能力即观察能力、行动能力和想象能力。相关关系只是因果关系的最低层级,人类要想改变世界和创构世界,就要迈上因果之梯的更高层级,呈现出人类的主动行动和对虚拟创构物的想象。大数据因果关系的重构意味着一场人类的认知革命,不仅意味着整体上实现创构认识论的发展,彰显个性化知识的价值,而且意味着强人工智能的可能性。

  • 2021-06-21
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基于云安全与深度学习的区域大数据分析方法研究_杨睿

准确分析区域经济的各项大数据,具有重要的研究价值。为此,文中使用深度学习与云安全技术建立了区域大数据分析系统。为保证各类经济数据共享的安全性,该系统针对常见终端的智能网络,采用区块链技术架构了包括局部区块链、终端服务器与本地储存的数据传输网络。为实现对各类经济大数据进行精准、有效的分析,系统使用循环卷积神经网络结合日内方向运动分析手段,建立了包含输入层、卷积层、递归层与输出层的SI-RCNN网络,可以准确识别出大规模数据中的各种特征。使用该系统对某地区一段时间的水消耗大数据进行实验测试,测试分析结果表明,系统对数据的分析精度最高可达99.8%,具有良好的应用前景。

  • 2021-06-21
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基于卷积神经网络的健康大数据智能分析方法研究_白贺伊

针对充分挖掘医疗健康大数据中有效信息不深入,智能化分析平台功能开发受限等问题,文中基于卷积神经网络,提出了一种适用于对医疗健康大数据进行智能化分析的方法。该方法通过分布式表示法对医疗文本数据进行数字化处理,得到相应特征的词向量表示,利用卷积神经网络不断训练与学习,得到不同数据集对应各个疾病的分析模型,再利用该模型完成对患者数据的智能分析与风险评估。实验结果表明,文中方法能够完成对多种疾病的风险评估,尤其对一般疾病数据集风险评估的准确率均可达到90%以上,验证了该方法的有效性、可靠性与通用性。

  • 2021-06-21
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基于大数据平台的物联网监测系统设计

本文介绍了基于大数据平台的物联网网络性能监 测系统。从网络运营商的角度,分析了运营商网络在物 联网性能监控方面的生产需求。系统设计遵循 LTE 信 令监测及互联网 KQI 指标规范,自动获取运营商 DPI 数据中相关 XDR 字段,多维度计算性能指标。并出于安 全考虑,使用深度神经网络训练识别模型用于标识观测 对象。 以关联分析方法为基础,提出使用不同事件的关联 关系作为事件日志归集的一种解决方法。能够通过对事 件日志的出现时点、事件日志的重要性级别以及事件的 自愈性属性等标签信息,将海量的日志信息做一定程度 的归集,减少日志信息的数量,从而减轻故障处理人员 在面对突发问题时面对海量信息时的压力,有助于对网 络故障的快速诊断及定位。 监测系统目前已使用于真实生产环境下的物联网 网络性能监控,并能有效定位网络中存在的问题。

  • 2021-06-19
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