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智能建筑“智·简”网络解决之道--锐捷网络智能建筑网络整体解决方案

随着弱电技术发展,各子系统智能化和IP化程度越来越高,智能建筑网络系统也面临更多的挑战。本文论述了智能建筑中的设备承载网和办公信息网的智简网络建设思路,分析了智能建筑中的多场景应用环境的无线覆盖、抗干扰和信号稳定等难题,并提出了智简的无线网络设计和人性化的安全接入认证方案。最后描述了结合IBMS系统的基于智能建筑IT资源的综合管理系统。

  • 2021-06-23
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工业大数据分析技术与轮胎销售数据预测

工业大数据是在工业领域信息化应用中所产生的海量数据,作为决策问题服务的大数据集、大数据技术和 大数据应用的总称。首先分析工业大数据4V特性与工业数据的特有特征,以及工业大数据来源;从多源异构工业 数据集成与数据融合方法、工业大数据计算架构、大数据带来的信息安全等三方面论述工业大数据面临的挑战与潜 在价值。探讨了工业大数据分析与挖掘方法,提出了工业大数据平台的计算架构与大数据处理平台,构建轮胎企业 大数据资源中心、大数据分析与决策应用系统。从销售数据分析和宏观数据趋势两个层面进行轮胎销售大数据分 析与预测。采用多个不同领域的销售数据源来解决销售预测历史数据特征空间稀疏的问题,使用 LASSO(The Least Absolute ShrinkageandSelectionator Operator)方法的多任务学习方法来解决高维样本空间的缺点,实验数 据验证能够提升轮胎销售预测的准确率。

  • 2021-06-23
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智慧课堂中的数据应用理路与策略设计

数据正在成为推动教学创新的关键性力量,智慧课堂为全维度、全流程教学数据的采集提供了便利条件。为解决智慧课堂实践中存在的数据应用思路不清、数据价值难以有效发挥的现实问题,智慧课堂数据应用应有基本理路,即坚持“数据唯有应用才能产生价值,数据价值具有衰减性”的基本理念,采用“教学目标导向”和“教学数据导向”相结合的应用模式。智慧课堂数据应用有五种典型场景:精心备课、精细授导、精准评价、精益辅导、高效教研;有三个特征:数据的全维度化与全流程化,数据分析结果的即时反馈,高度关注学生的学习投入状态。另外,智慧课堂数据应用要实施四项关键策略:高度重视多模态数据采集与分析,提升数据应用的科学性;高度重视数据的即时反馈,提升数据应用的时效性;高度重视学生的学习投入,提升数据应用的多样性;高度重视数据的隐私保护,提升数据应用的安全性。如此能够提升智慧课堂的数据应用价值,推进数据驱动的教学创新与变革。

  • 2021-06-23
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提升重大突发公共卫生事件中的数据治理能力——以防控COVID-19为例

在大数据时代,数据作为一种重要的要素资源,在助力抗疫工作中扮演了重要的角色。数据治理 能力的提升能够有效提高政府应对重大突发公共卫生事件的能力。文章以此次新冠肺炎疫情防控为例,分析 了数据如何被合理地应用于重大突发公共卫生事件中,并阐述了重大突发公共卫生事件中数据治理存在的一 些问题与不足。针对这些问题,文章探讨了如何提升重大突发公共卫生事件中政府的数据治理能力,并提出 了相应的政策建议。

  • 2021-06-23
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疫情防控中大数据应用的逻辑及其规制路径_——以新冠肺炎疫情为例

政府应急管理需要充分应用大数据技术,在这次新冠肺炎疫情中,大数据填补了突发疫情相关信息的认知缺 口,回应了政府疫情研判、应急管理、保障民生的需要,发挥了重要价值。为了应对疫情防控中大数据应用面临的数据共享、 数据整合和个人隐私保护等方面的障碍,需要在理论和实践层面解决好数据信息共享与个人隐私保护的张力、真实信息和 虚假信息的争锋、数据整合与数据碎片的矛盾等突出问题。未来可以通过搭建规范的疫情防控大数据平台、整合疫情防控 大数据使用规范和完善疫情防控大数据法律体系,从而充分发挥大数据应用在疫情防控中的重要支撑作用。

  • 2021-06-23
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一种基于POI大数据的城市核心区识别方法_康翔

城市核心区在城市功能的发挥中扮演着重要的角色,多核心式城市结构已成为一种重要的城市空间模式,但目前对于城市核心区识别研究却较为缺乏,快速而准确地提取城市核心区对于管理者进行精细的管理与规划有重要意义。研究提出一种基于兴趣点大数据(Point of Interest,POI)的城市核心区识别方法,结果发现应用该方法成功识别了案例城市的核心区,提供了其空间范围,对于城市核心区结构也有很好的探测效果。另外,通过相关检验证明了识别结果的合理性与可靠性。与传统研究不同的是,该方法可以提取城市核心区范围,并且方法简洁。研究结果表明:这种基于POI大数据的城市核心区识别方法能准确定位城市核心区位置,为日后城市规划与城市精细管理提供有价值的空间位置参考信息。

  • 2021-06-23
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大数据支持大规模个性化教学的发生逻辑_吴南中

新一代信息技术推动社会快速进入"后工业化"时代,释放了全面发展的人才素养需求,亟待个性化教学的支持。然而,"工业化"时代的标准化课堂形态受"工业时代"的"效率主义""标准导向""外部力量"等多重约束裹足不前,体现为个性化教学视角下的目标差异化与评价标准化现实,学习内容定制化与单一标准下学习资源现实,教学过程的个性化支持与同步整齐的教学现实,学习方式的自主化与教师主导的教学法,学习环境泛在化与以教室为中心的教学环境等多维度冲突。随着大数据等新一代信息技术进入教与学过程,在教学场景重建、教学组织重构、教学理念重塑、学习方式多样等转变下,课堂教学孕育着"大规模"和"个性化"并存的新课堂形态:教学过程更加精准而富有个性意义,学习活动更具有学习者个体针对性,大规模个性化教学制度环境和支撑环境逐步完善。基于此,大数据正在支持课堂从标准化教学转向大规模个性化教学,其作用关系是:通过大数据更加理性的认识教学的本质和功能,帮助教师深刻认识学习者在学习过程中的心理世界,支持教师开展灵活的教学决策以适应学习者个性化需求,基于大数据开展评价反馈以支持学习者潜能发挥等。

  • 2021-06-23
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大数据时代我国金融数据的服务创新

大数据金融已成为社会热点问题,对传统金融行业产生了强烈冲击。为了 实现金融大数据的二次增值、优化内部管理、客户服务和支持产品创新,本文以价值 链理论为指导。通过分析金融大数据特征和延伸传统数据价值链。构建了基于金融大 数据价值链网络的数据价值链模型,建立了包括服务对象、服务内容、服务模式、管 理模式和服务质量的服务体系来支持金融大数据超市的高质量运营。最后,本文研究 建立了金融大数据超市的架构。

  • 2021-06-23
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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