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大数据_人工智能背景下IT专业基于R的概率论与数理统计教学改革

基于大数据 / 人工智能背景下 IT 类专业人才培养的需求,分析概率论与数理统计课程教学存在的问题,根据 IT 类专业后续课程的需要,提出调整概率论与数理统计的教学内容并将开源统计软件R 嵌入课程教学全过程,介绍对学生进行的“概率统计知识点 +R 编程训练”,最后通过数据说明教学改革效果。

  • 2021-04-25
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基于区块链的园区能源互联网弱中心化电力交易机制

由于灵活性不足 、 安全性和隐私保障性不高 、 交易效率偏低等问题 ,我国传统电力交易机制已不能适应 当前能源互联网快速发展 、 可再生能源大比例接入的新形势 ,以及市场化电力交易高效 、 安全 、 点对点的发展 需求 。 为此 ,以园区能源互联网(park energy internet , PEI)为对象 ,明确电力交易主体及其角色 ,提出一种基 于区块链技术的 PEI 弱中心化电力交易机制 。 设计包含弱中心化管理机构 、 区块链层 、 智能合约等模块的电力 交易框架 ,分析交易主体资格准入条件 ,介绍交易协商 、 信息记录和交易执行等交易阶段的运作流程 ,以及针 对交易过程的隐私保障措施 。 该交易机制可实现大量电力交易信息和数据的经济 、 高效 、 安全处理 ,有利于促 进能源互联网的发展 。

  • 2021-04-25
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互联网金融影响下我国商业银行效率之实证分析_——基于三阶段DEA模型

本文运用三阶段 DEA 模型对我国 16 家商业银行 2014-2018 年的效率进行了测算。 结果显示,剔除环 境因素的三阶段 DEA 模型对纠正传统 DEA 方法测算出的效率结果的偏差有显著作用,更能真实反映客观情 况。 2014-2016 年互联网金融的扩张对大部分股份制银行产生了一定的负面影响,而国有银行则因其自身优势 未见明显影响,其综合效率普遍优于股份制银行。 这种优势体现在规模效率上,但大都处于规模报酬递减状态。 基于此结论,本文对处于大数据时代的传统商业银行提出了相应建议。

  • 2021-04-25
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互联网视角下高校_四史_学习的创新路径探索

近年来,随着网络技术不断发展,互联网已成为高校教师和学生学习生活的重要场景,也是如今高 校进行思想政治教育工作面临的重要机遇和现实困囿。高校工作者需针对当代大学生的思想特点和行为逻辑进行 客观分析,积极应对互联网冲击下思想政治教育的挑战。本文基于互联网技术的客观规律,提出从灵活教育形式 和扩大参与主体两方面赋能思想政治教育,并探讨了“四史”学习的三大创新路径。

  • 2021-04-25
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专家型学生转变为专家型教师何以可能

知名中学录用教师以知名高校毕业生为主,而高校师范生不占优势,这是基于“专家型学生有成为 专家型教师的潜力”的假设。 新时期专家型教师具有综合素质高、学科理解力强、超强的教学能力、善学乐学的 品质等特征。 专家型学生具有广博而专深的学科知识且兴趣爱好广泛、对学科知识有较深的理解、高效的学习 策略、高效和创新性地解决问题的能力等特征。 专家型学生的特征和新时期专家型教师的特征相似,况且 PCK 主要是通过在职教学实践和反思获得并成长。 因此,相比一般高校师范专业毕业生,专家型学生未来成为专家 型教师的可能性更大。

  • 2021-04-25
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新基建中的关键领域安全剖析

新型基础设施建设(简称:新基建),主要包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域,涉及诸多产业链 ,是以新发展理念为引领,以技术创新为驱动,以信息网络为基础,面向高质量发展需要,提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。

  • 2021-04-25
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新基建 新要素 新安全

基础设施是经济社会发展的重要支撑,要以整体优化、协同融合为导向,统筹存量和增量、传统和新型基础设施发展,打造集约高效、经济适用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系。

  • 2021-04-25
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新一代灰盒安全测试技术实践分享

程序员每写1000行代码,就会出现1个逻辑性缺 陷。每个逻辑性的缺陷,或者若干个逻辑性缺 陷,最终导致一个漏洞;“缺陷是天生的,漏洞 是必然的”。 78%-90%的现代应用融入了开源组件,平均每个应 用包含147个开源组件,且67%的应用采用了带有 已知漏洞的开源组件,软件供应链安全威胁迫在 眉睫。 针对现代应用全面风险审查应考虑从第三方开源组件、自研代码通用漏洞、自研代码业务逻辑漏洞等维度综合审计。

  • 2021-04-25
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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