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开放大学智慧学习空间设计与实践探索

线上线下相融合的混合学习已成为成人学习的主流模式,传统远程学习环境已不再适应和满足新时代成人学习者的需求。文章在梳理了学习空间发展和PSST框架理论应用现状的基础上,从理论与实践相结合的视角构建了PSST框架下智慧学习空间设计模型,提出空间设计应遵循支持形式多元的教育、构建结构灵活的空间、统筹协调社会性因素、实现技术的融会贯通四项基本原则,并以福建开放大学“5G室联网实验室”为例对该模型加以验证与剖析,为智慧学习空间设计提供了范例。针对案例实践效果,文章采用问卷调查、访谈和课堂视频分析相结合的方式从教师、学生、教学过程等方面进行了全面评析,发现师生整体满意度较高,对学习氛围、课堂互动、教学结构产生了积极影响,有效支持了线上线下混合学习,但其应用绩效也受到教师信息素养和教学投入等因素的制约。最后,通过研究总结了5G室联网实验室的优势与不足,并提出了改进建议,对学习空间的后续改善与研究提供有益参考。

  • 2021-12-24
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智慧城市互联网及GIS的关系

城市中的监控摄像机、传感器、RFID、数据中心、数据挖掘和分析工具、移动和手持设备、电脑和多媒体终端。宽带、无线和移动通信网络以及城市内各先进的感知工具的连接使市民可以远程管理工作和生活。

  • 2021-06-22
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5G-VoNR白皮书

UPF(user plane function)作为5G核心网的网络功能网元,承担了数据流量处理、路由转发等核心网络处理功能,是5G用户数据流量接入运营商网络的桥梁。

  • 2021-06-03
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骨科手术机器人技术发展综述

骨科手术机器人操作对象与传统机器人操作对象的属性是一致的(同为刚体),这使得机器人技术在该领域的临床应用具有天然优势,因此骨科手术机器人也是最早实现临床应用的手术机器人之一。机器人进入骨科领域可追溯到20 世纪80 年代,其表现出良好的临床实用性,对提高手术精度、减小手术损伤、减轻医生强度具有重要意义。目前,国内外已有多家研究机构开发出骨科手术机器人原型系统,而且部分系统成功实现商业应用。根据现有骨科手术分类方法,骨科手术机器人可分为关节骨科、创伤骨科与脊柱外科手术机器人。

  • 2021-06-10
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大数据挖掘工具

Apache Mahout是一个由Java语言实现的开源的可扩展的机器学习算法库。目标:机器学习平台,提供类似R的DSL以支持线性代数运算(如分布式向量计算)、大数据统计等基本功能。

  • 2021-04-27
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基于单片机的智能家居机器人安全监控系统设计_苏越

针对传统家居监控系统存在里程多、温度高、电池电量消耗快问题,无法对室内环境进行稳定排查,带来安全隐患。提出了基于单片机的智能家居机器人安全监控系统设计。系统是以安卓作为平台,使用SQLite数据库提升数据存储能力,按照Zstack协议栈设计安全监控系统总体架构,使用8位AVR单片机对电机和传感器进行控制。以S5PV210作为开发板,支持MPEG-1/2/4格式视频编解码和数字TV输出。使用DS18B20数字温度传感器,使传感器与单片机之间快速通信,选择MQ2气敏式烟雾传感器,不会受到VCC端电压值限制,能够直接对地开路。通过ARM内核作为主要控制芯片,设计客户端,在C语言编程支持下,对机器人传送自动追踪目标命令,由此完成系统设计。通过实验对比结果可知,该系统里程小、温度低、电池电量消耗慢,具有良好稳定性,能够保障家居环境安全。

  • 2021-04-19
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大数据技术和应用

大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无-不是数据来源或者承载的方式。

  • 2021-04-26
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大数据医疗现状趋势及标杆分析

大力推动政府健康医疗信息系统和公众健康医疗数据互联融合、开放共享,消除信息孤岛,积极营造促进健康医疗大数据安全规范、创新应用的发展环境,通过“互联网+健康医疗”探索服务新模式、培育发展新业态。到2020年,建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台,实现....基础数据资源跨部门,、跨区域共享,医疗、医药、医保和健康各相关领域数据融合应用取得明显成效;统筹区域布局,依托现有资源建成100个区域临床医学数据示范中心,基本实现城乡居民拥有规范化的电子健康档案和功能完备的健康卡一一医疗大数据正式纳入国家战略。

  • 2021-04-28
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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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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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