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智慧校园视野下学校信息化 领导力的建设及培养路径

随着智慧校园建设的推进,学校组织人员的信息化领导力逐渐成为信息化建设中不可忽视的重要问题之一.本文首先提出了信息化领导力在教育信息化建设工作中的重要意义,着重阐述了信息化领导力的内涵和组成框架.在此基础上,从校长领导集体、中层管理团队和教职员工基层群体三个层面论述信息化领导力的建设,并给出相关培养路径,以期为学校信息化领导力建设提供参考.

  • 2021-02-26
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企业即时通讯云解决方案

开发者通过音视频通讯云平台提供的客户端SDK和云端开放API,即可在最短时间内将IM通讯服务功能整合进自己的产品中。

  • 2021-02-26
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三维重建技术综述

三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。 三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下,只需要经过点云数据的配准及融合,即可实现景物的三维重建。

  • 2021-02-26
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云端的智能应用软件架构及技术要点

针对油气智能平台的应用集成写的一篇总结,本文用于梳理在一个智能平台中的智能场景应用的软件开发与集成技术,用以在后期指导基于人工智能的软件开发。因为该技术具有一定的通用性,就发出来了。2019年9月的稿,2020年4月修改了一部分,仅供参考。

  • 2021-02-26
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聊一聊工业软件和工业APP

工业软件和工业APP是信息技术和知识的融合,是一种赋能企业数字化转型、赋能工业互联网平台的高端工具,下面看看郭朝晖老师如何看待这个话题。 工业人的思维方式,与学术界差别很大:你以为某个技术可以提高产量,但现实中可能不能用:因为它可能影响质量。你以为某个改进可以提高质量,现实中可能也无法用:因为它可能影响安全、稳定。不理解这些“约束”,就写不出合用的软件。

  • 2021-02-26
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数字化转型与智能制造,概念异与同

新冠疫情爆发以来,“数字化转型”突然被频频提及,成为“网红”术语。新冠疫情让制造企业对数字化转型有了更加深刻的感受和更加迫切的需求。一夜之间,数字化经营能力已经成为制造企业最基本的生存能力。然而,制造业圈内一向概念术语众多,比如智能制造、工业互联网、人工智能、数字孪生、数字化转型...让人眼花瞭乱,不知从何下手。可以说,概念术语多如麻,乙方产品各自夸。数智时代要有数,赋能赋智全靠它。技术本是同林鸟,融合应用不分家。智造转型异与同?区分角度讲方法。

  • 2021-02-26
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终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了

我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。 什么叫计算、网络、存储资源? 比如你要买台笔记本电脑,是不是要关心这台电脑是什么样的CPU?多大的内存?这两个就被我们称为计算资源。

  • 2021-02-25
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基于大数据的软件项目知识图谱构造及问答方法

随着软件规模的不断扩大、软件演化周期的不断延长,构建软件项目知识图谱对软件维护、软件开发的意义越来越重大。如何基于软件项目开发过程中产生的源代码、邮件列表、缺陷报告等多源异构大数据,快速构建语义关联丰富的软件知识图谱,是软件工程领域亟待解决的关键问题。提出了以代码结构为核心的软件知识图谱模型,建立了“知识抽取-知识融合”两层软件知识图谱构造框架,该框架支持软件项目知识图谱的自动构造以及基于知识图谱的软件项目智能问答,有效提高了软件项目理解和软件复用的效率。目前,软件项目知识图谱已经在Apache开源社区以及国内著名软件企业成功展开应用实践。

  • 2021-02-24
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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