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大数据及其关键技术的教育应用实证分析

大数据作为信息技术发展的新趋势,已经渗透到各行各业,成为重要的生成因素。在数据分析驱动教育,变革教学的大数据时代,教育领域同样蕴藏着具有广泛应用价值的海量数据,在对教育数据挖掘和学习分析技术等教育大数据关键技术分析的基础上,结合共词分析和教育博客等社会化网络教育数据,构建教育领域的相关学习分析和数据挖掘模型,探索教育变量之间的相关关系,实践大数据的教育应用,为教育教学提供有效的决策支持服务,促进教育教学的变革与创新。

  • 2021-04-17
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?分析在石油化工领域的研究进展

?分析法是建立在热力学第一、第二定律上的能量的量与质统一的分析方法,能够全面揭示工艺系统及单元设备有效能损失的环节及大小,更加针对性的进行节能优化与改造。阐述了?的概念、分类、计算、?损失及?分析法的步骤等基本理论,着重介绍了?分析法在评价分离方案及指导节能工作方面的研究进展。同时,将?分析法应用于重整装置,调优后,装置的瓦斯气用量降低了19.51%,总体?损失降低了13.32%。最后指出了目前?分析法存在的问题及今后的研究方向。

  • 2021-04-15
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机组状态在线监测系统在清远抽水蓄能电站的应用

机组状态在线监测系统在清远抽水蓄能电站的应用机组状态在线监测系统在清远抽水蓄能电站的应用

  • 2022-01-12
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一种抗侧信道攻击椭圆曲线标量乘算法的设计与实现

一种抗侧信道攻击椭圆曲线标量乘算法的设计与实现

  • 2021-08-23
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制药废水处理技术与工艺

制药废水,就是制药厂在生产中成药或西药时所产生的废水。制药废水主要包括抗生素生产(生物制药)废水、合成药物生产(化学制药)废水、中成药生产废水以及各类制剂生产过程的洗涤水和冲洗废水四大类。

  • 2021-07-06
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制革污水处理技术与工艺

在日常生活中,包包、皮鞋、皮衣、皮沙发等等皮革制品无处不在。近年来皮革行业迅猛发展,与此同时制革废水的排放量也逐渐成为重要的工业污染源之一。 皮革制革一般包括准备、鞣制和整理三大阶段。在鞣前准备工段,污水主要来源于水洗、浸水、脱毛、浸灰、脱灰、软化、脱脂;主要污染物包含有机废物、无机废物及有机化合物。鞣制工段中废水主要来自水洗、浸酸、鞣制;主要污染物为无机盐、重金属铬。整理工段废水主要来自水洗、挤水、染色、加脂及除尘污水等,污染物有染料、油脂及有机化合物。因此制革废水具有水量大、水质水量波动大、污染负荷高、碱度大、色度高、悬浮物含量高、可生化性较好等特点,并具有一定毒性。

  • 2021-07-06
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Redis中缓存雪崩、缓存穿透等问题的解决方案

缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

  • 2021-06-30
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基于商户大数据的北京夜间经济消费状况调查分析_黄建

本文通过网络大数据采集的方式,获取北京16个区1222家商户的经营时长、平均消费价格和平均评价得分等相关经营数据,在对北京夜间经济消费的各区分布情况、各种类型的消费业态对夜间经济的贡献以及当前夜间经济消费最主要的消费业态等情况进行分析后,得出北京夜间经济总体不繁荣、缺乏早晚市的支持、24小时营业的商户比例较少以及缺乏支持夜间经济的消费业态等结论。并对北京夜间文化旅游消费的发展提出相应的意见和建议。

  • 2021-06-21
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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