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教师画像的前沿探讨:定义、概念框架与研究边界

信息化时代不仅对教师提出高要求,还为教师提供了许多有助于教育的工具,比如教师画像。但是,目前教师画像还没有发展出一个真正意义上的理论,因此对教师画像进行系统的概念界定十分迫切。本文利用数据库检索查阅教师画像研究的相关文献,比较归纳教师画像定义,确定属性、特征与标签为教师画像的核心内涵,在此基础上初拟教师画像四维概念框架——刻画领域、形成过程、特征标签与具体表示,并最终提出教师画像的研究边界模型。

  • 2022-04-12
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企业战略解码的逻辑和流程方法

BSA战略解码工作坊,其整体框架来自IBM著名的BLM模型,针对中国企业的职业经理人战略思维训练不足的从前提下,特别就经营环境分析进行强化而设计,同时结合企业目标管理机制,把战略的执行部分使用了已经被很多职业经理非常熟悉战略地图作为起点,用组织目标责任激励机制做到执行落地。

  • 2022-04-12
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基于精益思想对航天制造现场改善的思考

针对航天地面设备制造现场生产成本高、质量稳定差、准时化交付低等现状问题和改善的迫切性,简要阐述了精益生产理念、七大浪费的种类、国内外应用情况以及精益生产的重要性,提出了基于精益生产思想的航天地面设备制造现场改善方法,按“人、机、料、法、环、测”六个关键纬度进行了现场问题列举,从七大浪费角度归类了浪费的类别,并结合航天生产特点提出了具体的改善措施,同时对精益生产思想推进和落地从意识培养、参与范围、管理变化、资源配备和管理与技术相融合等提出了注意事项。国内外多个航空、航天等企业应用实践表明,精益生产模式对多品种、小批量、短周期突出特点的产品制造现场的质量、效率、成本有明显改进,企业综合效益明显提升。

  • 2022-04-08
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某汽车总装厂生产物流优化和现场改善案例

说起企业物流系统的改善,不能不提到汽车制造业。福特创造了工业流水线式的大生产,丰田创造了“精益制造”和“精益物流",汽车制造业为生产物流优化和现场改善的推进提供了最大的动力和学习样板。因此,如果要了解企业物流系统的改善,首先要从这里开始。

  • 2022-04-08
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基于多端口网络PEEC法的功率模块寄生电感快速提取方法研究

随着数据中心、牵引驱动等应用对变流器集成化需求的不断提升,以及新一代Si IGBT与SiC器件的持续发展,对功率模块的紧凑、低感和均衡布线提出了更高要求。数值优化可通过大量的评估迭代获取最优设计集,为功率模块内部线路的优化设计提供了灵活有效的新途径。然而,由于模块线路激励频率高(MHz级)、结构复杂(多芯片耦合、驱动/功率线路混杂),寄生电感的提取计算占据了寻优过程的绝大多数时间,成为制约优化效率和设计效果的重要因素。针对传统简化模型法和离散方法的不足,本文提出一种基于多端口部分元等效电路(partial element equivalent circuit, PEEC)的功率模块寄生电感快速提取方法,利用矩阵预处理技术和分区离散策略,对功率模块衬底的回路与支路电感进行快速求解。

  • 2022-04-08
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摄影测量的信息化与智能化

摄影测量的发展经过模拟、解析、数字3 个发展阶段后,又从数字摄影测量工作站发展到了数字网格。目前在信息时代的发展促进下,摄影测量已进入了信息化时代。通过对信息化时代摄影测量基本特征的讨论,介绍了信息化时代重点资源的地理空间信息和重点标志的密集点云;并从信息化的发展延伸到摄影测量中低空无人机的智能化发展,最后就地图产品DLG 等矢量信息在信息化时代摄影测量中新的生产方式进行了讨论。

  • 2022-04-08
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通信人必须知道的工业数字孪生技术

近些年,随着全球工业互联网发展战略深入实施,工业领域催生出一批数字化、网络化、智能化的新模式、新业态。其中,工业数字孪生日趋成为学术、产业界研究热点,并有望成为推动工业企业数字化转型的新动能。与此同时,当前产业界对于工业数字孪生定义及内涵尚未形成统一认识,亟需系统梳理相关概念、关键技术、应用场景和实施路径,凝聚和深化产业共识,加速工业数字孪生技术创新和产业实践。

  • 2022-04-08
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矿山信息化发展及以数字孪生为核心的智慧矿山关键技术

综合自动化矿山阶段主要解决了矿山数字化、监测监控技术与信息孤岛问题,就煤矿生产流程而言,基本完成了智能矿山的建设工作,在环境条件允许的情况下,可实现局部的少人化和无人化控制。智慧的前提条件是矿山生产系统的各个环节均可测、可观、可控,也就是要形成面向生产各环节透明化的知识服务体系。以煤炭行业为例,从目前取得的成果来看,远没有达到透明矿山的要求,这是制约智慧矿山发展的瓶颈问题。黑色或灰色(不透明)矿山的问题,制约我们在一般情况下仍需依靠较多人力维持正常的安全生产,导致矿山重大事故时有发生,解决矿山运行状态知识建模与服务的问题迫在眉睫。

  • 2022-04-08
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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