科大讯飞-人工智能和大数据时代下的精准教学
人工智能和大数据时代的精准教学主要介绍了怎样利用数据以及利用哪些数据来实现精准教学。
基于大数据精准教学系统的因材施教
基于大数据精准教学系统的因材施教试题及答案 一、单选题（共11题，每题4分，共计44分） 1、班级考试报告不支持查看哪些指标（） A班级平均分 B班级优秀率 C班级排名 D班级不及格率 2.以下关于讲评模式描述正确的是？（） A.讲评模式不支持筛选题目 B.讲评模式能查看学生答题原卷 C.讲评模式下不支持资源拓展 D.以上说法均不对 3、考试后，老师想要查看学生高频错题，请问该如何操作？（） A在班级报告的成绩单中查看 B在学生学情单科页面下载本班成绩 C在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块D在精准教学功能下查看 4、教师进入试卷讲评，想优先讲解班级重点错误的题目，该如何操纵？（） A．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，选择按得分率排序
B．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，教师直接点击认为错误率高的题目 C．老师课堂上直接寻问学生，哪道题目需要优先讲解D．以上均有可能 5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入（） A学科学情 B教学监管 C练习中心 D可以选择进入任一个页面 6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况，请问该如何操作？（） A在班级报告按考试依此每次考试情况 B在学科学情页面查看薄弱知识点 C在学生学情页面下载单个学生历次成绩 D以上都可以 7、教师查看单次学情时，某位老师发现班级均分在90分以上（满分100分），下面做法错误的是？（） A对比年级排名，查看班级与年级差距 B查看试卷分析界面，分析考试难度、信度、区分度，总结差距。 C本次考试内容班级整体较好，不需要耽误教学时间，直接跳过上新课。 D以上都错误 8、教师查看学生学情时，不能查看的信息是？（）A班级大幅退步学生 B每个学生每个知识点掌握情况
大数据和人工智能在国内就业前景分析
伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
人工智能论文机器学习与大数据
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
大数据时代人工智能的创新与发展研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/c79342813.html, 大数据时代人工智能的创新与发展研究 作者：徐卓函 来源：《科技资讯》2015年第33期 摘要：大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来，有关大数据和 人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实，大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先，大数据技术的发展依靠人工智能，因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次，人工智能的发展也必须依托大数据技术，需要大数据进行支撑。大数据时代背景下，未来人工智能会有哪些创新和发展，大家拭目以待。 关键词：大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（c）-0030-02 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义 大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集，我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来，大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。 大数据的特征：第一，是指数据类型非常多，它的数据来自多种数据源，而非单一的一种数据源，数据的种类和数据的格式日渐丰富；第二，是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常庞大；第三，是指数据的真实性非常高，一些新的数据源渐渐兴起，打破了之前传统的数据源，今天的企业愈发需要这些有效的信息，以确保其真实性及安全性；第四，是指数据处理的速度非常快，能够做到数据的及时快速处理。 1.2 大数据的发展历程 “大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后，经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广，渐渐地大数据概念开始流行起来。 大数据发展的萌芽期，是20世纪90年代至21世纪初，此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期，随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟，已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用，如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期，是2003—2006年，此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期，非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时，可以以2004年Facebook 的创立为标志，此时是大数据发展的突破期。
四川省大数据精准教学联盟2018级高三第二次统一监测 生物答案解析
四川省大数据精准教学联盟2018级高三第二次统一监测 生物参考答案及详细解析 一、选择题 1.C 【命题立意】主要考查线粒体、溶酶体等细胞器的结构与功能，意在考查学生的理解能力和获取信息的能力。 【答案解析】溶酶体是“消化车间”，其内含有多种水解酶，线粒体自噬降解过程需要细胞内的溶酶体参与，A正确；线粒体自噬后得到的产物中，有些物质可以被再次利用，B正确；线粒体自噬过度激活，细胞内线粒体将被全部降解，但细胞质基质、叶绿体等场所仍可产生ATP，C错误；哺乳动物成熟的红细胞中没有细胞核及众多的细胞器，在成熟过程中发生了线粒体自噬，D正确。 2.B 【命题立意】主要考查细胞增殖与细胞分化的过程及意义，意在考查学生的理解能力。【答案解析】在胚胎发育过程中，受精卵通过有丝分裂不断增加体细胞数目，A正确；卵裂期的细胞是由受精卵经过有丝分裂形成的，所含DNA的种类和数量不会发生变化，RNA的种类和数量会发生改变，B错误；原肠胚细胞可以通过增殖分化形成幼体的各种组织和器官，C正确；幼体形成后体内仍保留着少数具有分裂和分化能力的细胞，比如干细胞，D正确。 3.A 【命题立意】主要考查教材实验中的试剂、材料选择相关知识，意在考查学生的理解能力。【答案解析】黑藻和藓类都是观察叶绿体的材料，A正确；双缩脲试剂用于检测蛋白质，不用于检测还原性糖，B错误；纱布不属于半透膜，溶质和溶剂都可以自由通过，渗透作用装置中无法观察到渗透现象，C错误；温度本身会影响过氧化氢的分解，不能用过氧化氢酶代替淀粉酶来探究温度对酶活性的影响，D错误。 4.D 【命题立意】主要考查基因组测序、染色体的结构与组成、染色体有关实验等知识，意在考查学生的理解能力和综合运用能力。 【答案解析】酿酒酵母细胞的DNA分布于染色体、线粒体和质粒中，基因组测序是测定其基因组中全部DNA的碱基序列，不包括线粒体及质粒的DNA碱基序列，A错误；染色体没有生物膜结构，主要由DNA和蛋白质组成，人工合成染色体时，需要氨基酸、核苷酸作原料，不需要磷脂，B错误；端粒是每条染色体两端的一段特殊的DNA序列，故人工创建的具有完整功能的单条染色体中，理论上应该具有2个端粒，C错误；观察细胞的染色体数目，可用改良苯酚品红染液、龙胆紫染液和醋酸洋红染液对其染色，D正确。 5.B 【命题立意】主要考查植物激素的作用及其相互之间的关系，意在考查学生的理解能力和获取信息的能力。 【答案解析】由图可知，植物分枝发育过程中有细胞分裂素、生长素、独脚金内酯等多种植
浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识 光环大数据
https://www.360docs.net/doc/c79342813.html, 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识光环大数据 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识_光环大数据。最近大数据和人工智能的发展非常的迅速，大数据时代和人工智能时代的到来，为我们的生活提供了诸多的便利。 大数据时代和人工智能时代 在人工智能路上有很多关键人物不能忘记，图灵不能忘记。计算机领域特别重要的一个奖图灵奖，其他学科有诺贝尔奖；诺贝尔时代没有计算机，后来有了计算机以后，大家就想计算机界也应该设一个和诺贝尔奖相当的奖，这个奖就是图灵奖，现在全世界一共65个人得过图奖，姚期智教授，是华人当中唯一得到图灵奖的。 人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。要知道，在几十年前，这种超前的技术是不受认可的，教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因，主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存，随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。 分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。 大数据时代和人工智能时代 大数据时代和人工智能时代的到来，既给我们带来了便利，同时我们也面对一些挑战，有一部分职业岗位要被淘汰，同时对大数据人才和人工智能人才的需求也进一步加大。
基于大数据的精准教学模式探究 2017
基于大数据的精准教学模式探究2017-07-12 ： 摘要：精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起，为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下，文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境，分析了大数据对精准教学的影响。随后，文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。最后，文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题，对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究，推动了大数据技术在精准教学领域的应用，有助于激发精准教学的活力，进一步提升精准教学的有效性。关键词：大数据；精准教学；教学目标；教学过程；教学评价与预测一精准教学的理论方法精准教学（Precision Teaching）是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中” [2][3]；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一，他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为，操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果，人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中，操作性
行为更有代表性，因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年，Skinne将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正[6]。 2 精准教学的衡量指标——流畅度（Fluency）精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性：持久性（Maintenance）、耐久性（Endurance）、稳定性（Stability）、应用性（Application）和生成性（Generativity）[7]。其中，持久性是指在无额外练习的情况下，学生根据需求执行任务的能力；耐久性是指为了满足真实需求，学生在长时间内持续执行任务的能力；稳定性是指在有干扰的情况下，学生能够继续实施一项技能的能力；应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力；生成性是指在没有明显的指导下，学生出现复杂行为技能的能力[8]。 3 精准教学的程序方法——练习与测量精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现，即每天花费一定时间（1分钟或几分钟）进行练习与测量。练习是测量的基础，且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说，测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中，该图
浅谈大数据与人工智能的发展必要性
浅谈大数据与人工智能的发展必要性 全球迎来人工智能发展新一轮浪潮，人工智能成为各方关注的焦点。从软件时代到互联网，再到如今的大数据时代，数据的量和复杂性都经历了从量到质的改变，可以说大数据引领人工智能发展进入重要战略窗口。 从发展意义来看，人工智能的核心在于数据支持。首先，大数据技术的发展打造坚实的素材基础。大数据具有体量大、多样性、价值密度低、速度快等特点。大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式，从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。人工智能的发展也需要学*量的知识和经验，而这些知识和经验就是数据，人工智能需要有大数据支撑，反过来人工智能技术也同样促进了大数据技术的进步，两者相辅相成，任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。 其次，人工智能创新应用的发展更离不开公共数据的开放和共享。从国际上看，开发、开放和共享政府数据已经成为普遍潮流，英美等发达国家已经在公共数据驱动人工智能方面取得一定成效。而我国当前仍缺乏国家层面的整体战略设计与部署，政府数据开放仍处于起步阶段。在开放政府数据成为全球政府共识的背景下，我国应顺应历史发展潮流，抓住大数据背景下发展人工智能这一珍贵历史机遇，加快数据开发、开放和共享步伐，提升国家经济与社会竞争力。
从发展现状来看，人工智能技术取得突飞猛进的进展得益于良好的大数据基础。首先，海量数据为训练人工智能提供了原材料。据We Are Social公司统计，全球独立移动设备用户渗透率超过了总人口的65％，活跃互联网用户突破了40亿人，接入互联网的活跃移动设备超过了50亿台。根据IDC 预测，2020年，全球将总共拥有35ZB 的数据量。如此海量的数据给机器学习带来了充足的训练素材，打造了坚实的数据基础。移动互联网和物联网的爆发式发展为人工智能的发展提供了大量学习样本和数据支撑。 其次，互联网企业依托大数据成为人工智能的排头兵。Facebook 近五年里积累了超过12亿全球用户；IBM服务的很多客户拥有PB级的数据；Google的20亿行代码都存放在代码资源库中，提供给全部2．5万名Google工程师调用；亚马逊AWS为全球190个国家/地区超过百万家企业、政府以及创业公司和组织提供支持。在中国，百度、阿里巴巴、腾讯分别通过搜索、产业链、用户掌握着数据流量入口，体系和工具日趋成熟。 再者，公共服务数据成为各国政府关注的焦点。美国联邦政府已在Data．gov数据平台开放多个领域13万个数据集的数据。这些领域包括农业、商业、气候、教育、能源、金融、卫生、科研等多个主题。英国、加拿大、新西兰等国都建立了政府数据开放平台。在我国，2011年香港特区政府上线data．gov．hk，上海率先在内地推出首个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山、南京等城市也都陆续上线数据平台。
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长
B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习
8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据
大数据和人工智能的关系
关于大数据 大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构数化据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中百分之八十的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长百分之六十。在大数据时代，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 关于人工智能 人工智能是目前大家耳熟能详的一个热词。在2016年，Google公司的AlphaGo战胜人类围棋九段顶级高手李世石成为人工智能再次崛起的标志性事件。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能和大数据之间的联系
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。 当下，互联网行业又迎来了一次新的热潮！就是从互联网时代开始向数据时代转变！新的时代的到来，代表着行业技术又要进行一次全新的更新换代，以往的技术开始变得不适用，新的技术将要出现。即使在行业内工作很多年的人也要重新开始学习新的技术。现在正是学习大数据的好时期，南京课工场针对行业的快速变化，及时掌握大数据应用产业的发展需求，为学员提供符合企业用人需求的课程体系和大数据技能，还等什么，赶紧抓住这个换道超车的好时机吧！
2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告
2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告
目录 一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 (3) 二、项目实施的必要性 (3) （1）行业发展与新技术融合的现实需求 (3) （2）顺应市场发展趋势，增强企业竞争力的需要 (4) ①提升资源使用效率 (4) ②为数据的融通提供可能 (5) ③解决海量视频图像信息大数据和人工智能处理的算力问题 (5) ④开放的云模式构建繁荣生态 (5) ⑤更为强大的智能化功能 (6) 三、项目实施对企业未来盈利能力的影响 (6) 四、项目实施对偿债能力和资本结构的影响 (6) 五、项目投资概算 (6) 六、项目建设期及实施进度 (7)
一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 企业计划在现有智能视频产品研发中心基础上组建基于大数据和人工智能的视频云平台开发团队，开发新一代视频云平台产品，提供对结构化、非结构化数据的统一存储、查询、分析和二次加工能力。 新一代视频云平台将利用云计算、大数据、智能视频等新技术升级改造现有视频图像监控系统，有效解决视频图像数据采集整合、价值信息提取、数据结构化处理及存储应用模式变革等问题，建设云架构下视频信息应用平台，为安防实战应用提供服务支撑。通过本项目的开发，企业将进一步提升服务于平安城市、雪亮工程和智慧城市项目的能力，满足市场发展需求，新一代视频云平台的具体建设内容包括：视频云基础设施平台、SVAC视音频数据解析平台、SVAC结构化大数据平台以及丰富多样的业务应用系统。 二、项目实施的必要性 新一代视频云平台产品有助于进一步提升中星技术的技术领先地位，保持企业在行业中的竞争力。 同时可以为政府、公安用户实现从网络监控向智能监控的迁移，扩大企业在平安城市、雪亮工程和智慧城市的市场份额，带动企业收入和利润的不断增长。 （1）行业发展与新技术融合的现实需求 云计算、物联网、大数据以及人工智能等创新技术的不断发展，推动着安防行业与IT技术愈发紧密的融合，云安防时代即将到来。
大数据与人工智能
大数据与人工智能 数据科学已经在决策科学、社会科学、经济学里面扮演越来越重要的角色，所以这种交叉融合，这种碰撞对我们每一个人来讲都是学习的机会，也是一些施展才华的空间。最近在各个场合有一些分享，今天我尤其要把这个讲座做好。今天是我儿子第一次坐在下面听我的讲座。 过去我们做的这些工作是跟数据有关系的。一个大数据、一个人工智能，这两个放在一起，今天很多的企业会这么重视，在这里给大家分享一下我们自己的故事。百度在过去两年多的时间里面，在人工智能领域有很多技术方面的投入。今年李彦宏在两会上提出中国大脑，很受关注；麻省理工学院科技评论杂志去年专门发表了一篇评论性文章，介绍百度的人工智能之梦。在国外主流的科技杂志里面报道一个中国企业的科技研发，还是比较少的。我自己感到非常的振奋。 百度的背景，和很多的互联网公司都是一样的，从技术的纬度来讲，他本质上是一个基于大数据的人工智能公司。我们是提供一个搜索引擎，这个搜索引擎下面有一个非常精致的结构，它可以搜索到各种信息、知识，而且服务是完全免费的、给用户带来价值的。但是我们获得了了大量的搜索行为数据，并实现它的商业价值，就得通过广告、推送服务。从数据到价值，这中间就需要大量的技术，尤其是基于大数据的人工智能技术，包括机器学习，自然语言处理，语音识别，图像识别。 最近在全社会，无论是在中国还是美国，还是科技媒体，还是研究机构，还是商业公司，都在谈自动驾驶、机器人、物联网、个性化、VR、AR。其实这些都是AI的各个领域，现在AI已经成为科技创新的主战场，它不光是未来时，而且是
现在进行时。我们看电影《超能陆战队》，看似是未来的东西，但是今天很多领域正在发生，也在产生价值。 到底什么是人工智能？严肃的科学定义到今天为止，没有一个广泛接受的定义。比如说，有一种说法叫强人工智能，有一种说法叫弱人工智能，还有基于符号逻辑的、也有基于统计模型的，有不同的观点。抛开这些不同的观点，通常一个人工智能系统有这样几个方面： 第一，我们希望这个系统具有感知的能力，就像人一样，有五官，可以感知周围的环境是什么样的。 第二，获取这个感知以后，对面临的环境有一个理解。比如说对于一个机器人来讲，他在感知到这个环境以后，如果想到后面去跟一个同学聊天，他需要寻找最佳路径。他必须要理解，那条路是走不通的，那条是可以走的。 第三，在理解的基础上做出决策，从而达成目的或完成任务 一个机器要感知，然后理解，然后决策，这是一个过程。今天在市场上面无处不在充斥着智能产品：智能汤勺、智能水杯等等。我们把一个老式的收音机和智能设备放在一起比较，他们有什么不同？区别一个系统、一个产品是不是真的具有智能的能力，有一个很重要的纬度，就是这个系统能不能随着用户用它的次数越来越多，它变得越来越聪明，它是不是真的随着经验积累在不断的演化。如果它是这样的，它就是一个能够自我学习、自我进化、自我演化的、智能的系统。所
教育技术装备室智慧课堂及大数据采集与精准教学系统招标文件招投标书范本
千里马招标网https://www.360docs.net/doc/c79342813.html, 招标文件 采购单位：张家港市教育技术装备室 项目名称：智慧课堂及大数据采集与精准教学系统 项目编号：ZJGHD-G号 张家港保税区禾达招投标咨询服务有限公司 二〇一八年七月
千里马招标网https://www.360docs.net/doc/c79342813.html, 目录 第一章投标邀请 (1) 第二章投标人须知 (3) 第三章合同条款及格式 (12) 第四章项目需求 (17) 第五章评标方法与评标标准 (29) 第六章投标文件格式 (31)
千里马招标网https://www.360docs.net/doc/c79342813.html, 第一章投标邀请 张家港保税区禾达招投标咨询服务有限公司受张家港市教育技术装备室的委托，决定就其所需的智慧课堂及大数据采集与精准教学系统项目进行公开招标采购，现欢迎符合相关条件的合格供应商投标。 一、招标项目名称及编号 项目名称：智慧课堂及大数据采集与精准教学系统 项目编号：ZJGHD-G号 采购预算：.万元 二、招标项目简要说明 本次招标的标的是张家港市教育技术装备室的智慧课堂及大数据采集与精准教学系统项目，具体要求见招标文件第四章项目需求。 三、供应商资格要求 供应商需符合政府采购法第二十二条及政府采购法实施条例第十七条规定并具备以下条件：．在中华人民共和国境内注册，能够独立承担民事责任的法人企业（不包括其他类型的企业）； ．本次采购不接受联合体投标； ．本次采购不接受进口产品。 四、招标项目信息 采购信息在“江苏政府采购网、苏州政府采购网”发布。 报名时间：自该项目公告上网之时起至年月日：，节假日除外。 答疑时间：年月日:-:时。 本项目为现场报名。供应商如确定参加投标，须在报名截止时间前至采购代理机构报名并领取招标文件。本次招标文件工本费为元/份，报名时以现金形式缴纳，文件一经售出，一律不退，且仅作为本次采购使用。 报名时须提供以下材料： ．营业执照原件及复印件（原件审核后退回，复印件加盖公章）； ．法人授权委托书原件（如有授权，加盖公章）； ．法人身份证复印件（加盖公章）； ．授权代表人的身份证原件及复印件（原件审核后退回，复印件加盖公章）。 请各报名供应商将符合以上资格要求的证明文件复印件加盖公章装订成册，原件带至报名现场及开标现场审查。如有伪造或虚报，则采购代理机构有权取消该供应商的报名或投标资格。 疑问提出的方式：通过书面形式递交或传真至采购代理机构 招标文件澄清或者修改内容的告知方式：采用在“江苏政府采购网、苏州市政府采购网”公告的方式告知，投标人可自行下载。 符合专业条件的供应商不足三家的或因重大变故，采购任务取消的告知方式：采用在“江苏政府采购网、苏州市政府采购网”公告的方式告知。 五、投标文件接收信息
文化自信之三：互联网-与大数据、人工智能与核心技术
文化自信之三：互联网+与大数据、人工智能与核心技术阅读下面的文字，按要求作文。（60分） 材料一：一些购物或新闻app会根据用户的性别、年龄、所在城市、喜好等进行及时的有针对性的推送信息，这些经过加工筛选后的信息显然更全面，准确性、匹配度更高，从而大大方便了用户，提高了效率。 材料二：有用户反映某打车软件，存在“杀熟”现象。同样的行程，iPhone用户比小米用户贵10%。同时，测试的两款手机设置的起点和终点都一样，车型类型一样，也没有新用户补贴，但是级别更的用户费用更贵。 材料三：近日美国媒体披露，一家名为“剑桥分析公司”的数据分析企业，在未经授权的情况下，获取了美国社交媒体“脸书”多达5000万用户的信息，用于设计软件，以预测并影响选民投票。消息一经曝出，舆论一片哗然。
以上文字引发你怎样的思考？请写一篇文章加以阐述。要求：选好角度，明确文体，自拟标题；不脱离材料的容及含义的围；不要套作，不得抄袭；不少于800字。 【时代背景】 “大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动”。日前，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。总书记在主持学习时，深刻分析大数据发展现状和趋势，结合我国实际对实施国家大数据战略、加快建设数字中国作出部署要求，为用好大数据、赢得新时代发展的战略主动指明了方向。 随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。有人感叹：数据是新的石油，是本世纪最为珍贵的财产。作为信息化发展的新阶段，大数据对经济发展、社会秩序、国家治理、人民生活都将产生重大影响。“谁掌握了数据，谁就掌握了主动权”。
四川省大数据精准教学联盟2018 级高三第二次统一监测理综答案(未精校)化学答案参考答案(最终定稿)
或 H 2N NH 2 3 化学试题参考答案、评分标准 7. B 8. A 9. A 10. B 11. C 12. D 13. C 26.（14 分） （1）+2 （1 分） CO 2 （1 分） 2{ K 3[Fe(C 2O 4)3]·3H 2O } 光照 3K 2C 2O 4 + 2FeC 2O 4 + 2CO 2 ↑+ 6H 2O （2 分） （2） 检查装置的气密性（2 分） 检验 A 中可能产生的 CO 2 是否已被完全吸收（2 分） （3） Fe 和 FeO 中的一种或两种（2 分） K 2C 2O 4 △ K 2CO 3 + CO ↑（2 分） （4） 点燃（2 分） 27.（15 分） （1）7︰2（2 分） （2）AsH 3（1 分） （3）H 2SiO 3（或 H 4SiO 4）（1 分） 2Co 2O 3 + 8H + == 4Co2+ + 4H 2 O + O 2 ↑（2 分） （4）5×10-2（2 分） CuS （1 分） ClO —>Co 3+ >ClO — （2 分） （5）C （2 分）在相同 pH 时环烷酸对 Fe 2+、Co 2+的萃取率接近，不能通过萃取除铁（2 分） 28.（14 分） （1）CH 4(g)+2NO 2(g) == CO 2(g)＋2H 2O(g)+N 2(g) ΔH ＝－867 kJ·mol －1 （2 分） （2） ①加压，降温，增大 O 2 的用量，分离出 NO 2 等（任写两条）（2 分） ② BD （2 分） （3） ①R3（1 分） TS3 的能量最低或者 R3 的过渡态能量最低（2 分） ②R3（1 分） 相同温度下，k 3 最大，对总反应速率贡献最大（2 分） ③BC （2 分） 35.【化学——选修 3：物质结构与性质】（15 分） （1） [Ar]3d 24s 2 （1 分） 4s （1 分） （2） N>C>K （1 分） sp 杂化（1 分） 直线形 （1 分） 2 （2 分） （3） ①原子晶体 （1 分） AlN 是原子晶体，Al 2O 3 是离子晶体，所以 AlN 熔点比 Al 2O 3 高（2 分） ② 4 （2 分） 41 3 16a 3N 3 （或其他合理的表达式）（3 分） A 36 .【化学——选修 5：有机化学基础】（15 分） （1）浓 HNO 3 和浓 H 2SO 4（1 分、写全才给分）硝基苯（1 分）氨基（1 分） （2） NH 2 + H 3O O C C O CH 3 三乙胺 H N C CH O + CH 3COOH （2 分） 取代反应（1 分） （3） （2 分） （4） NH 2 CH 2CHO CH （2 分） 浓HNO ， CH 2NH 2 CHO CH 3 （2 分） CH 3 H H 3C N H N CH 3 （5） 3 3 浓H 2SO 4 2N 2 NO 2 Fe,HCl H 2N NH 2 NH 2 (CH 3CO)2O C H 3C C （3 分） O 注：本试卷中其它合理答案，可参照此评分标准酌情给分。 CH 3 NH C 3
四川省2021届高三毕业班大数据精准教学第一次统一监测文综地理试题及答案
绝密★启用前 四川省普通高中 2021届高三毕业班大数据精准教学第一次统一监测 文综-地理试题 酸奶是七类营养价值很高的乳制品。传统低温酸奶需冷链(2~6'°C) 加工、储运销售，保质期一般不超过30天。2009年，第一款可常温储运、销售，保质期达120 天的酸奶在我国上市。目前，多个品牌不同口味的常温酸奶进入我国大小城市并远销偏远乡村，但低温酸奶在偏远乡村却鲜有销售。据此完成1~3题。 1. 2009年之前，我国酸奶乳制品生产企业基本布局在 A.都市郊区 B.城市中心 C.交通枢纽 D.优质牧场 2.与低温酸奶相比，常温酸奶能远销偏远乡村主要得益于 A.交通条件改善 B.冷藏技术进步 C.保质时间延长 D.居民收入提高 3.各大品牌都先后推出了不同口味的常温酸奶,主要是为了 A.提高营养价值 B.拓展消费市场 C.扩大生产规模 D.提高技术水平 地窝子(图1)是20世纪50年代至90年代,新疆建设兵团在戈壁沙漠垦荒时的居所。垦荒部队因地制宜,就地取材,在地下挖约2米深的坑,顶部用土环垒起约半米的房项,土坯上面盖上柽柳枝,地面铺上芦苇和杂草。大多数的地窝子不设门。2017年,地窝子成为全国首批中小学生研学实践教育基地。据此完成4-6题。
4. 根据地窝子所在地的自然环境特征,推测柽柳最可能为 A.常绿大乔木 B.落叶大乔木 C.常绿小乔木 D.落叶小乔木 5.地窝子一一般不设门,主要是因为 A.缺乏建筑材料 B.利于通风透气 C.缩短建设周期 D.增强通讯信号 6. 学生在研学过程中发现地窝子进出口较小且多朝南,此设计主要是为了 A.采光 B.防风沙 C.防晒 D防洪涝 夷平面是指各种外力作用占主导,侵蚀山地,形成的起伏平缓,近似平坦的陆地平面。川藏铁路经过的横断山区在地貌上表现为三级夷平面和其间的三级斜坡过渡带。图2示意 “川藏铁路毛垭坝一巴塘段沿线夷平面”。据此完成7~9题。 7.形成最早的夷平面及其形成时期的地壳运动特征是 A.高原面地壳持续抬升 B.高原谷地地壳运动稳定 C.高原面地壳运动稳定 D.高原谷地地壳持续抬升 8.过渡带形成过程中,横断山区 A.河道变弯 B.河谷加宽 C.河谷加深 D.河床抬高
大数据精准教学工作实施方案
××学校大数据精准教学工作实施方案 一、指导思想 当前，信息网络技术突飞猛进，为深入推进大数据精准教学，全面提高教学质量，把大数据、云计算等信息技术引入课堂教学，推进大数据背景下的课堂精准教学，全面提升我校基础教育水平。 二、活动目标 1. 构建基于大数据的精准教学模式 大数据突破了传统教学环境的诸多制约，有利于推动教师在思维理念上接受并认可精准教学，故借助大数据构建可供教师借鉴的精准教学模式，以此推动精准教学的发展、促进精准教学的应用。 （1）确立精准化的教学目标 明确教学目标是实施教学的逻辑起点，也是检验教学成败的重要依据。据此，精准教学的首要任务便是确立精准化的教学目标。在传统教学环境下，教学目标可以是模糊的，如在计算机基础课程中，某一节课程的教学目标可以是“熟练掌握十进制、二进制的换算”，其中的“熟练掌握”便是一个模糊的程度词。但在精准教学中，必须设计精准化的教学目标，即对学生掌握的知识或技能程度必须有一个精准的解释和描述——解释的基本思想是问题的分解与细化，描述的方式
即量化。也就是说，在精准教学中，每条教学目标应转化为对应的问题，每个问题则应分解、细化为可以量化描述的小问题。如“熟练掌握十进制、二进制的换算”可以转化为“3分钟之内完成1000以内的十进制、二进制互换算题5道，正确率100%”——这里的“熟练掌握”经分解、细化、量化后，既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度，故与精准教学的“流畅度”衡量指标完全契合。 （2）设计程序化的教学过程框架 精准教学起源于Skinne的程序教学，所以程序化是精准教学的核心要素。设计程序化的教学过程框架，是保障精准教学有效实施的关键。程序化教学过程框架是指基于大数据实施精准教学的流程与规则，具体包括：建立大数据教学资源库，并实施个性化资源推荐；优化传统教学过程，融入精准练习、测量与记录；实施精准干预。 （3）实现精准化的实时教学评价 在传统教学环境下，教学评价或为模糊的经验判断，如通过“优”、“良”、“中”、“及格”、“差”等程度词来评价学生的学习表现；或为简单的分数判断，如通过期末考试成绩、期中考试成绩、总分、平均分等来评价学生的学习结果。而在大数据环境下，传感器技术、人脸识别技术、学习分析技术等众多先进技术的融合应用，使得精准教学评价从伴随教学行为的开始到结束，并能够对尚未发生的未来进行精准预
课题申报书：基于大数据学习分析的精准教学案例研究
课题申报范例精选 【导语】课题要坚持正确的政治方向，充分体现中央有关精神和要求，具有鲜明的问题导向和创新价值。应用对策类选题要有现实性、针对性和前瞻性；基础理论类选题要立足学术前沿，具有原创性和开拓性；跨学科类选题要体现学科交叉渗透的属性和特点。选题文字表述科学、严谨、规范。以下是课题优秀成果，是各类教师进行课题申报、开展课题研究、撰写研究报告的参考模板和范例。 基于大数据学习分析的精准教学案例研究课题名称：基于大数据学习分析的精准教学案例研究 关键词：大数据学习分析精准教学 申报级别：全国教育信息技术研究课题 课题类别：专项课题 学科分类：其他 研究类型：其他 预期研究成果： 立项号： 课题设计论证
1﹒概念界定【大数据】大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。本课题所述大数据特指教育大数据。并限定为来自在线教育平台上学习者的学习相关数据等。本课题中的大数据特指教育大数据，是指面向教育全过程的数据，它通过数据挖掘和学习分析支持教育决策和个性化学习。【学习分析】学习分析是用于对学习者及其学习环境数据进行测量、收集、分析和报告，以理解和优化学习和学习环境的技术。学习分析可以帮助该系统中的学习者达到最优化学习，帮助教师不断调整优化教学，帮助教育管理者有效评估和管理教学。【精准教学】本课题为精准教学下的操作性定义是：基于大数据分析报告，根据学习者特征推送精准个性化学习路径，提供具有针对性的学习材料，提供最佳学习方法和建议的个性化教学。这样的教学将会有利于学习者明晰“学什么”“如何学”，同时可以按照自己的节奏控制学习进度，始终保持清晰的学习思路，确保学习的有效性，从而达到最大的学习潜能。 2﹒本课题国内外研究现状述评、选题意义和研究价值 2﹒1国内外研究现状述评课题组通过对相关研究的国外文献资料进行分析，综合对《美国教育战略规划2014-2018》《欧盟教育2020 战略》《英国Ofsted 教育战略计划2014-2016》等7 份国外教育战略规划报告的调研分析得出：信息网络技术已深刻地影响和改变着社会经济形态，借助信息技术创新教学环境、实现不同学科之间的融