大数据下高校智能资助的技术方案与实施模式研究

文章分析了高校贫困生资助存在的问题,从实践层面提出大数据下高校实施智能资助的优势、技术方案、实施模式与建设对策,并用一个典型案例详细解释大数据下智能资助的可能性与优越性,为高校资助工作的完善提供有价值的参考建议。     

大数据分析的认识特征

随着云计算等巨型、智能化工具的产生,大数据分析在我们的生产和生活中的作用越来越大,大数据分析展现为点状、预测和量化的认知结构。大数据分析虽然是对相关关系的分析,但它是通过对群集现象的搜集、记录和建模而完成的,大数据分析只是人类认知模式中的一种,并且是撇开定性的因果解释的定量分析的一种,它同质性的因果分析一起构成了人类认识方法的两翼,它不可能替代更不可能消解人类认识最为本质的因果解释。不管大数据分析今后何等智能化,它永远是人类操作和控制的计算工具。     

基于心理学研究中元分析方法的系统评价

系统评价与元分析同属综合研究结果的分析方法,常将元分析作为定量的系统评价。笔者应用系统评价的方法,全面梳理近20年来的相关文献,并将提取的相关信息分类编码整合成数据库,分析、探讨元分析的应用现状和特点。结果发现:漏斗图不仅用于效应分布的描述,更应用于检验小(样本容量或精度)研究有大效应的现象;调节分析与常说的调节效应分析稍有差异,元分析中的调节分析更类似于一般多元回归;发表偏倚的检验方法中,剪补法功效较高于其它方法。结论:元分析的基础理论和实际应用方面相对滞后,数据分析和研究报告等方面亟待规范统一;元分析以后将更多应用于多元统计和认知领域(FMRI和ERP的数据合成分析)等方面。     

智慧安全管理系统在电厂日常运营中的应用

电厂普及智慧安全管理系统,能够有效提升日常运营管理效率和工作效率,降低人力、物力和财力的浪费。笔者以国内某电厂的智慧安全管理系统为例,结合多年来的电厂工作经验,对智慧安全管理系统在电厂日常运营中的应用进行深入分析,以期为进一步拓展智慧安全管理系统在电厂的应用提供经验。     

武汉地区4种生境蝇类多样性及种群动态分析

2006年1月至2016年12月,在武汉地区4种生境共捕获蝇类4科7属11种15 603只,家蝇和丝光绿蝇为优势种.武汉地区蝇类全年活动,总密度季节消长趋势呈双峰型,第一个高峰出现在5月,第二个高峰出现在9月;蝇类活跃期较长,4—11月密度均较高,不同年份蝇类密度高峰期不同.蝇密度年际消长整体呈下降趋势,仅2010年密度反弹至14.5只/笼.绿化带蝇类丰富度、多样性指数和均匀度指数均最高,居民区次之,餐饮外环境和农贸市场最低.4种生境蝇类群落相似性指数在0.87～1.00之间,均为极相似.基于欧式距离的系统聚类和物种非度量多维标度排序分析显示,2006—2008年和2010年为一组,2011—2016年为一组,相互之间距离较近.这些结果说明,4种生境蝇类多样性与气候和人为干扰因素有密切关系.