基于大数据技术的学习分析系统架构

通过电子书包、移动学习终端、在线学习应用等,可捕获大量的学习行为数据.如何利用这些大数据是目前教育信息化领域亟需研究的问题.本文首先分析了教育信息化领域对学习分析的需求和研究对象.接着引入大数据技术,设计以Hadoop为核心的学习分析系统,构建基于学习分析的智能数字化教育服务,并列举此技术方案的具体应用案例.最后,提出需要解决Hadoop应用在学习分析领域的技术问题.     

基于大数据的科技评价方法研究

科技评价对象所涉及的数值、图像、声音具有全媒体、多维度、跨时间的特性,挖掘和运用这些海量数据,转化为直观的、随时间和空间变化的、以图形图像呈现在同行评议专家面前,可以有效提高评价的效率和效果.通过建立众包模式、数据整合和提取规则知识、将科技评价结果应用于实践、建立评价过程交互式可视化的流程以构建基于大数据的科技评价模式,这种模式存在着观念陈旧过时、数据挖掘能力、大数据处理速度、科技评价数据安全等方面的挑战.     

基于Python Django的可扩展智能家居系统

针对现阶段智能家居系统智能化迭代开发的需求,分析当前智能家居系统主控的相关实现技术,提出了基于Python平台的嵌入式智能家居主控系统设计方法。采用Python Django进行主控系统的架构和通信协议、网关系统的设计,并结合CAN网络实现完整的智能家居系统应用。通过对智能家居系统安防模块的扩展性分析说明Python Django适合快速迭代的智能家居系统开发。     

基于网络的计算机语言学习框架系统的开发

根据计算机语言类课程教学内容的共性，提出了一个独立于具体语言的框架式结构。基于该结构开发的系统支持交互式个别化教学模式。它具有都是用户位置透明的特点。     

基于大数据的高校资助系统模型与案例分析

基于大数据开展智慧教育应用已成为时代发展的趋势。在高校智慧校园的建设中,利用大数据技术开展高校资助工作具有十分重要的意义,驱动高校资助体系从主观判断向行为科学的转变。很多高校在实践中并不清楚如何具体开展工作,文章从实用角度建构了大数据支持下的高校资助系统工作模型,并对实践案例进行分析,结合实例提出了大数据在高校资助工作中的几种应用途径,为大数据在高校资助工作中的示范推广应用提供参考。     

基于微信小程的Python学习系统设计与实现

以微信开发平台为基础,设计一个Python语言学习环境框架,构建学习、考试、博客等模块,采用数据抓取与服务代理模型(DSAM)的设计思路,为学习者提供充足的学习材料和内容,动态更新最新资源,为其它学习平台提供一种新的解决方案。     

大数据背景下农村基层智慧党建系统的设计与实现

为提升农村基层党建工作水平,运用“互联网+党建”模式开发一款农村基层智慧党建系统.在大数据需求分析的基础上,给出该系统的网络结构与功能架构.移动端APP采用HyBrid APP模式,利用JQuery Moblile脚本技术配合HTML5+CSS实现动态交互服务;Java web后台采用SSM框架对应的MVC架构实现动态页面、数据交互的处理.该系统实现了农村基层党建工作的移动化,促进了党建工作的开展.     

基于网络化学习评价系统模型

随着校园网的普及,网络化学习在中小学教学中占据着越来越重要的地位,提出一种基于校园网的、完善、有效的学习评价方法在当前也显得越来越迫切。着眼于目前的网络化学习总体趋势,本文提出了一套完整的网络化学习评价系统模型,并主要参照美国"国家教育技术标准"中面向学生的评价标准对评价过程中的各个评价内容提出了网络学习评价指标。     

基于改进深度学习算法的大数据交互式查询技术研究

传统大数据交互式查询技术忽略了对大数据融合步骤,导致该技术的交互查询效果不理想,且准确度偏低.为此,提出基于改进深度学习算法的大数据交互式查询技术.以教务系统为研究对象,构建教务系统交互大数据的粗糙量化特征分析模型,基于联合自相似性特征解析控制方法实现对教务系统交互大数据信息融合和特征匹配,从而提取教务系统交互大数据的...     

基于大数据的配电网降损决策及技经分析与系统开发

随着电网线损管理力度的不断加强,降本增效成为了电网企业持续健康发展的关键,尤其在国网一体化电量与线损管理系统大力推广的情况下,电网管理线损越来越小,高损排查与降损治理成为基层供电所的主要工作.本文提出了基于大数据的配电网降损决策及技术投资经济分析方法,并研发配电网降损决策及技术投资经济分析系统,采用大数据分析技术,快速...     

中国大数据基金的业绩评价与对比分析

随着金融科技的迅速发展,大数据技术与证券投资的结合日益紧密,大数据基金应运而生,且越来越受到行业的重视。本文遴选18只大数据基金和6只投资结构类似的传统型基金,利用2018年4月1日到2020年3月31日相关数据从收益水平、风险状况、风险调整后收益、业绩归属能力对大数据基金进行考察,运用主成分分析法进行综合评价,并与传统型基金进行了对比分析。研究表明,与传统型基金相比,在考察期内,大数据基金的业绩表现更好,其中,被动指数型基金在各项指标上的优势更为明显,而主动管理型基金的优势相对较弱。     

基于手机大数据的城市人口流动分析系统

分析城市人口流动行为有助于合理分配社会资源,有效应对交通压力、维护社会公共治安等.传统的人工分析方法,如问卷调查、座谈访问等,成本高昂且低效率.智能手机的不断发展与普及在为人们日常生活带来极大便利的同时,所产生的用户移动轨迹数据为有效分析城市人口流动行为提供了可能.然而,海量、低质的轨迹数据给查询分析工作带来了诸多挑战.文中提出了一个分布式人口流动分析框架,采用多节点处理任务,从而提升了算法的执行能力和可扩展性.利用手机运营商提供的手机轨迹数据,分析城市人口流动情况,建立了多个模型,包括进出城市的人口流动行为分析模型、市内各区县间的人口流动行为分析模型、居民工作地/居住地人口分析模型.与传统方法相比,本方案的成本更低,效率更高,覆盖人群更广.     

基于Spark框架的大数据K-prototypes聚类算法

大数据具有数据量大及混合类型的属性,基于MapReduce的K-prototypes并行大规模混合数据方案的缺点是时间和内存的限制,导致这些方案不适合处理大数据.为了解决这个问题,该文提出一种新的基于Spark的k-prototypes聚类方法,该方法使用了重新聚集技术,利用Spark框架的内存操作来构建大规模混合数据分组.在模拟和实际数据集上的实验表明,该文方法可行,且提高了现有K-prototypes方法的效率.     

基于MogoDB数据库的临床医疗大数据挖掘案例分析

随着医疗大数据时代的到来,从大量原始数据中挖掘出相关有用的信息,对治病防病及医疗决策进行有效辅助,起到非常好的作用.本文基于MongoDB数据库,利用Python编程语言,编写数据处理程序,通过将原始的多个数据表入库转换,找出已治愈患者,在此基础上找出复燃、复发患者并筛选出没有重复的数据;通过多进程提高处理速度.最后结...     

基于ARM和深度学习的大数据 指纹识别系统设计

针对传统指纹识别系统在面对大数据指纹图像时具有识别效率不高、需要手动设计提取的特征的缺点,提出了一种基于ARM和深度学习的大数据指纹识别系统.首先,描述了指纹识别系统的原理图.然后,设计了系统硬件框图,采用S3C2410C作为微处理器,采用FPS200指纹图像作为传感器,并设计了两者之间的接口电路;最后,重点设计了指纹识别的软件过程,建立一个可以进行指纹自动识别的通用多层深层神经网络.通过设计系统软硬件并进行测试,结果表明文中设计的指纹识别系统具有很高的指纹识别准确度,能有效处理大数据指纹图像的识别,且与其他基于人工提取特征的方法相比,具有更高的识别正确率和识别效率.     

基于电力大数据的福州市纺织产业发展评价研究

参考现代产业体系的三维模型理论,构建基于电力大数据的制造业发展评价三维模型,以福州市纺织产业为例,选取福建省内若干地区纺织产业进行计算分析与对比。结果表明,电力大数据能有效评价地区制造业的专业度,以及其所在城市的产业协调发展情况和竞争力,并能发现产业经济运行过程中出现的问题,有助于及时、有效地调整产业政策。     

基于评论大数据的顾客感知产品质量评价

随着消费方式的升级，消费者对产品质量的要求提高，且对产品的诉求变化迅速，企业需要更及时地了解消费者对产品质量的态度，而通过传统的问卷方式获取消费者对产品的感知质量已经不能满足这一需求。为更及时地获取消费者对产品的感知质量，本文提出一种基于用户评论数据的消费者感知质量评价方法。该方法不仅能够缩减调研的时间和人工成本，还能帮助企业更快地找到消费者关注的产品质量属性，获得消费者对产品质量属性层面满意或不满意的程度。