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关键词： 5G+智慧教育   数据融合   大数据  

摘要： 5G技术的广泛应用正深刻改变教育领域,加速教学过程的数字化转型。在智能教育、智慧教育的浪潮中,高职教育迎来了新的发展机遇。探讨了“5G+智慧教育”实践中产生的多源异构教学大数据融合需求,剖析了教育教学数据在存储、使用、数据管理及价值方面可能面临的问题与挑战,并以H高职院校为例进行多源异构数据融合流程分析,最后提出了教学数据融合的进一步思考,以期促进智能技术在高职教育中规范有序的融合与发展。

关键词： 大数据   财税专业   学科发展  

摘要： 当前,无论是政府的财税工作,还是财税学专业人才培养,都受到了大数据时代的影响与挑战。为此,顺应大数据时代发展的新需求、新要求、新期待,利用大数据时代带来的机遇,借用互联网资源,挖掘大数据内容信息,改革财税专业学科建设,提升财税专业教学质量,培养创新型财税专业人才,就具有重要的现实意义。

关键词： 大数据时代   人工智能   计算机网络技术   实践研究  

摘要： 随着科技不断发展,迎来了大数据时代浪潮,使得人工智能在计算机网络技术中取得广泛运用。并且,人工智能在和计算机网络融合应用下,已经发展成为人工智能型的智慧应用模式,为计算机网络技术的创新与应用提供重要支持与帮助。为了促使人工智能在现今计算机网络技术中取得广泛运用,本文就大数据时代人工智能在计算机网络技术中的实践展开分析。

关键词： 高分辨率   影像解译   大数据分析技术   可见光遥感卫星影像   能力评估  

摘要： 高分辨率可见光遥感卫星影像应用范围的不断扩大,对其解译能力提出了更高的要求。为了能够选取最佳的遥感卫星影像解译技术,需要对解译能力进行精准的评估与判断。本文结合海量影像数据,进行基于大数据分析的高分辨率可见光遥感卫星影像解译能力评估研究。深入分析遥感卫星影像解译能力影响因素,以此为基础,联合遥感卫星影像解译实际情况,选取适当的解译能力评估指标,应用大数据分析技术—模糊C均值(FCM)聚类算法对指标数据进行分类处理及其分析,基于熵权法计算解译能力评估指标的权重系数,结合当前解译能力评估指标数值,采用加权求和方法计算遥感卫星影像解译能力综合评估数值,从而实现了遥感卫星影像解译能力的有效评估。实验结果显示:应用该方法获得的遥感卫星影像解译能力评估时间最小值为16 s,解译能力评估结果与实际结果保持一致,充分证实了该方法解译能力评估性能较佳。

关键词： 图像识别算法   人工智能   图像数据   物联网   模型推理   计算成本   大数据   商业银行  

摘要： 随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的发展,金融领域的传统业务模式已逐步进化为智慧金融。商业银行在基于物联网和图像识别算法模型进行信贷业务风险管理的同时,对图像识别算法模型的运行效率和资源消耗也提出了更高的要求。本文创新地在图像识别模型推理测试环节,将图像数据样本逐一检测(One-by-one Testing)改进为群组检测(Group Testing),通过对测试图像数据进行合并组合,达成快速对多张图像进行一次性识别检测的目标,大大缩减了计算时间、有效提高了计算效率,并显著降低了人工智能模型的计算资源消耗、节省了计算成本,积极助力人工智能绿色低碳发展。

关键词： 网络安全防御系统   人工智能技术   大数据   计算机  

摘要： 大数据时代背景下,计算机网络安全防御系统也要同步更新和完善,以应对日益复杂的网络安全挑战。主要对计算机网络系统安全维护的含义、计算机网络安全防御系统规划和设计进行分析,同时研究大数据与人工智能技术在计算机网络安全防御系统中的应用状况,并提出相应的技术方案,以期为相关人员提供参考。

关键词： 新质生产力   云计算   数据迁移   服务规则   安全保障义务  

摘要： 云计算不仅是数字经济发展的基础设施,还是促进新质生产力发展的核心推力。欧盟生效的《数据法》对用户的云数据迁移和服务转换权益提供了高水平的法律保障。而我国目前的法律法规对云计算的规定尚不充分,云计算涉及的数据迁移特殊问题更缺乏充分、系统的法律规范。云服务商制定的数据迁移服务规则和协议对用户权利有决定性的影响。除了政府部门的政务云服务合同,云服务商通常利用其优势地位设定显失公平的格式条款,致使用户数据迁移权受限、迁移数据安全难以保障、数据被动迁移、难以寻求法律救济。为规避上述云数据迁移法律风险,制定一般用户数据迁移服务规则时应明确数据迁移权的原则和范围,确立云服务商的安全保障法定义务,完善服务规则与协议关于用户数据迁移的约定,并在政务云数据迁移合同中加大对系统兼容性的法律关照与权益保护,以促进各大云服务商之间的良性竞争,保障一般用户的数据迁移权益。

关键词： 数字画像   大学生综合素质评价   数据驱动   应用策略  

摘要： 高等教育是我国教育体系的重要组成部分,以高质量教育体系支撑教育强国建设,是新时代中国高等教育的使命与任务。在教育数字化背景下,如何利用“五育”全要素数据来全面、精确刻画学生综合素质评价的数字画像,对打造高质量教育体系提出了新的挑战。文章围绕基于学生数字画像的综合素质评价体系,从构建评价体系框架到应用策略开展研究。首先,基于政策文本和学术论文梳理数字画像在高校综合素质评价中的研究现状。其次,构建综合素质评价体系并用于全面、客观、准确的描绘个人数字画像。最后,从教育教学改革、学业指导、资助育人、精准就业和网络思政等方面阐述综合素质评价的具体应用策略,体现出该体系对深入推进“五育融合”理念在新时代复合型人才培养过程中的价值。

关键词： 大数据聚类   流形学习   矩阵分解  

摘要： 数据规模扩大与数据关系复杂化给数据聚类带来了挑战,现有方法性能已无法满足求解具备多视图、多类型关系的多维数据聚类问题。提出了一种结合非负矩阵分解框架的流形学习方法,学习多维数据的准确低阶表示,该低阶表示可用于数据检索、分类和聚类等多种用途。还在非负矩阵分解框架中加入多样流形学习,利用不同数据类型数据点之间的距离信息来学习不同的流形以进行数据聚类。直接从输入数据矩阵中同时学习,而不是像现有聚类方法那样依靠重构一个大对称矩阵来求解多维数据聚类问题。对于新制定的目标函数,建立了一套更新规则,保证了所提出方法的正确性和收敛性。进行了严格的实验来测试所提出方法在多维数据上的聚类性能,并将其与基于非负矩阵分解的其他方法进行对比。实验结果表明,所提出方法能够更好地学习数据聚类结构,验证了其有效性。

关键词： 通信串口数据   安全性因子   收敛速度函数   最优适应度   数据矩阵  

摘要： 云服务器虚拟机通信串口数据数量巨大,包含的数据类型非常多,其中不乏风险数据。由于通信串口数据包含大量的冗余信息和噪声,有效提取与安全性直接相关的特征变得尤为困难,导致对其安全性监控精度降低。因此,提出基于遗传算法与径向基函数融合算法(Genetic Algorithm Radial Basis Function,GA-RBF)的云服务器虚拟机通信串口数据安全性监控方法。在对通信串口数据完成采集与预处理后,搭建自编码器,提取数据中包含的安全要素,利用灰色关联度分析法筛选出其中的安全性因子。引入GA-RBF算法,构建通信串口数据安全性监控训练模型,通过计算精度训练函数、复杂度函数和收敛速度函数后,得到适应度函数,选取最优适应度,完成对通信串口数据安全性的精准监控。实验结果表明,所提方法在通信串口数据安全性监控中表现出色,达到了最高监控精度,且结果与实际值相符,有效提升了监控效能。