基于嵌入式的校园网网络质量监测平台

随着计算机和网络技术的飞速发展,高校的信息化建设从数字化校园快速向智慧校园建设演进.当前智慧校园的建设,网络是最底层的基础设施.信息点位多、布点分散且管理人员少是当前国内高校普遍面临的困境.利用终端模拟用户上网行为并将数据上传至服务器,通过评价模型对收集上来的数据进行分析,构建网络质量日常运行基线,形成网络质量的真实评...     

探析高职院校智慧校园中云计算技术的应用

随着我国互联网技术的高速发展,逐渐涌现了物联网、云计算以及大数据等一系列计算机技术,教育对信息化的需求不断扩大,社会广泛关注高职院校的智慧校园建设.云计算技术作为计算机的核心技术之一,对于智慧校园的建设起到至关重要的作用,在高职院校智慧校园建设中应用云计算技术,能够促进智慧校园海量信息资源之间的共享,提升智慧校园计算机云服务和计算速度,是实现智慧校园建设的必要途径.基于此,对高职院校智慧校园的特征和信息化建设情况进行了深入分析,并且综合分析了高职院校智慧校园中云计算技术的应用现状,以当前的云计算技术作为基础,对智慧校园建设提供了理论建议.     

浅析物联网技术在智慧校园建设中的应用

网络技术的高速发展,已经使得不少高校校园开始建设智慧校园.本文主要是对物联网技术相关技术进行了讨论,并对物联网技术在高校智慧校园建设中的应用进行相应地探讨.     

高校智慧校园学生综合测评系统数据挖掘模型研究

当前,信息化正面临着一个全新的阶段,即以数据的深度挖掘和整合应用为核心的智慧化阶段,智慧校园已成为当前高校信息化建设的重要内容。分析高校信息化建设现状和常用数据挖掘模型的原理及应用,并重点根据FP-growth算法、K-means聚类、真实爛、分类和回归等模型对智慧校园学生综合测评系统的数据挖掘进行综述,旨在为数据挖掘技术与智慧校园的深度融合提供方案。     

大数据背景下智慧校园的建设与实现

云计算和大数据技术的迅速发展使得其被广泛应用于在校园之中。在大数据背景下,高校在管理过程中产生了大量的数据,亟须进行信息化建设。因此,各大高校纷纷开始着手于智慧校园。笔者基于该背景,从当前智慧校园建设的现状和遇到的挑战出发,由此提出大数据背景下智慧校园主要建设建设策略,基于此浅析了大数据背景下智慧校园的实现。     

基于大数据的高校智慧校园学生综合测评系统设计与研究

当前,信息化正面临着一个全新的阶段,即以数据的深度挖掘和整合应用为核心的智慧化阶段,智慧校园已成为时下高校信息化建设的重要内容。分析高校信息化建设现状和Hadoop、Spark等大数据技术框架,并重点从数据存储层、核心业务层和信息展示层对智慧校园学生综合测评系统进行分析与设计,为大数据技术与智慧校园的深度融合提供方案。     

大数据背景下高职院校智慧校园建设研究与探索——以福建农业职业技术学院为例

信息技术快速发展已成为当前社会的重要趋势,而高校校园信息化已成为新时期高校建设的重要内容,而智慧校园建设作为大数据、云计算、物联网等先进技术在高校建设中的应用,自然也得到了越来越多的关注。笔者从高职院校智慧校园的典型特征和目标入手,设计物理空间与数字空间融合的高职院校智慧校园体系结构,并探讨了高职院校智慧校园的建设策略,希望能够为相关研究提供借鉴。     

基于学生行为的大数据分析

伴随着当前校园信息化建设的不断发展,校园大数据逐渐受到更多的关注,将大数据与教育资源有机结合是当今时代实现智慧校园建设的全新思路.利用智慧校园平台大数据对学生行为分析,可在教学内容、方法、教师理念等多方面进一步强化.本文基于学生行为大数据,构建学生学习分析模型,对学生的学习行为以及习惯深入探索,并提出针对性优化措施,以期进一步推动学生积极学习,促进学生学习质量有效提高.     

基于黑龙江东方学院新校区的智慧校园设计方案

物联网技术、信息技术飞速发展,加快了智慧校园的建设进程。智慧校园让校园网不再孤立静态存在,真正发挥校园网的功能,同时扩展并建立了校园与校园之间的联系。黑龙江东方学院迁至平房区新址。正需要进行智慧校园建设。本文从智慧校园谈起,从物联网技术、信息技术组建角度,对智慧校园建设方案进行了详细的阐述。     

大数据在“智慧校园”中的价值研究

大数据作为一种新的数据管理技术,对当前基于物联网和云计算的“智慧校园”建设有着重要的作用。“智慧校园”作为一个教育实体的信息化建设方向,对大数据的价值挖掘有着新的意义。文章以大数据的定义和传统价值体现为基础,引出大数据在“智慧校园”中的新内涵和价值特点,并分析了大数据在“智慧校园”建设中可能遇到的问题。     

Assessing Ideational and Evaluative Skills and Creative Styles and Attitudes

This article describes the rationale for the multiphase creative problem solving process, and reports the findings from an empirical investigation conducted to facilitate the problem solving of managers. The ideational skills of the managers were assessed before and after training in a complete process of creative problem solving, along with their ideational attitudes, creative problem solving style (i.e., generator, conceptualizer, optimizer, or implementor), and evaluative skill (i.e., ability to recognize original ideas). The most important findings indicated that the training had a significant impact on the evaluative accuracy of the managers. They were significantly more accurate in their judgments about original ideas after training, both in their identification of original ideas and their recognition of unoriginal ideas. After training, the managers also gave more solutions and more original solutions to problems. Finally, several variables (e.g., the “preference for active divergence” attitude, and the conceptualizer process style) seemed to moderate the impact of training. Training was therefore effective, with specific effects that can be predicted from pre-training individual differences in attitudes and process style.     

高等院校行政分析与决策系统的设计与实现

为提高高等院校的管理水平和决策水平,充分利用校园网资 源,开发了高等院校行政财政分析与决策系统。解决了诸如数据的动态查询、自动生成报表 、网络环境下数据共享等技术问题,具有网上数据共享、图形界面友好和安全的保密措施等 特点。     

国内外标准法规比对分析系统设计与实现

为发现我国国家标准与国外发达国家标准法规的差距,从根本上提高我国国家标准的总体质量,提升我国产品的质量安全水平,以关键指标(因子)为核心,研究国内外标准法规比对的工作流程,利用面向对象的方法设计,实现了国内外标准法规比对分析系统。该系统适用于所有产品国内外标准法规的比对工作。     

Stochastic balancing and approximation-stability and minimality

A new method of stochastic model reduction has recently been introduced by Desai et al. [1], [2]. The stability of the reduced order model has not previously, been considered. In this paper, we show that the stability of the reduced order model follows directly from the results of Pernebo and Silverman [3]. It is also shown that the reduced order model is minimal, in the controllability/observability sense. The relevance of this notion of minimality to stochastic minimality is made clear.