大数据的高校智慧校园建设

随着时代的发展,网络信息技术日益成熟,大数据时代已经来临。大数据是新时代的宠儿,可以应用到人们生活的各个方面,让人们的生活更加方便快捷。大数据在高校智慧校园建设中更是发挥着不可或缺的作用。有了大数据的支持,高校智慧校园正在稳步建设中,给高校的管理和教学水平的提高提供了保障。本文笔者将阐述大数据在高校智慧校园建设中发挥的作用以及如何更好地应用大数据促进高校智慧校园的建设。     

智慧校园的大数据平台设计与实现

阐述智慧校园的功能需求、核心技术,探讨基于大数据平台的智慧校园建设实践,包括智慧校园的基本架构、服务器搭建、数据清洗与整合、蛛网式管理体系、智慧校园建设及成效评估。     

大数据时代高校智慧校园服务平台建设与研究

高校信息化面临信息技术的发展与业务融合的挑战,信息技术应用逐渐融入到高校教学、科研、管理、服务各项活动中,高校信息化从以管理信息化为核心的数字校园转型为以服务用户为核心的智慧校园已是大势所趋.本文介绍了大数据时代高校智慧校园项目背景与研究目标,描述了我校智慧校园的建设情况,具有一定的借鉴价值.     

基于大数据的民族网络舆情分析与预测系统

随着网络信息技术的发展,使上网门槛越来越低,致使网民数量快速增加.互联网技术的发展为文化交流提供了新的渠道,加强了人与人之间的交流,但也加大了网络舆情的影响程度,对社会的安全、稳定造成了严重的影响,因此,需要发展网络舆情分析与预测系统,为网民创造良好的上网环境.     

高校智慧校园环境下的大数据应用研究

高校教育信息化建设发展到智慧校园阶段,实现了信息门户的统一、各信息系统之间的数据共享以及统一的身份认证,并在此基础上开展了一系列的信息服务,而大数据的应用是信息服务的重点和难点,本文针对智慧校园环境下的大数据应用开展研究,促进高校信息门户向服务门户的发展.     

大数据背景下高校信息化建设探讨

随着高校信息化建设步伐的不断推进,高校信息化建设在大数据技术、物联网技术、云计算技术等新兴信息技术的推动下,全国各大高校信息化建设都取得了长足的发展.本文就大数据背景下针对高校信息化建设中遇到的问题及以后的建设思路进行探讨,以供各高校建设信息化提供参考.     

基于物联网和大数据的智慧校园体系设计

随着当前生活学习节奏的不断提高,以及高校各组织部门管理的不断改善创新,基于物联网,大数据前提下的"智慧校园"的建设开始被越来越多的高校所重视。所谓"智慧校园",一方面是在校园基础设施的管理上,如教室系统,餐厅运营系统,图书馆管理系统等这些基础设施的运作加入物联网,云计算来实现智能化管理模式。另一方面则是针对在校师生的成绩录入,档案管理等资料数据方面借助大数据及云平台的建设实现更加规范化,便捷化的管理。从而建设更加人性化,系统化的"智慧校园。     

基于JavaEE的招生就业信息系统的设计与实现

为了实现高职院校招生就业信息系统的高效开发,并使该系统具有良好的可扩展性和可维护性,提出了一种基于JavaEE技术,以MyEclipse为开发平台的设计和实现方法。实践证明采用该技术能够使所开发的系统具有较强的鲁棒性,以及可复用、易维护性等特点,能够较好地满足系统设计要求。     

基于大数据的教育智慧平台的设计与实现

传统教学方式中教师与学生的活动受教案约束,教学方式老化,不具备通过大数据拓展学生学习的能力,导致学生课后自主学习和课外交流能力低。为此设计基于大数据的教育智慧平台,其总体结构包括物理层、虚拟资源层、逻辑层、展现层、应用层、网络层和用户层;平台中大数据中心模块通过网络和传感器等设备采集所有业务数据,并将业务数据保存在海量数据存储设备中;软件设计部分使用多特征融合采集算法采集学生数据后,通过基于关联分析技术的成绩预警算法完成学生成绩的预警。实验结果表明,所设计平台不能提升课后自主学习和课外交流能力的学生仅占比5.15%,4.49%,95%以上的学生使用该平台后反馈较好,说明该设计平台可有效提高学生课后自主学习与课外交流能力,应用效率较高。     

基于R语言的大数据处理平台的设计与实现

R语言是一种基于统计、运算和绘图的数据处理方式,其能够较为理想地进行大数据处理工作。因此,设计基于R语言的大数据处理平台。当平台的用户请求层向技术层发送大数据处理指令,技术层随即开始工作,其处理结果也将反馈至用户请求层。技术层由大数据管理模块、大数据处理模块和R语言控制模块组成,大数据处理模块的EP1C6Q240C8芯片通过借鉴大型数据库内容,进行大数据的挖掘工作,并将其挖掘结果提供给大数据处理模块进行大数据的筛选、汇总、转换和标准控制。经大数据处理模块处理后的大数据,将通过串口通信电路回传给用户请求层。R语言控制模块为整个平台制订处理标准。软件方面利用R语言的类聚性能设计技术层挖掘功能图和大数据向量化处理代码。实验结果表明,所设计的平台能够对大数据进行高性能的处理。     

网络大数据平台中的特征数据分类系统设计与实现

网络大数据平台中特征数据的有效分类,是提高网民查询体验、开发新型应用的有效途径。为此,设计稳定性好、资源占用率低的网络大数据平台特征数据分类系统。系统的显示端是网民的直接应用端,其主要进行网络大数据的获取、大数据获取结果的显示和特征分类结果的显示。服务端利用SOA体系结构为网络大数据平台提供特征数据的分类服务,其将特征数据的分类标准纳入到网络大数据中,并传递给逻辑层处理端。逻辑层处理端根据特征数据分类标准,利用云计算和策略设计对网络大数据集合进行特征提取,其特征提取算法于软件中给出。特征数据分类端根据逻辑层处理端所提取出的大数据特征,利用特征向量机进行特征数据的自动分类工作。实验结果表明,所设计的系统稳定性好、资源占用率低。     

基于大数据技术的量测数据处理系统设计

针对传统关系型数据库用于电力信息系统量测数据处理效率低的问题,文章设计并实现了基于大数据技术的量测数据处理系统。基于分布式消息队列技术,该系统实现了大规模量测数据的缓冲接入;基于流计算技术,提高了量测数据在入库前的实时处理效率;设计了量测数据列式存储模型,实现了大规模量测数据的高效存取。     

基于Hadoop的高校大数据平台的设计与实现

随着信息化的推进,高校已经建设了很多信息系统,积累了大量数据。如何从海量数据中,挖掘有价值的信息,支撑智慧校园的建设,成为需要迫切解决的问题。文中就高校大数据平台的关键技术和架构进行阐述,结合高校实际情况,设计高校大数据平台架构,通过搭建Hadoop集群环境,以业务系统和平台之间的数据交互验证平台设计的可行性和优势。通过研究,文中为高校建设大数据平台提出一种设计方案,为高校信息化建设提供一种新思路。     

基于大数据的智能企业管理系统设计

传统在网络环境下构建的企业管理系统,对企业管理中的大数据分析效果差,无法提高企业经营管理效率。设计基于大数据的智能企业管理系统,采用管理应用创新模块,通过多屏互动等方式实现企业智能管理应用创新,利用大数据处理模块对数据进行采集、传输、存储等处理。系统软件采用三层式架构设计数据整理流程,消除关联信息;通过数据清洗过程排除冗余信息;采用基于大数据行为模型的故障预测方法分析时间序列,实现系统故障预判。实验结果表明,系统测试的预期结果与实际结果一致,系统最高吞吐量为290 000 Mb/s、平均响应时间为3.5 s,说明所设计系统可实现高效率的智能企业管理。     

面向智能家居大数据云存储系统设计与实现

为了使传统家居设备可以进行远程遥控,开发了在家具传统设备上引入无线组网技术,使其达到访问和远程控制的效果。针对在数据存储中,传统云存储系统缺少灵活性,不透明,鲁棒性不强,无法有效存储、管理和维护大数据的问题,设计并实现了面向大数据的云存储系统,通过逻辑控制模块对家居系统各业务请求进行智能处理,利用用户访问模块为用户提供底层实现的各项功能,采用存储模块为家居系统提供透明的数据存取功能,利用文件读/写模块将上层逻辑处理和底层存储进行隔离,使所设计系统更加健壮。软件设计过程中,给出数据云存储程序代码,实现大数据云存储。实验结果表明,新一代智能家居云存储系统具有很高的可行性和实用性。     

基于微分方程的大数据分类系统设计

基于正交分解的大数据分类系统未运用微分分类数学模型进行大数据分类,存在分类准确率低的问题。为此设计基于微分方程的大数据分类系统。该系统硬件主要包括数据采集器和存储模块,数据采集器由芯片和单片机组成,将采集的数据通过网络接口传送给网络处理器进行处理;存储模块用于储存系统中所有数据,该模块分为应用层、功能层、语义层、设计层和数据层。系统软件部分,通过建立具有二阶时滞的微分方程,及微分分类数学模型规范集约束条件,进行微分分类数学模型的构建;根据微分分类数学模型设计大数据分类代码,实现大数据分类。实验结果表明,所设计的系统大数据分类准确率高达95%,内存占用率仅为21%～32%,具有较高的分类性能。