大数据环境下多模态融合的大学生异常行为预警

针对“校园大数据”累积的海量数据呈现出离散性、稀疏性等问题,如何从基数大、活动广、个性强的校园学生群体中检测出潜在的、有异常行为的学生,已成为学生异常行为分析亟需解决的问题.本文提出了一种大数据环境下基于多模态融合的大学生异常行为预警方法 (early warning method for abnormal behavior of college students based on multi-modal fusion in big data environment, EWMAB).首先,针对学生行为画像的表征不够丰富,行为标签存在时效性、动态性等问题,建立一种基于多模态特征深度学习的跨模态学生行为画像模型;其次,针对学生异常行为预测、预警的时效性和后置性问题,在学生行为画像和学生行为分类预测基础上,提出了一种基于多模态融合的学生异常行为预警方法,通过长短期记忆神经网络(long and short term memory networks, LSTM),结合学生行为多指标数据和文本信息来解决学生异常行为预警问题;最后,本文通过应用实例验证模型以学生学习成绩异常预警为例,与其他预警算法...     

短路试验电流光纤测量技术研究

针对交、直流开关电器短路试验电流校准问题,提出光纤短路电流测量方法.建立了光纤电流传感器低频动态模型,通过时域、频域特性仿真确定了闭环检测系统的参数,并计算了传感器对直流和工频短路电流的响应,结果表明传感器的动态性能能够满足跟踪被测短路电流的要求.搭建了光纤电流传感器校准装置,校准结果表明:在直流5～300 kA、工频...     

集合城市理念下粤港澳大湾区高铁枢纽集群布局特征

高铁1.0时期是“四纵四横”建设时期,以连接城市群的干线建设为主;随着高铁2.0时期到来,过渡到“八纵八横”建设时期,高铁建设逐渐向都市圈网络完善纵深推进。本文立足粤港澳大湾区,分析粤港澳大湾区城镇发展与交通发展历程,研究“集合城市”“集群枢纽”产生的历史背景。剖析粤港澳大湾区与京津冀、长三角等城市群在空间尺度、产业特征、出行特征上的差异性,总结未来粤港澳大湾区落实“轨道上的大湾区”建设模式上的独特性,厘清粤港澳大湾区如何在集合单元实现高铁枢纽群共享、大区域范围内中心体系如何打破行政边界限制实现“直连直通”,总结面向世界级城市群枢纽与城镇空间互动发展的建设经验。     

大数据分析技术在光伏扶贫电站智能监控系统中的运用

为打赢脱贫攻坚战,国家开始出台各种扶贫政策,各种扶贫工程开始投入使用,而光伏扶贫工程就是其中的一种。文章通过对大数据分析技术的介绍,对光伏扶贫电站智能监控系统存在的问题展开分析,进而着重对大数据分析技术在光伏扶贫电站智能监控系统中的具体应用方式展开全面阐述,旨在提高光伏扶贫电站智能监控系统的应用水平,保证我国光伏扶贫工程的开展质量。     

大数据背景下经济分析系统的设计

在数字经济背景下,挖掘有效信息,并及时分析汇总成有价值的数据报告对于相关行业非常重要。经济分析的作用愈发重要,其能给政府部门或企业等提供及时、准确的经济分析和预测参考。基于此,文章进行了经济分析系统的设计,构建了系统框架,并详细介绍了框架中的各个功能模块,针对关联分析中所采用的数据挖掘算法加以分析并依据实际功能予以实践。文章提出的经济分析系统能够为经济的宏观调控、精准施测提供可靠的参考数据。     

大数据背景下高职院校线上教学管理研究

随着现代教育技术的不断发展,教育管理模式也在不断变化。尤其是在当前趋势下,全国的大学正在大规模地推广在线教育,而高职教育面临着诸如教育内容复杂多样、教育目标不统一以及教师信息基础薄弱等问题。在线教育中也存在很多的不足,在高职院校有效管理在线教育刻不容缓。大数据的应用可以有效整合各种教育管理资源,提高高职院校在线教育管理效率。文章对大数据背景下高职院校线上教学的管理进行了深入的探讨。