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数据时代下教育”遇到了哪些问题?

数据正在实现人类工作、生活与思维大变革,其“威力”也强烈地冲击着整个教育系统,正在成为推动教育系统创新与变革颠覆性力量。 其次,教育大数据有四来源:一是在教学活动过程中直接产生数据,比如课堂教学、考试测评、网络互动等;二是在教育管理活动中采集到数据,比如学生家庭信息、学生健康体检信息、教职工基础信息、学校基本信息 从数据产生业务来源来看,有教学类数据、管理类数据、科研类数据以及服务类数据。从数据结构化程度来看,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 其中,教学行为数据(包括教师教和学生学)在所有行为层数据中占据主导地位。 比如:学生早晨上学是从哪个校门进入,中午吃了什么,选了哪些兴趣课,有没有去图书馆,喜欢看哪些课外书?这些情况学生家长从家里IPTV数字电视中都能看到。

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2015年数据做了哪些接地气事儿?

让我们一起来看看2015年数据在几个关键领域应用。 能为公共安全做什么? ? 随着数据增长,利用大数据来打击犯罪比例将不断提高。 在中国,基因大数据也正成为生物医学宠儿,今年8月贝瑞和康与阿里云开始合作,打造以海量中国人群基因组数据为核心数据云,将记载中国人群最核心基因信息、生命信息。 哪些路段、哪些时间将会出现怎样路况?浙江交通运输厅做了一项尝试,通过实时交通数据、历史车速数据来预测未来1小时路况。这一成果将在2016年春节面向公众开放。 综上,大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域,并成为重要生产因素。因其巨大商业价值,大数据正在成为推动技术变革新引擎。 内容来源:i99IT

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    疆,一个征战全球军火贩子?

    疆无人机/图 网友有些夸大其词,一个小小民用航拍无人机,还无法与军工扯上半点关系,但作为一种新兴技术,其潜在威力是不容我们小觑。 风筝携炸药炸碉堡/图 当然,这是来源于导演丰富想象力,但如果把这种“战术”应用到现在无人机身上,就不难解释美日政府恐慌了吧。 事实上,疆无人机作为战争武器示人早已不是新鲜事了。 如果你以为只有像叙利亚这样小国,或者是ISIS这样非法武装才玩疆,那就大错特错了! 2016年7月,美国海军陆战队,在加州军营对多款无人机平台进行了测试,其中包括疆精灵无人机,拟用于战场侦察。 武警演练用疆无人机/图 诚然,民用航拍无人机与军用机型在抗干扰能力、数据传输、续航等方面有着天壤之别,但这也给发出我们一个信号:就算是疆这样航拍机,威力也十分巨大! 疆,难道你想成为一个军火贩子吗?(来源:IT时代网)

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    数据如何帮飞机节油?

    ✈ 备份油量多少是学问 在航空公司所有运营成本中航油是第一成本,一般航油成本占总运营成本35-45%,在油价高年份燃油成本会接近总运营成本50%。 为了保障飞行安全,每次飞行飞机需要携带燃油除了包括飞往目的地航线航程油量以及必要滑行用油外,还必须包括从目的地机场飞往备降场所需油量以及等待盘旋一段时间所需油量,也就是备份油量。 ✈ 大数据威力 过去,面对多种来源,不同类型海量运行数据,航空公司如果逐个航班进行研判,往往会耗费大量时间和人力,而且也很难做到精确定量分析大量数据。 我们对航空公司提供不同类型海量数据包括飞行计划数据、实际飞行数据、配载平衡数据、机场天气情况等等进行综合分析,用数据说话,帮助航空公司选择合理备降场,从而使得备份油量携带更加科学合理,优化了着陆后剩余油量 通过对过往历史数据、模型计算结果和当前实际运行数据比较,航空公司可以清晰地看到已经实施某项改进措施带来了多大成本节约,而当前还有哪些其他提升潜力。

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    世界杯押注还得看技术流,这个预测AI把赔率也算上了

    以本届世界杯开幕战俄罗斯对阵沙特阿拉伯比赛为例,两队上次交手是在1993年一场友谊赛,距今已经25年。神经网络模型很难在这样数据基础上发挥它威力。 但球赛预测也不是完全毫无办法,在动手实践后,谢波团队发现,如果把包括联赛在内职业联赛当做预测样本,效果将大大不同。 五联赛指的是欧洲五职业足球联赛,分别包括英超、西甲、德甲、法甲和意甲联赛。 相对挑战是,体育行业数据相对金融等其他领域,具有来源众多、标准各异、置信度参差不齐等特点,导致很难从某个权威数据公司获取到一份全面、准确并且标准化数据。 举个例子,描述一场比赛赔率数据和基本面数据存在于不同来源。 不同来源数据需要通过一个非常严密数据流程进行关联和加工,仅仅队名这个最简单字段在不同来源叫法都不一样,任何一个小数据偏差或者丢失都会导致最终神经网络预测结果偏差,影响准确率。

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    城市不同代际人群最爱逛购物中心有哪些?腾讯位置大数据为你揭秘!

    腾讯位置大数据此次发布“细分人群购物中心人流热力排行榜”所有数据信息,均来源于其商业地产行业SaaS产品“客留通”在10月监测到结果,主要基于“客流量”和“细分人群占比”两个因素进行排名。 自腾讯位置大数据在今年6月推出第一期“商业星图-购物中心人流热力排行榜”后,该榜单便得到了商业地产界及各类品牌商广泛关注与高度认可,目前已在全国17个、中城市持续发榜。 未来,腾讯位置大数据还将用更丰富、更先进数据能力,助力商业地产加速实现数字化转型。 THE END 腾讯位置大数据依托于腾讯位置服务所产生覆盖人数超过10亿、日均定位数超过1100亿次定位数据,通过AI深入挖掘空间大数据,打造出丰富的人群和空间洞察分析能力。 腾讯位置大数据具备线上线下天然打通独特优势,正广泛应用于景区规划、公共安全、商业分析、市场营销等多个领域,为运营管理者提供了可信赖数据辅助决策能力。

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    灾难,不可忽视数据

    截至19点30分遇难人数升至50人,包括12名消防官兵,701人受伤,重症伤员71人。 ---- 图片来源于网络 TNT当量是什么? TNT当量,又称爆炸当量,用于估算爆炸释放能量,质量单位通常以千克或吨来计量,而核武器威力衡量通常用“万吨”。1吨TNT释放能量相等于4.2千兆焦耳。 ? 灾难类型数据 爆炸是人们最关注灾难类型 ---- ? 在各灾难种类中,爆炸、暴雨、地震成为用户最关注三种类型。此外,今年发生沉船事故和几次台风登陆事件,也引发了人们对沉船和台风关注。 对比各年龄段用户对灾难相关资讯关注度,我们发现,以30岁为明显分界点,30岁以上用户对灾难相关资讯关注度相对较高,且年龄越大用户关注度越高;而30岁以下用户对灾难相关资讯关注度则明显下降。 头条君提醒年轻朋友们防灾意识不容小视,事故无常,防灾警惕性不容放松。 ■□ 灾难中哪些受伤类型最受关注? ---- ? 灾难伴随着伤亡,也因此让生命显得更加脆弱。

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    图解:21吨TNT爆炸威力有多大?

    MARK II手榴弹,军事战争中最常用手榴弹型号。内部填充70克装奥克托火药和tnt混合炸药,其威力相当于纯TNT175%。 小男孩原子弹威力为1.5万吨TNT的当量,如果进行换算的话,天津爆炸事件局部爆炸力大约是“小男孩”原子弹爆炸效果千分之1.4。威力巨大! 除了与军事武器进行比较之外,也可以与一般自然现象进类比,包括龙卷风。据介绍,一般龙卷风所携带能量约为 8.6吨TNT当量,也就是说此次爆炸约合平均龙卷风威力2.5倍。 ? 对于普通炸药在空中爆炸,当冲击波超压为0.1气压时,就会引致门窗损坏、玻璃破碎;超压为0.5气压时,能使屋顶掀盖;超压为1气压时,会造成房屋倒塌。 对于人体而言,冲击波超压为0.5气压时,人耳膜破裂,内脏受伤;超压为1气压时,作用在人体整个躯干力可达4-5千公斤,在这么冲击力挤压下。

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    玩转Processing生成艺术不可不知几个创作手法

    我们基本武器弹药有哪些?也就是创作离不开常用基本图形元素有哪些? ? 但仅仅用这些武器弹药,还不够,仅仅能够在画布上打出这些基本图元,威力还不够大,我们需要再使用一些装备增强我们战斗力,这样我们才能在画布上打出艺术感画面。 有哪些增强装备? Tiling 网格法 Displacement 错位法 Repetition 重复法 Recursion 递归法 Algorithm 算法 本篇文章写作来源自 youtube 一个视频 https: Repetition 重复法 顾名思义,将图形一遍又一遍在画面中进行重复,但通常会发生些微变化。如视频中例子所示。重复法结合后文提到噪波函数会有巨大威力。 ? ? 在 processing 中,递归分形是一浪漫(噪波函数是另一浪漫)。分形简洁有力。 ? ? ? ? Algorithm 算法 算法有很多很多,涉及数学、物理等方方面面。

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    旷视张祥雨:从基础科研」和「统一」,看视觉AI研究新趋势

    旷视研究院基础科研负责人张祥雨在旷视技术开放日上发表演讲 发挥 “威力,推进模型、算法与应用协同发展 “”主要指 AI 模型,即利用大数据算力和参数量,提高模型表达能力,使得 AI 视觉研究面对着如何让 “” 模型优势发挥出来挑战 为此,旷视以创新算法充分发挥大数据算力威力,持续拓展 AI 认知边界,重新定义 “内涵:即模型、算法与应用。 模型。 要研究不仅是如何实现“”,更重要是如何发挥模型背后威力算法。 主要是指基础模型架构,也包括基本计算架构; 要统一算法。用尽可能统一算法来支持各种任务、数据和平台,从纷繁 AI 调参中解放出来; 要统一认知。 这种建模思路不能使用、整合大数据威力,也无法实现多模组、多设备、多数据之间通用。

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    不适合 Hadoop 解决问题

    倒不如在漫天颂歌时候冷静下来看看,有哪些不适合 Hadoop 解决难题呢? 可以增加定制和增强包括: 输入数据和输出数据强化,例如通过数据集管理起来,可以统一、合并各式数据集,甚至也可以给数据增加过滤操作作为初筛,事实上业务上核心数据源是种类繁多数据分片策略扩展, 即便如此,性能开销不是一般关系数据库可以比拟,而如果是复杂一点组合条件查询,还是不如 SQL 威力强大。编写代码调用也是很花费时间。 3、Hadoop 不适合用来处理大批量小文件。 其实这是由 namenode 局限性所决定,如果文件过小,namenode 存储元信息相对来说就会占用过大比例空间,内存还是磁盘开销都非常。 文章未经特殊标明皆为本人原创,未经许可不得用于任何商业用途,转载请保持完整性并注明来源链接 《四火唠叨》 ×Scan to share with WeChat

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    CommonJS

    、操作文件、客户端数据库、摄像头、重力感应……这些特性,怎么看怎么都是一个 Native App,或者是一个服务端应用才具备啊。 ,同时伴随着 JavaScript 解释器愈来愈成熟,性能越来越强,JavaScript 威力不再仅仅被限制在浏览器端。 那么,都有哪些 API 层面的定义呢? 未来 CommonJS 还需要加入底层 API 定义包括(语言和运行时环境、日志、关系数据库接口、结果集、并发、字符串/字节序列/IO、目标平台 C 语言标准统一 API 和子进程): Language 文章未经特殊标明皆为本人原创,未经许可不得用于任何商业用途,转载请保持完整性并注明来源链接 《四火唠叨》 ×Scan to share with WeChat

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    数据开发工具有哪些?

    数据开发工具有哪些? 作为一个大数据开发人员,每天要与使用大量数据工具来完成日常工作,那么目前主流数据开发工具有哪些呢? 充分利用集群威力进行高速运算和存储。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理软件框架。 Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外,通过使用 Apache Hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中 ? 它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程情况下,将自己程序运行在分布式系统上 ? ? Pig Pig是一种数据流语言和运行环境,用于检索非常数据集。 Pig包括两部分:一是用于描述数据语言,称为Pig Latin;二是用于运行Pig Latin程序执行环境 Spark Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处

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    Hadoop简介

    用户可以在不了解分布式底层细节情况下,开发分布式程序。充分利用集群威力进行高速运算和存储。 Hadoop可以解决什么问题 海量数据存储(HDFS) 海量数据分析(MapReduce) 资源管理调度(YARN) Hadoop来源与历史 Hapdoop是Google集群系统开源实现 -Google 淘宝搜索中自定义筛选也使用Hive;利用Pig还可以做高级数据处理,包括Twitter、LinkedIn 上用于发现您可能认识的人,可以实现类似com协同过滤推荐效果。淘宝商品推荐也是! 40%Hadoop作业是用pig运行包括垃圾邮件识别和过滤,还有用户特征建模。(2012年8月25新更新,天猫推荐系统是hive,少量尝试mahout!) 哪些公司使用了Hadoop Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。

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    Google大数据案例解析

    把验证码和OCR需求巧妙结合起来,这展示了思维威力,实现了ReCaptcha技术提供者和使用者双赢,技术提供者利用OCR识别获得了自己受益,使用者不需要任何付费(互联网免费思维),也愿意使用,对于用户其实也没有影响 其实,谷歌翻译也使用了类似的思路,虽然前期算法,包括数据处理花费了比较多,后续,基本实现了自动化,系统会越来越强,维护升级成本很低,项目就变成可持续发展。 从上面的案例,可以充分得到体现,首先大量数据,无论是验证码,还是拼写检查需求,都是一个应用场景,可以产生大量数据;最重要是,如何找到相关物(如OCR识别),或者利用已有资源设计出相关物(要找是不是建议 我们还看到是,如何利用众包也好,资源互换也好,能够非常低成本来解决需要耗费大量人力事,也是系统成功关键,共享经济具有巨大威力,一定是未来,独占式模式不能持久,必定是狭小垂直市场。 内容来源:涛哥论道

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    中国SaaS实现规模化增长还是靠修炼内功|腾讯SaaS加速器·学堂

    来源:硅谷销售研究院创始人 蔡勇 ---- 近日,腾讯SaaS加速器首期第六次封闭培训正式开课。 因此,他认为,目前还没有真正跑出来SaaS企业,二级市场认为SaaS只是优秀传统软件企业。 ? SaaS模式威力在于可持续性收入,可持续性收入占比越高,越接近真正SaaS。 SaaS企业实现规模化增长 四要素是关键 课程上,蔡勇也分享了企业实现规模化增长关键要素。他认为,企业刚起步,靠强销售打天下,这无可厚非。但公司长大,继续采用这种模式,是不稳定。 专业现代化销售组织,体系起来以后,要做持续优化,每个月、每个季度有几个关键KPI要优化,但前提是先有数据架构,数据架构要做出来也有周期。企业开始给客户做时候,要先把基准线做起来,然后再落地。 获客体系方面,商机、线索,成本、投入产出比,哪些来源比较高、哪些来源比较低,产出比较高的话,投入大一些,产住低的话,减少投入。 ?

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    试试谷歌这个新工具:说不定比TensorFlow还好用!

    来源:Reddit、GitHub 编辑:三石 【新智元导读】谷歌团队(非官方发布)打造了一个名为JAX系统,今日在Reddit引发了热议。网友纷纷为它叫好——“说不定能够取代TensorFlow”。 那么JAX到底有哪些威力呢? 虽然手工注释对非专业用户和“零工作量知识”优化提出了挑战,但它为专家提供了直接好处,而且作为一个系统研究项目,它展示了PSC假设威力。 在跟踪缓存丢失时,JAX执行相应Python函数,并将其执行跟踪到具有静态数据依赖关系原始函数图中。 现有的原语不仅包括数组级别的数字内核,包括Numpy函数和其他函数,它们允许用户通过保留PSC属性将控制流分段到编译后计算中。

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