12张图深入了解安徽信息工程学院“大数据与人工智能学院”
安徽省大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛
安徽省大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛(共18页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--安徽省大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛工作总结报告安徽省大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛（以下简称成图大赛）是以工程图学、计算机三维建模技术为基础，涉及机械、建筑等专业的具有很强实践性和专业知识的比赛，是几何学、投影理论、工程基础知识、机械、建筑等专业知识相结合的产物。
如果作为工科专业基础的工程图学课程基础不牢，势必会影响学生空间形象思维能力和基本图学素质的培养，影响创新思维能力和具体设计实践能力的培养，会动摇整个在校学习阶段的教育，可以说“成图大赛”就是固本强基的大赛，是坚决贯彻党中央、教育部狠抓四个回归的大赛。
一、竞赛基本情况安徽省先进成图技术与产品信息建模创新大赛是由安徽省教育厅主办的B类省级大学生科技创新竞赛。
竞赛以培养应用型创新人才，引导高等学校在教学中注重培养大学生的创新设计意识、综合设计能力与团队协作精神；加强学生动手能力的培养和工程实践的训练，掌握扎实的基础知识和建立较强的空间想像力，提高学生的工程制图能力，培养图学思维素质；吸引、鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，为优秀人才脱颖而出创造条件。
2016年至2018年，安徽省的先进成图技术与产品信息建模创新大赛已经成功举办了三届。
参赛规模逐届稳步增长（见下表），竞赛受到第三届安徽省的先进成图技术与产品信息建模创新大赛设置机械类（尺规绘图、计算机建模、团体）；建筑类（尺规绘图、计算机建模、二、竞赛组织实施2018年安徽省大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛主办单位：安徽省教育厅，承办单位：合肥工业大学、合肥学院，协办单位：安徽省工程图学学会。
组委会设立专家组和工作组，落实安徽省大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛。
工作组设立秘书处，常设于合肥工业大学，具体负责执行安徽省大学生先进成图技术与产品信息2、比赛秩序、竞赛纪律与公平1）、竞赛内容每个类别的竞赛内容有两项：尺规绘图和产品信息建模和工程图绘制。
基于大数据背景的安徽省高校智慧资助项目建设研究——以合肥学院为例
摘要该文以合肥学院为例，介绍了安徽省高校智慧资助项目建设的情况，包括项目建设的背景、目标、功能、效果展示以及推进措施。
运用大数据分析，可以帮助高校精准识别家庭经济困难的学生，从而进一步提升高校学生资助政策的实施成效，实现精准资助。
关键词大数据；安徽省；智慧资助；合肥学院Research on the Project Construction of University Intel 原ligent Funding of Anhui Province under Big Data:Based on Hefei University //Hu Cailin Abstract Taking Hefei University as an example,this paper in-troduces the situation of the project construction of university in-telligent funding of Anhui Province,including the background,aim,function,effect and improvement measures.The use of big data analysis can help the higher education institutions identify students with financial difficulties in families precisely,so as to improve the effect of the aid policy of student funding,and finally achieve the goal of precise financial assistance.Key words big data;Anhui Province;intelligent funding;Hefei University 党的十九大报告明确指出，要“健全学生资助制度”。
人工智能时代ui设计的发展与思维转变
艺术大观Art Panorama166人工智能时代UI设计的发展与思维转变王勤勤 周建（安徽信息工程学院艺术设计学院，安徽 芜湖 241000）摘要：人工智能实现了更精准的跟踪用户行为，更智能的分析用户情绪变化，机器学习和大数据建立起更高效更复杂的用户认知模型，为用户提供个性化设计，从大众的用户体验设计走到千人千面的服务设计中去。
界面设计深度学习算法改变了仅凭设计师的经验判断界面是否符合用户体验。
在核心目标没有变的基础上，人工智能为UI设计提供了更多的可能。
与此同时，人工智能时代下，要求UI设计师转变思维，在专业能力、通用能力和设计方式上不断突破，跨学科融合，保持对行业的敏感与不断的知识更新，提升设计效果和用户体验，从而改变设计行业，完成思维转变。
关键词：人工智能；UI设计；AI；用户体验；界面设计；服务设计；AI时代引言微软开创了“视觉文本版面自动设计”这一新的研究方向。
阿里巴巴推出智能设计平台鹿班设计。
Baidu Create 2019将深度学习算法运用于界面设计、音色体验、外观设计等多个维度的用户体验中进行研究。
人工智能时代，未来已来。
基于人工智能时代变革的UI设计的发展方向和思维方式需要被重新定义。
一、移动互联网时代的UI设计设计是为解决问题的创作行为，是一种经过精心计算的领导力，它不仅关乎一种产品，更是一种体验。
UI设计不是单一学科的知识，而是多专业、跨学科、跨部门、跨行业的能力。
如何设计出符合用户体验的界面困扰着每一个UI设计师和用户体验设计师。
界面美观是UI设计最基本的要求，美观有模块的大小、位置、顺序、间距，模块内文字的字号、颜色、字体、样式、字间距、行间距、段间距、字数极值、辅助图形设计、图标大小、颜色、间距等几十个因素。
在进行元素组合的同时，需要分析视觉权重和视觉空间的配重关系，凭借经验搭配心理学中的色彩和谐因子，理解信息在视觉认知和语义上的重要性，融入文字语义、设计原则和自我认知，结合不同元素的取值，最终可以得到几百万中排列组合的视觉呈现。
2022年06月郑州科技学院大数据与人工智能学院招聘青年教师笔试历年高频考点试题库集锦答案解析
书山有路勤为径，学海无涯苦作舟！ 住在富人区的她全文为Word 可编辑，若为PDF 皆为盗版，请谨慎购买！2022年06月郑州科技学院大数据与人工智能学院招聘青年教师笔试历年高频考点试题库集锦答案解析全文为Word 可编辑，若为PDF 皆为盗版，请谨慎购买！卷I一.单选题(共25题)1.根据《中华人民共和国教育法》七十九条规定下列不属于考试作弊的行为有（ ）。
A.非法获取考试试题或者答案的B.考试结束前，传播考试试题或者答案的C.抄袭他人答案的D.让他人代替自己参加考试的答案：B本题解析：《教育法》七十九条规定：“非法获取考试试题或者答案的：携带或者使用考试作弊器材、资料的；抄袭他人答案的；让他人代替自己参加考试的；其他以不正当手段获得的考试成绩的作弊行为”等五种行为属于考试作弊。
“在考试结束前泄露、传播考试试题或者答案的”属于组织、帮助考试舞弊，不属于考试作弊。
2.我国普法工作的起始年份是（ ）。
A.1985B.1986C.1987D.2001答案：B本题解析： 暂无解析3.河南真题：高等学校教师所享有的最基本的权利是（ ）。
A.教育教学权B.科学研究与学术活动权C.学生管理与学业评定权D.获取劳动报酬和享受福利待遇权答案：A本题解析：教师的最基本权利是教育教学权。
4.人民法院对教育行政案件审理后，应根据不同情况作出判决，下列判决中不属于法定判决形式的有（ ）。
书山有路勤为径，学海无涯苦作舟！ 住在富人区的她全文为Word 可编辑，若为PDF 皆为盗版，请谨慎购买！A.履行判决B.维持判决C.变更判决D.中止判决答案：D本题解析： 暂无解析5.根据宪法和法律，可以制定行政法规的是（ ）。
A.全国人民代表大会B.全国人民代表大会常务委员会C.国务院D.国家教育部答案：C本题解析： 暂无解析6.对转换岗位的劳动者进行的培训属于（ ）。
A.在岗培训B.转岗培训C.转业培训D.职业培训答案：B本题解析：转岗培训是对转换工作岗位的劳动者进行的培训。
教育信息化2.0背景下物联网工程专业离散数学课程教学研究
教育信息化2.0背景下物联网工程专业离散数学课程教学研究作者：张钢黄永慧刘洪涛孙为军来源：《科技风》2024年第01期摘要：教育信息化2.0标志着教育信息化进入了新的发展阶段，推动“教育+信息化”的融合与创新。
离散数学课程是物联网工程专业的专业基础课，对培养学生的逻辑思维能力十分重要。
本文在教育信息化2.0的大背景下，探索离散数学课程的学习方式、课程内容和教学方法的改革路线，并在本专业2021和2022级本科生的教学中进行教学实践，为离散数学和其他专业课程融入教育信息化2.0的核心理念提供有效的指导。
关键词：教育信息化2.0；离散数学；物联网工程；教学创新1概述2018年教育部印发了《教育信息化2.0行动计划》，是对教育信息化的升级，实现从专用资源向大资源转变；从提升学生信息技术应用能力向提升信息技术素养转变；从应用融合发展向创新融合发展转变。
2019年国家发布了《中国教育现代化2035》中长期战略规划，其中明确指出“加快信息时代教育变革”是教育现代化十大战略任务之一。
为了适应信息时代的变革，作为计算机学科的核心专业基础课程，离散数学课程的教学也必须做出改革，才能与国家教育现代化战略相适应，符合新时代的人才培养目标。
离散数学是一门以离散对象作为研究主体的数学学科，主要涉及数理逻辑、集合论、代数系统、图论、组合数学和自动机理论等知识体系。
离散数学是计算机算法与数据结构、数字图像处理、信号处理等计算机科学和工程领域的基础，也是数据科学中重要的基础理论。
在物联网工程专业的离散数学教学中，主要存在着几方面的问题。
在教学内容上，学生感觉教学内容枯燥，理论性太强，概念公式较多且难度大。
在专业相关性上，学生感觉离散数学所学内容对提升个人的专业能力帮助不大。
当前的离散数学教学在与实践结合方面是比较缺乏的，导致学生难以理解概念和定理的实际意义。
在教学模式上，主要是课堂理论教学为主，教学方法单一，课后以书面作业为主，学生学习积极性不高。
海康-普教云监管解决方案
普教安全云监管解决方案目录第一章系统方案概述 (1)1.1 应用背景 (1)1.2 业务现状 (3)1.2.1教育局安全安全业务现状 (3)1.2.2校园安全系统仍存在薄弱环节 (3)1.2.3家校互通不紧密 (3)1.3 需求分析 (4)1.3.1教育局需求 (4)1.3.2学校需求 (5)1.3.3家校互通需求 (6)1.4 总体目标 (6)1.4.1教育局设计目标 (7)1.4.2学校设计目标 (7)1.4.3家校通设计目标 (8)第二章总体思路 (9)2.1设计原则 (9)2.2 设计标准 (9)2.3设计思路 (11)第三章系统总体设计 (13)3.1应用架构 (13)3.2系统架构 (13)3.3核心应用 (14)3.3.1教育局核心应用 (14)3.3.2学校核心应用 (15)3.3.3家长核心应用 (16)3.4特色优势 (16)3.4.1统筹规划，系统不断进化完善 (16)3.4.2边缘智能，业务响应更加敏捷 (17)3.4.3数据联网，教育督导有依据 (17)3.4.4低投入见效快，服务即开即得提高建设效率 (17)3.4.5多重技术手段，保障系统安全 (17)3.4.6海量接入，性能无限扩容 (18)第四章教育局远程巡查系统 (19)4.1.1系统架构 (19)4.1.2业务设计 (20)4.1.3前端部署 (24)4.1.4核心功能 (25)4.1.5特色优势 (26)第五章学校智慧管理系统 (27)5.1.1系统架构 (27)5.1.2业务设计 (28)5.1.3前端部署 (32)5.1.4核心功能 (33)5.1.5特色优势 (38)第六章家校通系统 (41)6.1.1系统架构 (41)6.1.2业务设计 (42)6.1.3系统组成 (43)6.1.4核心功能 (44)6.1.5特色优势 (48)图片目录图1. 业务架构示意图 (11)图1.应用架构示意图 (13)图2.系统架构示意图 (14)图3.教育局远程巡查系统架构示意图 (19)图4. WEB视频预览 (20)图5. APP视频预览 (21)图6. WEB录像回放 (21)图7. WEB考勤联网统计 (22)图8. APP学校概况 (23)图9. WEB可视化数据大屏 (24)图10.校园智慧系统架构示意图 (27)图11.周界防范示意图 (28)图12.拥挤防范示意图 (29)图13.温湿度监测示意图 (30)图14. 异常人员预警业务流程 (30)图15. 刷脸考勤业务流程 (31)图16. Web实时预览 (33)图17. APP实时预览 (33)图18. WEB录像回放 (34)图19. APP接收处理告警 (34)图1. 手机采集示意图 (35)图2. WEB导入示意图 (35)图1. APP考勤查询 (36)图2. WEB考勤查询 (36)图1. APP考勤统计 (37)图1.教师手机APP学生请假记录 (38)图2. Web端学生请假查询 (38)图3.家校通系统架构示意图 (41)图4.周界防范示意图 (42)图5.拥挤防范示意图 (43)图6. 人脸采集 (45)图7.人脸采集 (45)图8.实时预览 (46)图9. 进出记录 (46)图10. 到离校消息推送 (48)系统方案概述应用背景近年来，学校安全形势总体稳定，但学校安全工作面临新的风险和挑战，例如溺水死亡、交通意外、校园欺凌、食品卫生等，于此同时互联网+”、物联网、大数据、新一代人工智能等技术的出现，又在全面助力校园安全管理变革。
高中信息技术浙教版：大数据典型应用教学课件(共21张PPT)
站；
智能导航系统可以准确、实时地为人们规划驾车、步行、公交等路
4.3.2 电子商务
电商企业利用电子设备和网络技术进行商务活动。 首先，大型电商企业拥有大量用户数据，同时，在交易、 营销、供应链、仓储、配送和售后等环节也产生大量数 据。这些数据通过电商数据平台，可以为商户和客户提 供各种服务。例如：精准营销、供应链管理、智能网站
【3.智能网站】
基于大数据挖掘和分析，网站变得越来越智慧。 例如，牙膏等商品具有被重复购买的特
点，购买之后会在可预期的一段时间内用完。通 过分析用户两次购买此类商品的平均时间，在下 一次购买时间到来之前，推荐系统向用户推介相 应的商品，提升用户的体验，提高商品的转化 率。
【思考与练习】
➢ 本节课我们学习了大数据在智能交通和电子商务 方面的典型应用，下面请回答书上P154页思考与 练习：列举3种以上智能交通中用于采集交通数 据的设备，并指出它们可以采集的数据?”
该系统通过安装在车辆挡 风玻璃上的车载器与收费 站电子收费系统车道上的 微波天线之间通过微波进 行短程通信，并利用计算 机联网技术与银行进行后 台结算处理。例如高速收 费站的不停车收费系统 （ETC）车辆通过收费站时 不需停车即可交费，使车 道的通行能力大大提高。
【问题与讨论】
通过以上介绍，同学们应该能够感受到大数据给生活带来的便利， 请回答课本P152页“问题与讨论”：
4.3.1 智能交通
在智慧城市的交通运输领域中，随着移动互联网、物联网、 云计算、大数据等技术的发展，智能购票、民航公司的网络订票、在线值机 服务、智能公交系统、导航系统、打车软件，等等……
那么，智能交通是如何精准实现这些服务的呢？这就需要 我们了解智能交通的技术原理和设备。先让我们来看一段 视频：
《2019-2020年人工智能产业人才发展报告》
人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）2020年6月序人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在深刻改变着人们的生产生活方式,为经济社会发展注入了新动能。
习近平总书记指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。
当前人工智能正呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。
作为引领未来的战略性产业，我国人工智能要保持竞争优势，需要加强人才队伍建设。
在调研中，我们发现我国人工智能产业人才队伍还存在以下三个问题：一是人才供需结构不平衡，当前人工智能人才整体需求缺口较大，人才供给在当前面临着岗位类型和技术方向上与企业需求之间存在显著错位的严重现象；二是人才供需质量不平衡，随着人工智能技术的不断进阶，应用落地范围的持续扩展，企业对创新型、复合型人才的需求更加突出，而当前人才质量难以满足企业需求；三是人才供需区域不平衡，京津冀地区、长三角地区和粤港澳大湾区是现阶段我国人工智能产业的三大人才集聚地，人工智能相关企业数量也领先全国其他地区，部分欠发达地区由于缺乏人才，更进一步制约了人工智能产业本地化的发展趋势。
习近平总书记强调：“发展是第一要务,人才是第一资源,创新是第一动力。
”人工智能产业的发展，要紧紧抓住人才这一资源，实现人尽其才、才尽其用、用有所成。
只有加强顶层设计，紧密围绕实际用人需求，推进人工智能“产学研一体化”人才培养模式发展，精准培养产业所需人才，才是解决产业内人才问题的切实方法。
由工业和信息化部人才交流中心牵头编写的《人工智能产业人才发展报告（2019-2020 年）》从人才角度出发，全面分析梳理了人工智能产业人力资源发展情况，提出相关人工智能产业人才工作建议。
由于时间仓促，报告中存在不当之处，还请指正！图目录图 1 人工智能的三次发展浪潮 (11)图 2 人工智能产业链及代表厂商 (12)图 3 全球主要国家的人工智能产业政策（部分） (13)图 4 中国人工智能产业规模（单位：亿美元） (15)图 5 2018-2025 年中国数据总量（单位：ZB） (17)图 6 2010-2017 年中国企业法人单位数及个体工商户数（单位：万个） (17)图 7 2010-2018 年中国人口数量及互联网上网人数（单位：亿人） (18)图 8 本次调研企业的人员规模情况 (20)图 9 本次调研企业的区域分布情况 (20)图 10 本次调研企业的产业链分布情况 (21)图 11 人工智能产业人才岗位类型 (22)图 12 人工智能各技术方向岗位人才供需比 (23)图 13 人工智能各职能岗位人才供需比 (24)图 14 全国主要区域的人才的需求情况及求职人才意向的区域情况 (25)图 15 人工智能产业十大热门专业 (26)图 16 新增人工智能本科专业高校区域分布 (27)图 17 开展人工智能培训的社会培训机构（部分） (29)图 18 主要岗位的工作年限要求 (33)图 19 主要岗位的专业要求 (33)图 20 主要岗位的学历要求 (34)图 21 典型岗位单月薪酬情况 (35)图 22 主要技术方向对工作年限的要求 (39)图 23 主要技术方向对专业的要求 (39)图 24 主要技术方向对学历的要求 (40)图 25 主要技术方向的单月薪酬情况 (41)图 26 各类型岗位对人才的需求情况及求职人才的岗位意向情况 (44)图 27 各技术方向对人才的需求情况及求职人才技术方向意向情况 (45)图28 “机器学习”和“机器视觉”百度指数搜索趋势 (45)图 29 企业需求中应届毕业生的比重和求职人才中应届毕业生的比重 (46)图 30 地方政府人工智能产业人才相关政策发布情况（单位：项） (48)图 31 意向京津冀、长三角、粤港澳、川渝地区的人才的来源地 (51)图 32 意向湖北省、陕西省、山东省的人才的来源地 (51)表目录表 1 人工智能领域十大紧缺岗位 ..................................................... 错误!未定义书签。
校园环境下学生的位置信息采集与行为数据分析
校园环境下学生的位置信息采集与行为数据分析作者：白靖郭平艾霖森来源：《中国新通信》2020年第03期摘要：随着互联网技术的高速发展，校园信息化建设成为各大高校研究的重点。
最初的智能学习形式是数字校园，利用互联网技术将学习生活、科研成果、教学管理等相关的资源进行整合，完善现有资源的合理分配和利用，提高了工作效率和质量。
随着大数据时代的到来，数字校园建设即将迎来尤异希的技术和思想的变革。
关键词：校园环境;信息采集;行为数据现有的校园大数据有很多种类，也有很多的系统来储存数据，这些系统在建立之初没有考虑到后来的数据共享状况，导致数据无法整合，难以正对各种数据建立联系。
大学生又是一个特殊的社会群体，他们大多数的时间都在校园中度过，而当代大学生由于缺乏紧张意识，在校园中的学习时间，宅在寝室、网吧打游戏或沉迷于小说，又或者在外闲逛。
而学校对于学生的管理，一般为点名达到的形式，时效性差，信息反馈慢。
在智慧校园构建中应用大数据技术，还需要结合学校的发展需求，不断完善与改进。
教育管理更加精细化、规范化。
在这种情况下，就能够更好的实现对教师、人才培养以及科研等各个方面的管理。
现在许多学校还在沿用传统的学生管理和服务方式，对学生采用单一化的管理方式，缺乏针对学生行为特征的个性化管理和服务。
本设计意在建立一套有效的数据跟踪体系，以便及时跟踪和评估数据的变动。
达到对学生的准确定位，对学生在校期间的活动轨迹做出分析，制定相应管理规定，统一对数据进行分析，加强对数据资源的管理和维护，改正学生的不规范生活作息，让学生养成自主学习的习惯。
一、系统原理设计本设计是研究校园环境下学生的地理位置信息获取以及行为数据分析，通过单片机以及GPS芯片进行学生的地理信息位置获取以及发送，后台通过获取的位置信息进行相关学生的行为数据分析。
本设计拟采用的技术路线如图1所示。
二、系统硬件设计本设计采用stm32f103芯片作为本设计主控芯片，该芯片拥有引脚多、用途广、功耗低、可编程能力强等诸多优点，在控制领域有着广泛用途，完全适用于该设计硬件芯片的要求，在数据采集方面，本设计使用北斗GPS模块对学生位置进行定位，该北斗GPS模块使用NMEA 协议进行数据传输，可以对学生当前位置、海拔、运动速度进行采集，从而分析学生当前的活动状态，在数据传输方面，本设计采用GPRS模块对采集到的数据向APP端传输，GPRS模块拥有抗干扰能力强、网络容量大、防盗能力好等特点，对于保护学生个人隐私起到非常重要的作用，硬件总体流程如图：三、系统软件设计软件具体设计思路如下图3、图4所示：（一）APP的软件设计软件使用java编写运行于Android上，在首页嵌入一个h5页面。
大数据背景下本科院校学生群体画像构建与应用分析
I G I T C W技术 应用Technology Application108DIGITCW2024.031 大数据背景下本科院校学生群体画像 构建与应用的意义一般意义上的学生群体画像指的是通过收集、分类学生的各方面信息掌握学生在性格、喜好、行为等方面的特征，并依据这些特征构建一个完善的学生数据体系。
在大数据技术发达的当下，本科院校学生群体画像就像学校设置的一个“信息库”或“侦查兵”，为学校的日常教学管理提供了坚实的数据支持。
这个“信息库”或“侦查兵”充分利用现代科学技术，多方面、多角度地收集了姓名、性别、民族、出勤、考试成绩、进出校、活动参与、借阅图书、上网行为、心理变化等与学生相关的静态和动态信息，并通过设计好的网络系统对它们进行了整合、提取和分析，形成了特征鲜明的学生群体画像。
通过群体画像中的学生数据，学校管理员可以更方便、快捷地了解和预测学生情况，实现规范、高效、预判的教学管理。
可见，本科院校利用大数据技术构建和应用学生群体画像是很有必要的。
对学校和教师而言，学生群体画像的构建和应用能够提供丰富的学生信息，如学习状态、学习进度、心理状态、日常行为、遵纪守法情况等，而且这些信息是以电子档的形式存储于画像系统中的，能够比较全面、快速、有效地提取出来。
此外，学生群体系统还有预警功能，在预测到学生学业成绩可能不达标时自动发出预警，这就给及时预测、发现问题、减少隐患提供了保障。
可以说，学生群体画像能够给学校和教师提供很多教学依据，让他们可以更加科学合理地对学生展开教育。
例如，根据一些本科院校的画像数据，现在课题项目：山西省高等学校哲学社会科学研究项目，编号为2021zsszsx131，课题名称为基于大数据背景下应用型本科院校学生群体画像分析系统的构建与创新应用研究。
作者简介：潘 琛（1982-），男，汉族，山西清徐人，讲师，硕士研究生，研究方向为大数据。
董国珍（1990-），女，汉族，河北邢台人，助教，硕士研究生，研究方向为思想政治教育、学生管理、社会体育。
大数据背景下高校智慧校园信息化建设分析
大数据背景下高校智慧校园信息化建设分析在大数据背景下，高校智慧校园信息化建设变得尤为重要。
大数据的兴起为高校提供了更多的机会和挑战，如何充分发挥大数据的作用，优化高校的管理和教学模式，成为高校智慧校园信息化建设的核心议题之一。
大数据可以帮助高校实现校园管理的智能化和精细化。
通过收集和分析大量的数据，高校可以实时了解校园的人流情况、设施使用情况等，有针对性地调整校园的规划和资源配置。
根据学生的上课时间和地点，可以合理安排教室的使用，提高教室利用率。
大数据还可以帮助高校实现智能化的安全管理，通过监控设备和人脸识别技术，及时发现和处理校园内的安全问题。
大数据可以为高校的教学提供更好的支持和服务。
通过对学生的学习情况和行为数据进行分析，可以为教师提供全面的学生画像，帮助教师更好地了解学生的学习特点和需求，针对性地进行教学设计和指导。
利用大数据分析技术，可以对学生的学习过程进行监控和评估，及时发现学生的学习问题和困难，提供个性化的学习支持和辅导。
大数据还可以促进高校间的合作与交流。
通过共享和分析大数据，不同高校之间可以了解对方的教育资源和学科优势，开展跨学科的合作研究和教学项目。
实时的数据交流也可以促进高校之间的信息共享和协作，提高高校的整体教育水平和竞争力。
要实现高校智慧校园信息化建设，还面临着一些挑战。
首先是数据的隐私和安全问题。
在收集和使用大数据的过程中，需要保护学生和教职员工的个人隐私，并确保数据的安全和可靠性。
其次是数据的整合和分析能力。
大数据的特点是海量、多样、高速和价值密度低，高校需要具备相应的技术和人才来处理和分析这样的大数据。
还需要制定相关的政策和法规，规范大数据的收集和使用，促进高校智慧校园信息化建设的正常运行。
在大数据背景下，对于高校来说，智慧校园信息化建设不仅是一个迫切的需求，也是一个不可忽视的机遇。
通过运用大数据技术和分析方法，高校可以优化校园管理和教学模式，提高教育质量和效率，为学生提供更好的学习体验和服务。
贵州大学大数据与信息工程学院2019年硕士研究生招生拟录取名单公示
院系 所码院系所名称录取专 业代码录取专业名称学习 方式117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院80900电子科学与技术全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院81000信息与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85208电子与通信工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制117大数据与信息工程学院85209集成电路工程全日制考生编号姓名初试 总分复试 成绩录取总 成绩备注1.06149E+14汪鑫海33486761.02909E+14王熠欣28389731.03849E+14李可欣30285731.05369E+14王傲霜29587731.0591E+14杨顺吉31283731.06119E+14敬定美34774721.06579E+14唐纲浩32778721.00019E+14孙建民26889711.06579E+14龙丽丽29284711.06109E+14李郝28678681.06119E+14黄泽琛32871681.0658E+14宋家勇31572681.0658E+14王硕30077681.0658E+14冉光金29278681.04979E+14徐华35063671.0591E+14陶本富31172671.06149E+14熊倩30573671.0658E+14孔云28678671.06109E+14付犇30469651.06179E+14周敏31766651.06579E+14胡林28173641.00559E+14李家伟26771621.03849E+14王子鹏30863621.0533E+14陈运洪27969621.02699E+14刘玉涛26660571.0658E+14丁文淞33487771.06579E+14白羽飞31786751.06579E+14莫加丽32875701.06579E+14赵耀34171701.0658E+14秦维娜31776701.0658E+14孙昊堃30978701.06579E+14冉晓宇29079691.06579E+14王茂32773691.06579E+14陈前31676691.06579E+14李守玉30378691.0658E+14邹倩32173691.0658E+14刘健29879691.0658E+14何勤业29280691.0658E+14陈加敏30677691.0658E+14吴松平29179691.0658E+14杨文珍29879691.0658E+14任志强30676691.06579E+14张文琪31672681.0658E+14涂园园29378681.0658E+14肖应慧3037568 1.0658E+14姚绍华2927868 1.0658E+14张再腾2838068 1.06579E+14尹德鑫3087367 1.06579E+14高海韬3097267 1.06579E+14李志杰2957567 1.06579E+14喻明毫3316967 1.0658E+14彭利华2977567 1.0658E+14张习恒2997467 1.0658E+14王策仁2947567 1.0658E+14夏成权2997166 1.06579E+14叶星鑫3878581 1.06579E+14郭彩3378677 1.06579E+14陈忠辉3578377 1.0658E+14李茂胜3558276 1.06579E+14丁才富3508075 1.0658E+14先刚3208574 1.06579E+14席敏3487773 1.0658E+14吉露3397773 1.0658E+14陈俊3337973 1.0658E+14胡承刚3377973 1.02139E+14李桂城3407772 1.0658E+14胡政3417572 1.06579E+14尹法林3277771 1.0658E+14曾维3207871 1.0658E+14何林3108171 1.02139E+14袁浩3127770 1.06579E+14袁高峰3207770 1.06579E+14万盛亚2968270 1.02869E+14肖一凡3167569 1.06579E+14袁霞2898069 1.06579E+14王昊仁2838069 1.06579E+14唐鑫鑫2968069 1.06579E+14刘兴旺3077669 1.06579E+14黄继辉3307169 1.06579E+14刘成汉3317269 1.06579E+14王腾3606669 1.0658E+14蒲亨飞3177569 1.06579E+14梁水波2967668 1.06579E+14蒋敬轩3187368 1.0658E+14朱挥3117468 1.0658E+14蒋基恒2648468 1.0658E+14王安康2917768 1.06579E+14黄治勇3167067 1.06579E+14方洪波31072671.06579E+14马瑞博3187167 1.0658E+14唐远志3386767 1.0658E+14赵倩3267067 1.0658E+14李景玉2907667 1.06579E+14王江翔2797766 1.06579E+14陈楠3396566 1.06579E+14朱煜君3206866 1.0658E+14田佳佳2827566 1.0658E+14罗兰3166966 1.06579E+14赵广文3076965 1.06579E+14顾唐杰2937265 1.06579E+14秦波2997065 1.0658E+14苏梦晶2777565 1.0658E+14梁伟3156865 1.06579E+14邱粒仁2717364 1.0658E+14倪小峰2617564 1.0658E+14罗洁2897064 1.02869E+14刘长庚3166463 1.06579E+14陈至栩3236163 1.06579E+14刘型定2996763 1.06579E+14王彬3056563 1.0658E+14黄俊华2667363 1.0658E+14卫星奇2797163 1.0658E+14姚华莹2627463 1.06579E+14聂倩2986462 1.0658E+14邓萍萍2716962 1.0658E+14张鑫2756761 1.06579E+14卢胜尚2616659 1.0658E+14谭敏2716459 1.0658E+14张琴2896059 1.0658E+14罗维雄2676559 1.00569E+14李文3278173 1.00569E+14尤其伟3297671 1.06139E+14张晶2998271 1.06149E+14杨昌俊2788570 1.06149E+14张讚2938270 1.06579E+14罗玉玺3137870 1.06149E+14胥涛3157569 1.00569E+14谢晗2817968 1.02869E+14孙婧雯2977768 1.04869E+14王瑞杰3436868 1.04039E+14程邵华3037166 1.00019E+14罗文龙2657665 1.0658E+14刘士启2607764 1.03579E+14卫祥庆27071631.06149E+14蒋凯2717263 1.06149E+14刘懿黛2606759。
智慧校园智能化系统建设方案ppt课件
校园公共广播系统
校园公共广播系统是每个 学校不可缺少的基础设施之 一，它主要用于各种校园公 共场合，如举行全校的活动 、通知、升国旗、课间操、 播送课间音乐、表扬先进、 召开全校大会、语音教学、 听力训练、听力考试等。系 统可根据学校不同的区域， 不同的广播功能要求，设计 不同的广播实现方式，最后 广播控制室通过主控智能简 要的操作平台，根据学校各 个区域，各个时段的不同广 播需求，对整个校园广播系 统进行控制和广播。
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灯光照明管理系统
灯光照明管理系统是利用先进电磁调压及电子感应技术，对供电进行实时监控与跟踪 ，自动平滑地调节电路的电压和电流幅度，改善照明电路中不平衡负荷所带来的额外功耗 ，提高功率因素，降低灯具和线路的工作温度，达到优化供电目的照明控制系统。系统可 实现学校办公区域和校园道路照明的智能控制，提高学校的管理效率，减少人工成本。
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智能化建设中，需明确需求的若干问题
4、信息网络系统 问题： （1）现设计均使用POE（供电） 48口接入型交换机，是否 需要变更为标准48口千兆接入型交换机？ （2）设计中不含上网行为管理器、路由器、核心交换机等网 络核心设备，是否需要增加？还是仅仅只提供接入，由学校 网络中心统一管理
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智能化建设中，需明确需求的若干问题
6、建筑能耗监测系统 问题： （1）如何跟原校园一卡通兼容？如一卡通进行了加密，则 需与原一卡通厂家对接，看如何实现数据交换？ （2）本项目能耗监测是否仅监测冷水和电量，热水由外包 公司自行安装监控？ （3）本项目需要使用的智能水电表，该费用是否在本次暂 估价内？ （4）是否对食堂的燃气进行监管？
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停车场管理系统原理图
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机房工程
弱电机房是整个监控体 系的核心部分，具有最高的 管辖范围和管理权限。监控 指挥中心主要由安防综合管 理平台、数据分析系统、显 示设备、网络设备及监控终 端、门禁终端等组成。
高校-智慧校园大脑-建设方案PPT(43页)
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高校校园大脑的建设思路
数据盘点
数据使能
系统独立建设，数据没有有效处理基础数据师生、教职工、管理者……事务数据学工、教务、后勤、安保……业务数据资源、科研、实习、就业……地理数据空间、位置、实验室、场馆……物品数据环境、建筑、车辆、仪器……组织数据部门、院系、层级、职责……
高校校园大脑
数据湖
信息设备 管理模块
后勤设备 管理模块
环境设备 管理模块
实验装备 管理模块
摄像头
传感设备
大屏幕
资产管理
认证终端
自助一体机
定位
门禁卡系统
道闸设备
物 联 网 设 备
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03
01
构建统一的数据交换与共享平台完善政务数据共享交换机制
数据共享
建立统一的校本数据标准，完善数 据采集、存储及维护机制，推进多 元数据汇聚集中完善基础数据库及主题数据库建设
人工智能 视觉智能、语 音智能可用AR/VR1-3年语义理解3-8年机器人3-5年
大数据BI,DW可用数据湖可用数据挖掘可用数据存储可用知识图谱可用机器推理3-5年
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基础算法可用平台3-5年安全性3-5年
趋于成熟的新技术
智慧校园的建设需求与挑战
信息化建设经过10多年发展，现有应 用系统繁杂，统一管理的需求
数据业务化，建立数据服务体 系，大脑驱动业务自动化智能 化，带动数据产业发展
为高校校园解决的核心问题加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育
雾里看花
单一数据来源
数据来源复杂多变
单一场景预测预判
每个人、一生、平等的教育
池州学院二级学院大数据与人工智能学院简介
作者： 无[1]
作者机构： [1]不详
出版物刊名： 池州学院学报
页码： 161-161页
年卷期： 2021年 第3期
摘要：大数据与人工智能学院始于1977年创办的数学系,2019年根据学校学科专业调整,由原数学与计算机学院和大数据学院合并组建而成.学院现有数学与应用数学、统计学、经济统计学、计算机科学与技术、网络工程、数据科学与大数据技术、智能科学与技术七个本科专业,其中数据科学与大数据专业是我校参与的教育部学校规划建设发展中心发起的数据中国"百校工程"产教融合创新项目.学院现设基础数学、应用数学、统计学、计算机软件与理论、网络工程、数据技术、计算机公共基础七个教研室,人工智能、大数据两个工程技术研究中心.。
基于人工智能技术的增强现实动画场景的设计与表现
基于人工智能技术的增强现实动画场景的设计与表现
解振兴
【期刊名称】《佳木斯大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(42)5
【摘要】基于人工智能技术,研究了在增强现实动画场景中的设计与表现。
通过分析目前增强现实技术在动画领域的应用现状和存在的问题,提出了一种基于人工智能的解决方案。
通过深度学习和计算机视觉等技术,实现了对实时视频图像的识别与跟踪,并将虚拟元素与真实环境进行有效融合。
同时,通过引入自然语言处理和情感计算等技术,实现了对用户的情感和意图的感知,并根据用户的反馈做出相应调整,提升了动画场景的沉浸式体验。
最后,通过实验验证了该方法的可行性和效果。
【总页数】4页(P132-135)
【作者】解振兴
【作者单位】安徽文达信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.增强现实动画的场景和角色动作设计研究
2.动画制作中场景设计要点与艺术表现探讨
3.影视动画场景设计中的视觉表现探究
4.数字插画设计与动画场景的技术关联及艺术表现
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基于大数据维度视角下高校学习者精准行为画像的构建与应用
基于大数据维度视角下高校学习者精准行为画像的构建与应用茹兴旺;王霞;关金金
【期刊名称】《科技视界》
【年(卷),期】2022()31
【摘要】本文通过分析高校教学本体理论,阐述教学理念及教学实体之间形式化的教学关系,利用大数据分析原理,分析用户行为画像特征标签数据并建模,经数据无量纲标准化处理后,关联分析资源,提取教学数据价值,总结学习者特征和教育活动特点,发掘教学发展规律,预测发展趋势,为教学设计智能分析提供精准化决策。
本文采用
脱敏方式对安徽工商职业学院某专业班级学生的一卡通数据,进行采集,归一处理,可视化得到特征标签,为教学管理者和部门提供决策依据,改善教学设计,提高教学质量。
【总页数】3页(P147-149)
【作者】茹兴旺;王霞;关金金
【作者单位】安徽工商职业学院信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】G63
【相关文献】
1.大数据视角下贵州省高校精准资助模式构建路径研究
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3.基于大数据背景下的高校家庭经济困难生精准
认定体系的构建策略4.大数据下基于学生行为画像分析的高校精准资助模式构建
研究5.基于大数据的师生教学行为画像的构建与应用研究
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基于画像技术对学生实现精准分析和服务
基于画像技术对学生实现精准分析和服务葛晓滨【摘要】用户画像技术是一种应用领域广泛的新型精准化分析技术。
在高校管理过程中,如何实现对学生的精准管理一直是学校管理的难点。
借助用户画像技术,基于高校智慧校园的大数据,通过标签分类技术,数据加工技术,模型分析技术等,实现对学生的精准化画像可以有效地解决这个难点。
本文对学生用户画像主要技术进行了解析,通过学生用户画像技术应用,高校管理者可以有效地提升对学生的管理水平。
【期刊名称】《安徽建筑大学学报：自然科学版》【年(卷),期】2019(027)003【总页数】6页(P99-104)【关键词】用户画像;学情;用户行为【作者】葛晓滨【作者单位】[1]安徽财贸职业学院雪岩贸易学院,安徽合肥230601;【正文语种】中文【中图分类】F713.360 引言目前，全球学术界对用户画像有各不相同的定义。
北京邮电大学经济管理学院亓丛、吴俊[1]提出了用户画像方法、工具，比较互联网领域用户画像的主要应用场景、常用画像方法；中国科学技术大学郭光明[2]基于社交网络理论对用户行为模式进行研究；中国科学技术大学马超[3]提出：用户画像是推断用户特征的过程、手段和方法，他采用精确的标签对基于用户个性化信息实现一系列实际应用；武昌理工学院周鲜子[4]在大数据背景下，从用户画像建模技术出发，分析了电商在大数据下是如何构建用户画像的技术；浙江大学杨洁[5]将研究中心聚焦在全景用户画像和模型预测上，实现企业的精细化运营。
桂林理工大学姜建武等[6]在大数据理论基础上提出了一种基于用户画像的智能信息推送方法；云南电信大数据运营中心刘光榕、任建涛[7]根据用户访问网络偏好，形成了丰富的用户网络标签和画像，利用用户画像对用户进行分类；成都信息工程大学统计学院曾鸿、吴苏倪[8]构建用户画像模型，描述企业用户群体行为特征，实现精准营销；首都经济贸易大学李映坤[9]从用户画像的用户属性、用户流失、用户行为三个主要方面进行了研究。