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教育云资源具有海量存储、个性化定制、快捷获取、有效共享等优势,能满足泛在学习中的资源需求。泛在学习视角下,教育云资源的建设应贯彻7个方面的机制,即教育主管部门政策支持与引导机制、资源信息建设模型优化机制、多方参与建设机制、资源多元评价机制、资源建设者、管理者和学习者多方交互机制、知识版权保护机制及利益分成机制。这些机制能有效促进教育云资源的优化配置进而促进泛在学习的有效发生。 相似文献
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通过分析高校教学资源存储现状,借助云计算和云存储这一新兴基础架构管理方法,把大量的、高度虚拟化的资源管理起来,构建高校IT云服务模式.规划设计高校教学资源云存储中心,构建云环境来提供教学资源存储和访问服务,以解决高校教学资源建设中的实际问题. 相似文献
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经过多年的持续建设和发展,兰州大学校园网已经全面实现万兆核心、千兆楼宇、百兆桌面的校园网络环境,并且在核心区域实现了无线网络全覆盖.高速的网络环境为学校迎接大数据时代的来临打下了良好的基础.高校的信息化建设,首先就要加强资源建设:资源是信息化服务的基础,资源共建共享平台(下文称云存储共享平台)是信息化服务的基础平台.云存储共享平台既能够面向用户提供存储服务,还能够与其他应用集成,面向应用提供后台存储与资源访问服务,满足应用平台、个人存储、共享存储需求,在实现数据存储任务的同时,也达到了长期资源建设目标. 相似文献
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通过对社区教育数字化学习资源理论研究、资源实体建设、限制因子等现状进行生态化分析,发现将云教室融入社区数字化学习资源建设,可以将人员、资金、硬件、服务支持以及学习理念方式等限制因子转化为有效因子.基于此,给出云教室架构的社区教育数字化学习资源建设架构模式以及策略,以期更好地服务社区教育. 相似文献
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万飞 《湖北广播电视大学学报》2015,35(3):20-22,26
随着教育信息化的不断发展,开放大学依托云平台的优势实现了信息化教学,然而,当前基于云平台的教学模式并不成熟,需要进一步进行创新和探索.本文探索了“三位一体”的教学模式,形成了教学共同体、学生自主学习、资源质量优化的结构模式,对云平台下的教学模式具有参考价值. 相似文献
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一网络环境对大学生自主学习的支持网络自主学习是指学习者在教师的指导下,依靠一定的网络设施和相关的媒体资源,通过多种途径,自主获取信息,建构自己知识体系的过程。[1]在网络环境下,学生自主学习的信息化和个性化得到了更大程度的支持。首先,网络为自主学习提供了丰富的资源。在自主学习模式下,学生学习对教师知识的依赖程度大大降低,学习资源成为 相似文献
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根据大数据技术的模块构成和电子书包所包含的系统和功能,对电子书包中教育大数据的模块内容进行分析。之后,在评价内容上从课程内容学习、参与互动交流、考试与作品和课外资源学习四个方面进行了细分和聚类．构建了基于电子书包的个性化学习评价模型。在评价结果上,依据柯氏四级评估模式和布鲁姆教学目标分类理论设计了基于教育大数据的个性化评价层次塔,该层次塔包括学习成效、概念转变、学习迁移和学习力四个层级。最后,结合教育大数据、教育云服务、个性化评价模型和评价层次塔,设计了个性化学习评价系统模型,包括信息采集模块、数据分析与处理模块、个性化评价模块和可视化反馈模块,并通过云管理层实现对教育云服务平台、云存储池和云集群计算平台的调控和管理,以期为后面开展个性化评价系统的设计与开发提供有益的指导。 相似文献
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针对安防领域中的信息孤岛问题,本文提出一种基于大数据的分布式云计算模型,该模型由域结点、子域结点和终端结点组成,终端结点负责数据的采集,域结点和子域结点负责数据的计算和存储,并给出一种基于云计算的大数据安防监控系统架构．该模型集成了大数据和云计算的各自优势,解决了安防领域中的信息孤岛问题,具有通信带宽低、扩展弹性高和易于实施的特点． 相似文献
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基于SimpleDB进行分布式数据云存储 总被引：1，自引：0，他引：1
云存储是近年来兴起的一种数据存储方式,建立在云计算的技术前提上,是未来数据存储的必然趋势。文章通过对Amazon的云存储产品simpleDB的介绍,展示云存储的基本概念与使用方法。 相似文献
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为了提高个人信用评分模型算法预测精准率,受视觉领域数据增广思路启发,提出融合数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型。该模型首先对原始个人信用数据进行数据增广处理,然后基于机器学习分类算法训练一个二分类个人信用评分模型,最后基于公开个人信用数据集,分别建立未经过数据增广和经过数据增广处理后的个人信用评分模型。对比准确率、精确率、召回率、F1 得分、AUC 值和 ROC 曲线等 6 个性能评价指标,结果显示,相较于仅基于机器学习算法的个人信用评分模型,融合了数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型使得分类性能得到了一定提升,分类准确率平均高出 5%。 相似文献
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石少敏 《陕西教育学院学报》2011,27(3):89-93
数据质量在信息管理系统中具有重要意义。然而,由于用户拼写、录入、系统升级等原因导致各种数据质量问题的出现。数据清洗的目的就是检测出脏数据并修复它们。而当前的清洗工具缺乏灵活性和扩展性,基于此,本文提出了一个基于规则和数据学习的通用清洗模型。模型实现了动态规则学习和动态数据学习等关键技术。通过规则匹配和反馈学习过程实现了动态清洗规则最佳选择;通过字段学习和元表学习过程实现了动态数据的初始化。实验证明,应用该模型保证了动态数据的质量,提高了当前清洗工具的灵活性和扩展性。 相似文献
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近年来,随着云计算、大数据等技术的迅猛发展,如何快速、有效地从纷繁复杂的数据中获取有价值的信息成为当前大数据应用的关键问题。为此,对基于大数据云平台的深度学习预测模型进行研究,以对未来序列数据走势进行有效预测。首先对几种基于深度学习的长短序列预测模型进行对比分析,分析其与传统预测模型的区别及优势,提出一种加入 dropout 的轻量级 GRU 预测模型。采用代表性天气数据作为实验对象,实验结果表明,该方法的实验预测指标 MAE（平均绝对误差）的平均值相比传统预测方法有所提高,从而有效验证了轻量级 GRU 预测方法的正确性与有效性。 相似文献
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为了改善国内医疗云数据存储与共享中患者隐私泄露问题,加快互联网+医疗与医疗云建设,提出一种针对医疗大数据安全共享的隐私保护模型。模型将数据共享过程划分为3个阶段,明确各部分功能。采用一种适合医疗云数据加密场景的RS-Blowfish混合加密算法用于模型数据传输,在数据安全共享的同时兼具数字加密及身份认证功能。增添明文与密钥的Z形置换,改善初始密钥安全性,增添密钥认证,将传统的RSA算法、Blowfish算法和SHA-256算法结合为一个整体。实验结果表明, RS-Blowfish混合加密算法在增强Blowfish安全性的同时,加密速度较3DES快30%,较AES快10%。 相似文献
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从数据采集、精简、配准等方面讨论了数据点云的预处理.在第三部分,针对散乱数据点集,给出了的基于数学期望的数据点云预处理,精简并去掉分布较稀疏部分的数据点,并按照数学期望意义下数据密集的位置对点云进行了预处理. 相似文献