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AI数据(ai少女模型数据)

张世龙2021年12月22日 07:41天道酬勤1000

为高校大数据解决方案提供建设咨询、大数据建设、数据处理、数据存储与建模、分析与挖掘、展示与应用、安全与运维等全流程服务。 面向高校管理、服务、科研和教育的主要功能,为用户提供软硬件环境的总体设计,为高校建立整体大数据应用服务环境,从而帮助用户开展教育数据的深入分析和应用工作,帮助高校从IT走向DT

一、应用需求

2015年8月,国务院发行了《促进大数据发展行动纲要》 (以下简称《纲要》 )。 《纲要》年表明,将大数据技术应用于我国文化教育领域,建立教育文化大数据。 从目前全国各高校的信息化规划来看,都将大数据作为重点工作内容。 高校数据具有很高的挖掘分析价值,近年来,高校数字化校园的建设丰富了学校教育、科研、行政管理、生活服务等各方面的数据。 但是,高校要发挥这些数据的潜在价值,探索教育大数据的应用,将面临以下挑战。 数据接口不完整,有效数据质量不高; 对信息化软硬件和运输服务要求较高的建设需要相关分析、统一规划的高校用户类型较多,需求不同。

二、框架

作为大学大数据解决方案的核心智能大数据,Sunm-In Center采用了业界领先的技术,Sunm-In Center具有极高的可用性、极高的可扩展性、卓越的处理性能,是Pb级以上的数据支持图形采集校内业务系统、互联网和设备日志等不同类型的数据,提供强大的实时和离线计算能力,同时具有丰富的数据挖掘分析算法,为高校管理、服务、 在教育和科研等方向提供了深大数据的综合分析结果,为高校用户奠定了大量数据深度分析的基础,可以挖掘数据潜在的核心价值,辅助决策。

2.1、智能数据采集中心In Center-DC

InCenter-DC通过接口读取、数据库获取、网络爬虫和智能输入4种方式收集学校数据,全部保存在融合了HIVE、MySQL、HDFS多种集群的数据仓库中,数据的原始性In Center-DC还支持结构化、半结构化和非结构化数据,并支持FTP、HTTP、Oracle和Syslog等收集方法。 同时独创采用可视化ETL工具的设计,用户可以灵活拖动,自主设计数据采集,提供图形数据报告,用于数据监控和质量跟踪。

2.2、智能数据预处理中心In Center-PT

In Center-PT是一种数据预处理工具,用于处理缺失的数据、错误的数据、无法使用的数据等,结合学校标准和国家标准规范,重新整理学校数据,保证大数据分析原始数据的质量。

2.3、智能挖掘算法中心In Center-MA

In Center-MA内置大量的大学大数据和机器学习算法,包括分类、聚类、回归、频率关联和神经网络等,形成学生素质评价、行为异常、心理异常等大数据分析模型。 另外,In Center-MA内置了50多种高校行业定制优化专用算法,用于深度挖掘分析大数据中的海量数据,基于高校业务快速构建大数据挖掘分析。

2.4、智能统一API中心In Center-UA

In Center-UA整合了大数据中的不同类型的异构数据库,实现了接口的统一封装和数据调度,屏蔽了语言和工具接口的差异,使标准的JDBC接口对外支持Java等多种开发语言,支持与第三方BI开发工具的对接,提高用户数据查询、数据存储管理、自主开发的易用性。

三、关键技术

3.1、准确可视化的数据管理技术

通过灵活拖动,自主设计数据采集、拟合、转换的流程,提供一个可视化的高校智能ETL工具箱,实现数据的图形化采集和监控管理。 同时,Sun m-In Center成功收集和管理了40多种大学数据源,每天处理的数据条目超过300万,有非常丰富的大学数据收集落地经验,能够满足大学不同现状的数据管理需求。

3.2、高效实时的数据处理技术

提供批处理、时分处理、实时处理等多种数据处理方式,在大学不同类型数据产生满足时间、空间及格式差异带来的数据多样性的同时,还提供了Hash、Range、List和Datetime等切片技术

3.3、终极性能和高效搜索技术

具有出色的多任务并行和分布式计算性能,在性能和可扩展性方面具有低延迟、高吞吐量

、强容错、易扩展等特点; 结合Eat ic Search和针对高校行业自定义分片技术,达到毫秒级全文搜索,可实现单条查询速度3毫秒以内、十亿多条日志量检索时间在7秒以内。

3.4、高校算法模型库

集成Spark计算引擎, 结合多种分布式算法和标准语言算法, 形成内容丰富的高校算法库(含学生特征、心理异常等50多种算法),让高校大数据分析更具有战略性和预测性;内置大量高校常用算法模型。用户通过接口实时调用,实现自主大数据分析,实现数据的价值转化,满足高校自主开发应用、大数据竞赛及灵活的数据分析需求。

3.5、开放数据标准与生态体系

提供了对外统一的API接口, 支持SQL、R语言、Python、Scala、Java等多种语言,可无缝对接第三方主流BI,从而实现快速自主构建大数据应用环境,满足高校开发和运维的需求。整个产品设计基于业内领先的主流开源技术进行深度定制,并采用模块化设计,可实现在不影响业务正常运行下的版本无缝升级。

3.6、极为严密的安全防护体系

融合了权限控制、数据加密/脱敏、审计隔离、报警阻断和多租户安全等技术,建立了标准规范的大数据安全防御体系,全面保障用户的数据绝对安全。同时利用先进的编码容错技术,实现分布式数据存放与恢复,将平均无故障时间提高一倍。

四、 应用效果

为高校用户的大数据应用提供了“一站式”的解决方案,包括软硬件环境的建设和统一管理系统的构建,在高校大数据的实际应用上,以精准管理、个性化服务、科研评估以及个性化教学为目标,提供的大数据具体应。在关键应用的交付,能够真正让高校体验到大数据的应用价值。

4.1、实现精准管理

1.微观微观分析学校所有数据,建设“管理驾驶舱”,实现全校和职能部门的发展态势一目了然,让全校情况数据化、可视化。

2.宏观宏观展现全校人事、教务、学工、科研、信息化等全方位发展现状,为学校分析深层次的管理问题提供数据支撑,提前发现潜在问题;支持开放权限给各个职能部门,显示该部门的整体情况。

3.总体构建正负面舆论预警模型,自动定位出现异常舆论通知校领导,同时支持事后输入关键词跟踪舆论动态。

4.2、提供个性化服务

提供学生在校学习生活的全面数据展示,横纵向对比每个学生的个人发展态势,剖析学业、生活及综合素质上升和下降的原因;建立全校学生身体素质、理工水平等多维度的个人画像档案,分析优秀学生的行为特征,为学生树立行为模范;绘制出学生“行为轨迹”,预测学生失联、逃课、心理以及安全隐患等异常行为,通知老师和领导以规避风险。

4.3、细化科研评估

挖掘高校科研的结构发展、成果效益等维度的特征,发现科研项目、学科发展和成果产出等数据间的相互关系,为学校定性科研管理、科研决策提供全面的数据支持,实现高校科研管理的可视化、灵活化和多样化;横纵向对比学校科研发展情况,分析学校之间的差距与优势,提出科研发展策略和建议,提高科研管理的针对性和综合效率。

4.4、促进个性化教学

提供学习、生活和活动等方面的报告,推送符合学生课程和兴趣的优质教学资源,对学生选课、课程学习和期末复习提供针对性建议,让学生更好地规划大学生活,为个性化学习提供指导;分析各班各专业的课程学习进展,评估教学质量和预测教学效果,方便教师改善教学策略,促进因材教学。

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