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关键词： 大数据   高校   精准思政   数字化  

摘要： 大数据时代,传统思想政治教育与前沿技术深度融合,促进精准教育理念在高校思想政治教育发展中实现新突破。同时,高校实施精准思政面临传统观念与精准思维冲突、信息茧房与数据孤岛困境、技术风险与思维固化危机,需要高校思想政治教育工作者联合多方力量从理论、技术、实践等不同维度探索多样化对策,实现数字技术赋能高校精准思政高质量发展。

关键词： 循证教育   教育治理   大数据  

摘要： 我国教育治理与数据技术呈现一定的“脱嵌”色彩,亟需走出一条与高质量发展要求相适应的社会责任与创新之道。数据技术介入循证教育治理具有三重突出价值,表现为数据驱动全域治理的基本范式、塑造平衡共叠的良性循环治理环境和构建“政产学研用”的系统治理工程。本文从话语逻辑、实践向度和模型重构阐述循证教育治理从“暗箱隐喻”到“靶向隐喻”、从“因果性治理”到“关联性治理”、从“线性职能结构”到“双重协同效应”的演进机制,呈现“数据集成—数据聚焦—数据关联—数据运用—数据预警”为主线的数据运行和“循证识别—循证研判—循证分析—循证决策—循证防控”为主线的循证治理过程。在进一步审视大数据置入教育治理过程中,需澄明循证共识与场域准入、循证过度与价值理性的阈限。

关键词： 互联网+   智慧农机   大数据平台   发展建议  

摘要： 互联网技术正以前所未有的速度和深度渗透到各个传统产业领域,农业作为国家经济的基础产业也迎来了深刻变革的契机。随着物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术在农业生产环节中的逐步应用,智慧农机应运而生并成为推动农业现代化进程的关键力量。在分析互联网+对智慧农机大数据平台发展促进作用的基础上,提出了智慧农机大数据平台的运用建议;最后对智慧农机大数据平台运用效果进行了分析。

关键词： 大数据   电力能源系统   可靠性   数据分析   预测性维护  

摘要： 在电力能源系统中,大数据技术能够实时监测和分析海量的运行数据,从而识别潜在的故障和风险。此外,通过数据挖掘和分析,可以预测设备的故障概率,优化维护策略,减少停机时间。其中,数据集成管理、数据分析、故障诊断和预警等关键技术可以为决策者提供重要的信息支持。

关键词： 云计算   计算机软件安全   风险评估体系   模糊综合评价  

摘要： 随着云计算应用的不断普及,软件安全问题日益突出,开发一种高效、精准且可自动化执行的安全风险评估策略已成为当务之急。为减少人为判断偏差,提高评估的精确性和可信度,并实现评估流程的智能化,文章基于云环境风险分析模型和改进的层次分析法,构建了一套全新的计算机软件安全风险评估体系。该体系通过引入模糊综合评价理论,对风险关键因素进行量化,实现了全面且客观的评估。

关键词： 司法大数据   一体化   协同   司法信息化  

摘要： 司法大数据是“大数据+”智慧司法的产物。作为新型司法基础资源,司法大数据一体化协同是现代司法运行的基础。针对司法大数据一体化协同实践中的资源整合局限、技术权力扩张、决策参照性不足等困境,当务之策应在阐释司法大数据一体化协同法治效能的基础上,分析其内生局限性,立足数据的分享与控制平衡,进而探索司法大数据一体化协同的优化策略,以期提升协同实效、增强数据功能。通过确立司法大数据分享与控制的平衡机制,优化司法大数据辅助的适配效能,防控司法大数据应用的系统性风险,推动数据跨区域、跨层级、跨部门的互联互通,加深大数据在司法中的共享与融合。

关键词： 大数据   侦查学   专业建设   人才培养  

摘要： 刑事犯罪的产业化趋势和数据化生态、以审判为中心的诉讼制度改革、公安工作现代化的目标是侦查学专业建设所处的新时代背景,进入大数据时代,A省公安院校侦查学专业建设紧跟时代发展步伐,完善人才培养方案、融入数据侦查思维、强化实战引领教学、校局合作协同育人,形成了"5+1"一体化、创新型的培养体系和"5+2"全方位、多维度的素质体系,为侦查学专业发展开创了新的实践路径.

关键词： 大数据分析   金融专业教学   教学内容优化  

摘要： 当前大数据分析技术的飞速发展,给高校的教育教学工作带来巨大的影响.从目前金融专业教育视角看,大数据技术的应用改变了传统的教学模式,同时也对高校金融专业教育教学工作提出了全新的要求和挑战.为此在金融专业的教育教学中,教师更加重视大数据分析技术的引入,并通过大数据分析结果的应用推动金融专业教学内容的优化,为改善高校金融专业教学效果提供参考.

摘要： 在信息化时代，技术的迅猛发展改变了数据在教育领域中的角色，提高了高等教育管理的效率与准确度，同时也对教育的公平性与适应性提出了更新、更高的要求。对此，本文将深度分析大数据时代高等教育管理改革的必要性，探究大数据环境下高等教育管理的现状，并进一步探讨其优化方案，以期为高等教育管理的理论与实践提供有益参考，并引导教育管理者在大数据的支持下，优化资源配置，提高教育质量，实现教育资源的公平分配和教育质量的全面提升。