Цяперашняя сітуацыя такая, што інфармацыйная аснова універсітэтаў у асноўным завершана, уступаючы ў стадыю будаўніцтва лепшага абслугоўвання выкладчыкаў, студэнтаў і прыкладанняў для кіравання сцэнарыямі з інфармацыяй.
У цяперашні час у працэсе выкладання, навучання настаўніка і студэнта і выкарыстання класа збор вялікіх даных, перадача інфармацыі і кантроль Інтэрнэту рэчаў у вучэбнай прасторы сталі актуальнымі праблемамі, з якімі трэба сутыкнуцца .
Збор вучэбных дадзеных можа стаць найбольш сапраўднай, дакладнай і багатай крыніцай дадзеных для аналізу навучальных вялікіх дадзеных, што робіць аналіз дадзеных дакладным і эфектыўным;Перадача педагагічнай інфармацыі ахоплівае розныя аспекты, у тым ліку змяненні ў інфармацыі аб курсах, паведамленні пра канікулы, занятасць класаў, прасоўванне педагагічнай дзейнасці, а таксама інфармацыю аб заканчэнні школы, рэгістрацыі і працаўладкаванні.Традыцыйныя метады апавяшчэння маюць праблему паслойнай сувязі і вузкага ахопу.Інфарматызацыя павінна садзейнічаць пашырэнню камунікацыйных шчупальцаў, скарачэнню камунікацыйных сувязяў і памяншэнню страт інфармацыі, тым самым забяспечваючы празрыстасць, справядлівасць і адкрытасць інфармацыі;
Выкарыстанне рэсурсаў і кантроль Інтэрнэту рэчаў у класе, як самы асноўны навучальны рэсурс, сталі ключавымі вузкімі месцамі ў магчымасці абслугоўвання.Адкрываючы сітуацыю з рэсурсамі праз інфармацыйную платформу, усталёўваючы кантрольную сувязь IoT і паляпшаючы магчымасці эксплуатацыі і тэхнічнага абслугоўвання, рэсурсы могуць прадастаўляць паслугі большай колькасці выкладчыкаў і студэнтаў, адыгрываючы ролю ў прымяненні.
Пабудаваўшы інтэграваную платформу абслугоўвання настаўнікаў і студэнтаў для навучання і выкладання, інфармацыя аб навучальных праграмах, інфармацыя аб рэгістрацыі і працаўладкаванні, інфармацыя пра канікулы, статус навучальных рэсурсаў і школьныя рэкламныя абвесткі будуць выпушчаныя для дасягнення сцэнарыяў навучання з высокай частатой, гарантуючы, што школы могуць успрымаць розныя абслугоўванне настаўнікаў і студэнтаў і дасягненне чаканай выгады.
Ствараючы інтэграваную сэрвісную платформу для навучання і навучання выкладчыкаў і студэнтаў, мы ўдасканалім працу і кантроль вучэбнай прасторы і навучальнага абсталявання праз IoT, павысім эфектыўнасць эксплуатацыі і абслугоўвання, павысім узровень працы і абслугоўвання, гарантыі выкладання, а таксама забяспечым больш гладкую ажыццяўленне вучэбнай работы.
Ствараючы інтэграваную сэрвісную платформу для навучання і выкладання выкладчыкаў і студэнтаў, мы збіраем даныя аб паводзінах студэнтаў у класе, ацэньваем працоўны стан навучальных рэсурсаў і закладваем аснову для наступнага аналізу вялікіх даных і аператыўнага папярэджання.
Гэта таксама можа станоўча паўплываць на развіццё інфарматызацыі кампуса:
1. Прыкладанне распазнавання асоб
Дзякуючы прымяненню распазнавання твараў у класе, эфектыўнасць распазнавання твараў у універсітэцкім гарадку можа быць праверана ў вялікіх маштабах.У той жа час можна стварыць высакаякасную і бяспечную базу дадзеных аб асобах, каб палепшыць інфармацыйную структуру адзінага цэнтра апрацоўкі дадзеных.
2. Праверка ўзгодненасці дадзеных
Гэтая платформа павінна аб'ядноўваць гетэрагенныя даныя з некалькіх крыніц, у тым ліку даныя аб акадэмічных курсах, даныя асабістых файлаў, асноўныя даныя аб месцах, даныя адной карткі, даныя іспытаў і г. д. Дзякуючы ўкараненню і прымяненню гэтай платформы паслядоўнасць і дакладнасць даных могуць быць правераны, тым самым бесперапынна кансалідуючы аснову даных для пабудовы інфармацыі.
3. Багатыя крыніцы вялікіх даных
Дзякуючы пабудове гэтай платформы можна сабраць вялікую колькасць даных аб паводзінах навучэнцаў, прасторавым статусе і выкарыстанні, забяспечваючы багатыя і дакладныя крыніцы даных для наступнага аналізу вялікіх даных, што дае больш шырокія магчымасці.
У цяперашні час пабудова інфармацыйных тэхналогій набыла новую канцэпцыю і попыт.Міністэрства адукацыі прапанавала, што «прыкладанне - гэта цар, служба - галоўны прыярытэт».У працэсе пабудовы інфармацыйных тэхналогій ва ўніверсітэтах пераважная большасць школ пабудавалі адзіную платформу праверкі асобы.Аднак з развіццём інфармацыйных тэхналогій характарыстыкі адзінай асобы больш не абмяжоўваюцца ўліковымі запісамі і паролямі.Кампусныя карткі, QR-коды, рысы твару і іншыя функцыі біяметрычнага распазнання паступова шырока выкарыстоўваюцца ў кампусе.
Ва ўніверсітэцкіх інфармацыйных тэхналогіях распазнаванне асобы прымяняецца ў розных сітуацыях: у аўдыторыях, інтэрнатах, вучэбных карпусах, вучэбных карпусах, офісных будынках, бібліятэках, сталовых, спартыўных пляцоўках і нават на ўваходах у школы.Кожны сцэнарый прымянення незалежны, але ўзаемазвязаны, што патрабуе сумеснай сувязі для дасягнення эфектыўнага кіравання і паслуг.Са зменай канцэпцыі кампуса расце попыт на ўбудаваныя паслугі.
У працэсе стварэння вялікіх даных ва ўніверсітэтах роля вялікіх даных у будучых аперацыях і кіраванні кампусам будзе вельмі значнай.Самая вялікая праблема заключаецца ў зборы даных, але ёсць дзве складанасці ў працэсе пабудовы:
Уніфікацыя даных і назапашванне даных.
З-за доўгатэрміновых гістарычных прычын дадзеныя разрознены па розных сістэмах і ізаляваны адна ад адной.Нават калі школа стварыла аб'яднаны цэнтр апрацоўкі дадзеных, гэта можа прывесці да вялікай колькасці брудных і неачышчаных даных з-за недастатковага разумення бізнесу кожнага аддзела, што ўскладняе давядзенне вынікаў да практычнага прымянення.Дзякуючы ўстанаўленню разумнай сістэмы ідэнтыфікацыі класа даныя аб персанале школы, арганізацыйная структура аддзела, даныя курсаў, даныя адной карткі і даныя аб тварах аб'ядноўваюцца, уніфікавана супастаўленне гетэрагенных даных ад некалькіх бакоў і праверка дакладнасці даных праз практычную прэзентацыю прымянення, у канчатковым выніку завяршэнне ачысткі і ўніфікацыі дадзеных.
Збор дадзеных
У паўсядзённым паводзінах навучэнцаў даныя аб паводзінах у класе і даныя аб ўваходзе і выхадзе з месца адносна вялікія, поўныя і надзейныя.З пункту гледжання пабудовы платформы вялікіх даных стварэнне прыкладанняў для распазнавання асобы і збор даных аб паводзінах сталі неабходнымі перадумовамі.
Агульнае рашэнне можна падзяліць на некалькі асноўных сістэм: сістэма кіравання наведвальнасцю навучальных заняткаў, сістэма кіравання раскладам, сістэма кіравання выпускам інфармацыі, сістэма кіравання кантролем доступу ў рэжыме рэальнага часу, сістэма кіравання інтэлектуальнымі экзаменамі, сістэма кіравання рамонтам абсталявання і сістэма кіравання запісам на прыём у камбінаваныя з вялікім экранам сістэмы маніторынгу дадзеных і мабільных тэрміналаў розных прыкладанняў.
Метад распазнавання твараў у асноўным заснаваны на картах кампуса, якія падтрымліваюць сканіраванне QR-кода і пашырэнне распазнавання твараў (рэалізавана з дапамогай смарт-карт класа).
Ўсебакова пашыраць школьныя магчымасці базавых паслуг у галіне інфармацыйных тэхналогій, ствараць усеабдымную сістэму абмену данымі і інфармацыйнымі тэхналогіямі, садзейнічаць стварэнню платформаў для навучання інфармацыйным тэхналогіям, пашыраць магчымасці кантролю бяспекі сеткі і дапамагаць інавацыйнаму развіццю школы.
Shandong Well Data Co., Ltd., прафесійны вытворца інтэлектуальнага ідэнтыфікацыйнага абсталявання з 1997 года, падтрымлівае ODM, OEM і розныя налады ў адпаведнасці з патрабаваннямі заказчыка.Мы працуем над тэхналогіяй ідэнтыфікацыі ідэнтыфікацыі, такой як біяметрыя, адбіткі пальцаў, карты, асобы, інтэграваныя з бесправаднымі тэхналогіямі і даследаваннямі, вытворчасцю, продажам інтэлектуальных тэрміналаў ідэнтыфікацыі, такіх як улік працоўнага часу, кантроль доступу, выяўленне асобы і тэмпературы для COVID-19 і г.д. ..
Мы можам забяспечыць SDK і API, нават індывідуальны SDK для падтрымкі дызайну тэрміналаў заказчыка.Мы шчыра спадзяемся працаваць з усімі карыстальнікамі, сістэмнымі інтэгратарамі, распрацоўшчыкамі праграмнага забеспячэння і дыстрыб'ютарамі ў свеце, каб рэалізаваць ўзаемавыгаднае супрацоўніцтва і стварыць цудоўную будучыню.
Дата заснавання: 1997 г. Час лістынга: 2015 г. (код акцыі New Third Board 833552) Кваліфікацыя прадпрыемства: нацыянальнае высокатэхналагічнае прадпрыемства, прадпрыемства з падвойнай сертыфікацыяй праграмнага забеспячэння, прадпрыемства з вядомым брэндам, цэнтр карпаратыўных тэхналогій Шаньдуна, прадпрыемства нябачнага чэмпіёна Шаньдуна.Памер прадпрыемства: у кампаніі больш за 150 супрацоўнікаў, 80 інжынераў-даследчыкаў, больш за 30 экспертаў.Асноўныя здольнасці: распрацоўка апаратнага забеспячэння, OEM ODM і налада, даследаванне і распрацоўка праграмных тэхналогій, персаналізаваная распрацоўка прадуктаў і магчымасці абслугоўвання.