基于深度数据挖掘的高校信息数据整合方法

针对高效信息数据整合方法中未能使用Z-score算法对信息数据进行标准化处理,导致信息数据整合时存在整合精度低、时间长等问题,提出基于深度数据挖掘的高校信息数据整合方法。首先依据Z-score算法标准化信息数据,并依据标准化结果提取信息数据特征;再使用深度数据挖掘方法中的K-means算法计算数据特征生成基聚类器;最后将信息数据放入基聚类器中进行聚类;实现信息数据的整合。实验结果表明,运用该方法进行数据整合时,整合精度高、整合时长较短。

大数据背景下人工智能技术在“智慧校园”建设中的应用分析与展望

当前随着信息技术的不断发展,进入到以大数据、云计算以及人工智能为代表的"智能社会"的趋势越来越明显。因此,高校信息化建设的主体"智慧校园"建设也必须适应这一变化趋势,在推进"信息化"的同时,积极研究"智能化"这一新命题对高校教学、管理等各方面带来的机遇与挑战。本文站在大数据与人工智能技术前沿的领域,重新审视"智慧校园"这一概念所应该具备的新内涵,探讨了以校园大数据为背景的人工智能技术给当前高校教学与管理领域所带来新方法、新手段,并对该技术对"智慧校园"建设中所起的重要作用做了展望。

地理信息系统GIS在城市测绘中的应用思考

随着社会经济的飞速发展,国家越来越重视城市化发展,致使近年城市面貌发生了显著改变,随之而来的问题也越来越多,比如未合理利用土地、未合理规划城市等。城镇化建设过程中,为提高基建项目质量,使其持续、快速发展,则将地理信息系统GIS应用到了城市测绘当中。现阶段,GIS系统在城市测绘中主要负责规划控制及商业楼住址的选择等。编制测绘过程中,在GIS空间分析的辅助下,能够在短时间明确并分析复杂、繁琐的空间问题,提高城市测绘方案的可行性及合理性。本文主要针对地理信息系统GIS在城市测绘中的应用进行分析。

大数据下高校档案管理信息化建设研究

社会在不断发展,科技也在前进.因此,大数据时代是人类社会必然会到来的时代.当前大数据带来的社会结构改革是当前社会发展的必然趋势.在这样的时代背景下,以及在高校中,利用大数据完善档案管理,让档案管理能够向信息化方向发展,是非常值得研究的.

美国院校研究的生成与组织建制

美国院校研究协会的成立,标志着美国院校研究新领域的形成,专业学术组织推动了院校研究在美国的建制化与成熟化。当前,其职能主要有:为协会成员收集、处理以及将数据转化为信息提供协助,从而为高等教育的决策提供支持;协助高校领导者、政策制定者"智能决策"、项目规划、财政决策等;为政府报告提供数据;提供培训性的活动,既包括开展"高等教育整合数据系统"的工作坊与学习指导,也包括提供资料与决策的培养课程,旨在发展院校研究者支持数据-信息决策所需的技能。美国高校院校研究机构的组织形式存在差异,一部分高校的院校研究组织机构为独立建制,一部分高校的院校研究组织机构是作为其他组织机构的职能部门。院校研究办公室通常由一位主任/主管担任领导者的角色,其他人员则为团队成员,团队成员的主要角色有两个:研究员和分析员。美国院校研究的建制化源于内外部因素的共同作用,可资借鉴:高等教育问责、认证的制度化对院校研究的激发作用;网络化、专业化的院校研究协会组织对院校研究的推动与支援;高校院校研究基于数据的决策/管理模式及专职研究团队。

关于提高我国大学排名信度的思考

随着本世纪初我国高等教育大众化的到来,大学排名成为当前社会的热点话题。但我国各组织公布的大学排名存在信度不高的问题。笔者探讨了当前影响我国大学排名信度的三个主要问题,并提出了提高我国大学排名信度的对策。