面向大数据的Storm框架研究与应用

大数据计算主要包括批量计算和实时计算,针对批量计算处理的都是历史数据而不能实现低延迟高响应的缺点,基于Storm并借助开源框架Flume、Kafka,设计了一个实时数据收集与处理的系统,将数据转为流的形式,对收集来的数据直接在内存以流的形式进行计算,输出有价值的信息。最后对系统进行性能测试以及计算能力的测试。实验结果表明,该系统可扩展性良好,且并行计算能力稳定,适合大量实时数据处理。

Hadoop云存储策略的研究与优化

分布式文件系统(HDFS)是海量数据的主要存储方式。HDFS默认的存储策略中,采用固定的数据副本个数以及随机选择远端节点的策略来保证数据的本地性和安全性,但当系统发生故障需要进行数据恢复时,默认策略将会造成系统时间的损失和节点存储负载的不均衡。提出一种改进的HDFS存储策略,根据节点的失效率以及期望的数据可用性建立一种概率模型,通过模型来优化数据副本个数,并根据节点的评价系数来选择远端节点进行副本存储。实验结果表明该策略针对海量数据时提高系统的存储性能。

电子政务系统中业务流程梳理的研究与应用

在快速发展的信息技术下,信息化技术条件下的政府业务也朝着电子政务的方向发展。针对电子政务系统中跨部门的业务协同与信息系统共享频繁,业务流程描述与系统实现中的流程描述存在差异的问题,基于电子政务的全局性、实用性、统一性原则,利用规范的语言和结构,建立一套符合在政府业务梳理规范下的业务流程管理体系,从而实现业务与系统实现的一致性,并准确把握政府部门业务职责以及部门之间的业务协同和合作的情况,同时在某市人大政务系统得到实际应用。

基于二次校正的教育考试大数据分析评价方法

针对教育考试质量评价过程中面临的单一、片面、复杂特性以及由此而导致的考试评价不科学、不客观等问题,提出了基于二次校正的考试数据分析与评价方法。首先定义考试数据属性,包括正向属性与反向属性,建立梯度式评价规则;其次在定义数据属性与基本评价规则基础上对考试数据进行基于谱聚类的分层过滤,标识出基本的群体簇;然后基于梯度式评价规则对群体簇进行二次校正,识别出因特殊原因而导致分数变动较大的特殊群体,为教师发现问题和有针对性辅导提供准确判断依据;最后基于云技术研发了面向跨区域、多用户的教育考试大数据分析与评价服务平台。应用实践证明,该平台可有效提高考试数据获取、存储效率,同时为教育主管和实施部门提供有效分析工具。目前该平台服务对象已遍布全国13个省、100多个城市,考试数据获取、存储与评价分析业务占全国学历考试市场的40%。

人工智能技术在考试中的应用

近年来,以深度学习为基础的人工智能技术在计算机视觉、语音、自然语言处理等领域取得重大突破。本文详细阐述人工智能技术在考试命题、英语听说考试、纸笔考试评卷和标准化考场建设4个方面的成功应用,以及由此带来教育考试方式的重大变化,同时展望了人工智能技术在教育考试中的未来发展方向和前景。

语音评测技术助力英语口语教学与评价

在学习一门语言时,不仅要做到能看会写,还要做到能听会说。然而,对于学生而言,后者通常比前者更具难度。如何让学生更好地将语言学以致用,成为了很多老师深入思考的问题。随着语音评测技术的发展,这一问题有望得到很好的解决。本文将以科大讯飞研发的英语口语智能考试及评分系统、英语听说教考平台、小学口语作业平台为例,解读技术对语言学习带来的改变。

滚动预算在企业管理中的应用探究

滚动预算作为一种灵活的预算编制和管理方法,在企业管理中发挥着重要作用。与传统静态预算相比,滚动预算更加符合现代企业管理的需要,能够更好地适应市场变化和业务发展的需求。通过不断调整和更新预算,企业能够更准确地预测和规划未来业务活动,提高决策效率,实现资源优化配置。基于此,阐述了滚动预算的特点和重要性,探讨了滚动预算在企业管理中的应用。