Die huidige situasie is dat die inligtingsgrondslag van universiteite basies voltooi is, wat die konstruksiestadium betree om onderwysers, studente en scenariobestuurtoepassings beter te bedien met inligting.
Tans, in die proses van onderrig, onderwyser-student-leer en klaskamerbenutting, het die insameling van groot data, die oordrag van inligting en die beheer van die internet van dinge in die onderrigruimte dringende kwessies geword wat in die gesig gestaar moet word. .
Die versameling van onderrigdata kan die mees outentieke, akkurate en rykste databron vir die ontleding van die onderrig van groot data verskaf, en sodoende data-analise akkuraat en effektief maak;Die kommunikasie van onderriginligting dek verskeie aspekte, insluitend veranderinge in kursusinligting, kennisgewings van vakansies, klaskamerbesetting, bevordering van onderrigaktiwiteite, en graduerings-, inskrywings- en indiensnemingsinligting.Tradisionele kennisgewingmetodes het die probleem van laag vir laag kommunikasie en nou dekking.Informatisering moet help om kommunikasietentakels te verhoog, kommunikasieskakels te verminder en inligtingsverlies te verminder, en sodoende die deursigtigheid, regverdigheid en openheid van inligting te verseker;
As die mees kernonderrighulpbron, het die gebruik van hulpbronne en die beheer van die Internet van Dinge binne die klaskamer belangrike knelpunte in diensvermoëns geword.Deur die hulpbronsituasie oop te stel deur 'n inligtinggebaseerde platform, die vestiging van IoT-beheerskakeling, en die verbetering van bedryfs- en instandhoudingsdiensvermoëns, kan hulpbronne dienste aan meer onderwysers en studente verskaf, wat 'n rol speel in toepassing.
Deur 'n geïntegreerde diensplatform vir onderwyser- en studente-opleiding en -onderrig te bou, sal kurrikuluminligting, inskrywings- en indiensnemingsinligting, vakansie-inligting, leerhulpbronstatus en skoolpromosiekennisgewings vrygestel word om hoëfrekwensie-leerscenario's te bereik, om te verseker dat skole verskeie dienswerk vir onderwysers en studente en verwagte voordele te bereik.
Deur 'n geïntegreerde diensplatform vir onderwysers- en studente-opleiding en onderrig te bou, sal ons die werking en beheer van onderrigruimte en onderrigtoerusting deur IoT verfyn, bedryfs- en instandhoudingsdoeltreffendheid verbeter, die vlak van onderrigwaarborg werking en diens verbeter, en 'n gladder implementering van onderrigwerk.
Deur 'n geïntegreerde diensplatform vir onderwysers- en studente-opleiding en -onderrig te bou, versamel ons data oor studente se klaskamergedrag, sien ons die operasionele status van onderrighulpbronne, en lê die grondslag vir daaropvolgende grootdata-analise en operasionele waarskuwing.
Dit kan ook 'n positiewe impak hê op die ontwikkeling van kampusinligting:
1. Toepassing van gesigherkenning
Deur die toepassing van gesigsherkenning binne die klaskamer kan die doeltreffendheid van gesigsherkenning op kampus op groot skaal geverifieer word.Terselfdertyd kan 'n hoë-gehalte en veilige gesigdatabasis gebou word om die inligtingskonstruksie van 'n verenigde datasentrum te verbeter.
2. Data konsekwentheid verifikasie
Hierdie platform moet multi-bron heterogene data integreer, insluitend akademiese kursusdata, personeellêerdata, basiese lokaaldata, eenkaartdata, eksamendata, ens. Deur die implementering en toepassing van hierdie platform kan die konsekwentheid en akkuraatheid van data word geverifieer, waardeur die databasis van inligtingskonstruksie voortdurend gekonsolideer word.
3. Ryk bronne van groot data
Deur die konstruksie van hierdie platform kan 'n groot hoeveelheid studentegedragsdata, ruimtelike status en gebruiksdata ingesamel word, wat ryk en akkurate databronne verskaf vir daaropvolgende grootdata-analise, en sodoende groter moontlikhede bring.
Op die oomblik het die konstruksie van inligtingstegnologie 'n nuwe konsep en vraag betree.Die Ministerie van Onderwys het voorgestel dat "aansoek die koning is, diens is die topprioriteit".In die proses van inligtingstegnologie-konstruksie in universiteite het die oorgrote meerderheid skole 'n verenigde identiteitsverifikasieplatform gebou.Met die ontwikkeling van inligtingstegnologie is die kenmerke van 'n verenigde identiteit egter nie meer beperk tot rekeninge en wagwoorde nie.Kampuskaarte, QR-kodes, gelaatstrekke en ander biometriese herkenningskenmerke word geleidelik wyd op kampus gebruik.
In die toepassing van inligtingstegnologie in universiteite is identiteitsherkenning in verskeie scenario's toegepas: klaskamers, slaapsale, onderriggeboue, opleidingsgeboue, kantoorgeboue, biblioteke, kantiene, sportlokale en selfs skoolingange.Elke toepassingscenario is onafhanklik, maar onderling verwant, wat 'n samewerkende skakeling vereis om doeltreffende bestuur en dienste te bereik.Met die verandering van kampuskonsepte neem die vraag na ingebedde dienste toe.
In die proses om groot data in universiteite te bou, sal die rol van groot data in toekomstige kampusbedrywighede en -bestuur baie belangrik wees.Die grootste uitdaging lê in data-insameling, maar daar is twee probleme in die konstruksieproses:
Eenwording van data en akkumulasie van data.
Weens langtermyn-historiese redes is data in verskeie stelsels versprei en van mekaar geïsoleer.Selfs al het die skool 'n verenigde datasentrum gevestig, kan dit baie vuil data en onskoongemaakte data tot gevolg hê as gevolg van 'n gebrek aan begrip van die besigheid van elke departement, wat dit moeilik maak om resultate na praktiese toepassings te bring.Deur 'n slim klasidentifikasiestelsel te vestig, word die skool se personeeldata, departementele organisasiestruktuur, kursusdata, eenkaartdata en gesigdata verenig, verenigde passing van heterogene data van veelvuldige partye, en verifikasie van data-akkuraatheid deur praktiese toepassingsaanbieding, uiteindelik voltooiing van data skoonmaak en unifikasie.
Data-insameling
In die daaglikse gedrag van studente is klasgedragdata en lokaaltoegangs- en uitgangdata relatief groot en volledig en betroubaar.Vanuit die perspektief van grootdataplatformkonstruksie het die bou van identiteitsherkenningstoepassings en die insameling van gedragsdata noodsaaklike voorvereistes geword.
Die algehele oplossing kan in verskeie hoofstelsels verdeel word: akademiese bywoningsbestuurstelsel, skedulebestuurstelsel, inligtingvrystellingbestuurstelsel, intydse toegangsbeheerbestuurstelsel, slim eksamenbestuurstelsel, toerustingherstelbestuurstelsel, en lokaal-afspraakbestuurstelsel, gekombineer met 'n groot skerm data moniteringstelsel en verskeie toepassing mobiele terminale.
Die herkenningsmetode vir gesigsherkenning is hoofsaaklik gebaseer op kampuskaarte, ondersteunende QR-kodeskandering en gesigsherkenninguitbreiding (geïmplementeer met slimklaskaarte).
Verbeter die skool se inligtingstegnologie openbare basiese diensvermoëns omvattend, bou 'n omvattende databate en deelstelsel, bevorder die konstruksie van inligtingstegnologie-onderrigplatforms, verbeter netwerksekuriteitbeheervermoëns en help die skool se innoverende ontwikkeling.
Shandong Well Data Co., Ltd., 'n professionele vervaardiger van intelligente identifikasie hardeware sedert 1997, ondersteun ODM, OEM en verskeie aanpassings volgens kliënte se vereistes.Ons is toegewy aan die ID-identifikasietegnologie, soos biometriese, vingerafdruk, kaart, gesig, geïntegreer met draadlose tegnologie en navorsing, produksie, verkope van intelligente identifikasieterminale soos tydbywoning, toegangsbeheer, gesig- en temperatuurbespeuring vir COVID-19, ens. ..
Ons kan SDK en API verskaf, selfs pasgemaakte SDK om die kliënt se ontwerp van terminale te ondersteun.Ons hoop opreg om met al die gebruikers, stelselintegreerders, sagteware-ontwikkelaars en verspreiders in die wêreld saam te werk om wen-wen-samewerking te verwesenlik en die wonderlike toekoms te skep.
Datum van stigting: 1997 Lystyd: 2015 (Nuwe Derde Raad voorraad kode 833552) Onderneming kwalifikasie: Nasionale hoë-tegnologie onderneming, dubbel sagteware sertifisering onderneming, bekende handelsmerk onderneming, Shandong onderneming tegnologie sentrum, Shandong onsigbare kampioen onderneming.Ondernemingsgrootte: die maatskappy het meer as 150 werknemers, 80 R&D-ingenieurs, meer as 30 kundiges.Kernvermoëns: hardeware-ontwikkeling, OEM ODM en aanpassing, navorsing en ontwikkeling van sagtewaretegnologie, persoonlike produkontwikkeling en diensvermoë.