Den nuværende situation er, at informationsgrundlaget for universiteter stort set er blevet afsluttet, og er gået ind i opbygningsfasen for bedre at betjene lærere, studerende og scenariestyringsapplikationer med informationsbehandling.
På nuværende tidspunkt er indsamlingen af big data, transmissionen af information og kontrollen med Internet of Things i undervisningsrummet blevet presserende problemer, der skal håndteres i undervisningsprocessen, lærer-elev-læring og klasseværelsesudnyttelse. .
Indsamlingen af undervisningsdata kan give den mest autentiske, nøjagtige og rige datakilde til analyse af undervisning i big data, og dermed gøre dataanalyse nøjagtig og effektiv;Formidling af undervisningsinformation dækker forskellige aspekter, herunder ændringer i kursusinformation, meddelelser om ferier, belægning i klasseværelset, fremme af undervisningsaktiviteter og oplysninger om eksamen, tilmelding og beskæftigelse.Traditionelle meddelelsesmetoder har problemet med lag for lag kommunikation og snæver dækning.Informatisering bør bidrage til at øge kommunikationens fangarme, reducere kommunikationsforbindelser og reducere informationstab og derved sikre gennemsigtigheden, retfærdigheden og åbenheden af information;
Som den mest centrale undervisningsressource er udnyttelsen af ressourcer og kontrollen af tingenes internet i klasseværelset blevet vigtige flaskehalse i servicekapaciteter.Ved at åbne op for ressourcesituationen gennem en informationsbaseret platform, etablere IoT-kontrolforbindelse og forbedre drift- og vedligeholdelsesservicekapaciteter, kan ressourcer levere tjenester til flere lærere og elever, som spiller en rolle i applikationen.
Ved at opbygge en integreret serviceplatform for lærer- og studerendes uddannelse og undervisning vil læseplansinformation, tilmeldings- og beskæftigelsesinformation, ferieinformation, læringsressourcestatus og skolereklamer blive frigivet for at nå højfrekvente læringsscenarier, hvilket sikrer, at skolerne kan opfatte forskellige servicearbejde for lærere og elever og opnå forventet udbytte.
Ved at opbygge en integreret serviceplatform for lærer- og studerendes uddannelse og undervisning vil vi forfine driften og styringen af undervisningsrum og undervisningsudstyr gennem IoT, forbedre drift- og vedligeholdelseseffektiviteten, forbedre undervisningsniveauet garantere drift og service samt sikre en mere smidig gennemførelse af undervisningsarbejdet.
Ved at opbygge en integreret serviceplatform for lærer- og elevuddannelse og undervisning indsamler vi data om elevernes klasseværelsesadfærd, opfatter undervisningsressourcernes operationelle status og lægger grundlaget for efterfølgende big data-analyse og operationel advarsel.
Det kan også have en positiv indvirkning på udviklingen af campusinformatisering:
1. Anvendelse af ansigtsgenkendelse
Gennem anvendelse af ansigtsgenkendelse i klasseværelset kan effektiviteten af ansigtsgenkendelse på campus verificeres i stor skala.Samtidig kan der bygges en højkvalitets og sikker ansigtsdatabase for at forbedre informationskonstruktionen af et samlet datacenter.
2. Verifikation af datakonsistens
Denne platform skal integrere heterogene data fra flere kilder, herunder akademiske kursusdata, personalefildata, grundlæggende spillesteddata, data fra ét kort, eksamensdata osv. Gennem implementeringen og anvendelsen af denne platform kan dataenes konsistens og nøjagtighed opnås. verificeret og derved løbende konsolideret informationskonstruktionens datagrundlag.
3. Rige kilder til big data
Gennem konstruktionen af denne platform kan en stor mængde elevadfærdsdata, rumlig status og brugsdata indsamles, hvilket giver rige og nøjagtige datakilder til efterfølgende big data-analyse, hvilket giver større muligheder.
På nuværende tidspunkt er opbygningen af informationsteknologi trådt ind i et nyt koncept og efterspørgsel.Undervisningsministeriet har foreslået, at "ansøgning er kongen, service er topprioritet".I processen med informationsteknologikonstruktion på universiteter har langt de fleste skoler bygget en samlet identitetsverifikationsplatform.Men med udviklingen af informationsteknologi er egenskaberne ved en samlet identitet ikke længere begrænset til konti og adgangskoder.Campuskort, QR-koder, ansigtstræk og andre biometriske genkendelsesfunktioner bliver efterhånden meget brugt på campus.
I anvendelsen af informationsteknologi på universiteter er identitetsgenkendelse blevet anvendt i forskellige scenarier: klasseværelser, sovesale, undervisningsbygninger, træningsbygninger, kontorbygninger, biblioteker, kantiner, sportspladser og endda skoleindgange.Hvert applikationsscenario er uafhængigt, men indbyrdes forbundne, hvilket kræver en samarbejdsforbindelse for at opnå effektiv styring og tjenester.Med ændringen af campuskoncepter er efterspørgslen efter indlejrede tjenester stigende.
I processen med at bygge big data på universiteterne vil big datas rolle i fremtidens campusdrift og -ledelse være meget vigtig.Den største udfordring ligger i dataindsamlingen, men der er to vanskeligheder i byggeprocessen:
Ensretning af data og akkumulering af data.
På grund af langsigtede historiske årsager er data spredt i forskellige systemer og isoleret fra hinanden.Selvom skolen har etableret et samlet datacenter, kan det resultere i en masse snavsede data og urensede data på grund af manglende forståelse for hver afdelings virksomhed, hvilket gør det vanskeligt at bringe resultater til praktiske anvendelser.Ved at etablere et smart klasseidentifikationssystem forenes skolens personaledata, afdelingsorganisationsstruktur, kursusdata, étkortdata og ansigtsdata, samlet matchning af heterogene data fra flere parter og verifikation af datanøjagtighed gennem praktisk applikationspræsentation, i sidste ende færdiggørelse af datarensning og ensretning.
Dataindsamling
I elevernes daglige adfærd er data om klasseadfærd og data om ind- og udrejser fra lokale relativt store og fuldstændige og pålidelige.Set fra konstruktionen af big data-platforme er opbygning af applikationer til identitetsgenkendelse og indsamling af adfærdsdata blevet nødvendige forudsætninger.
Den overordnede løsning kan opdeles i flere større systemer: akademisk tilstedeværelsesstyringssystem, tidsplanstyringssystem, informationsudgivelsesstyringssystem, adgangskontrolstyringssystem i realtid, smart eksamensstyringssystem, udstyrsreparationsstyringssystem og mødestedsstyringssystem, kombineret med et dataovervågningssystem på stor skærm og forskellige applikationsmobilterminaler.
Genkendelsesmetoden til ansigtsgenkendelse er hovedsageligt baseret på campuskort, der understøtter QR-kodescanning og ansigtsgenkendelsesudvidelse (implementeret med smart-klassekort).
Omfattende forbedre skolens informationsteknologiske offentlige basale servicekapaciteter, opbygge et omfattende dataaktiver og delingssystem, fremme konstruktionen af informationsteknologiundervisningsplatforme, forbedre netværkssikkerhedskontrolkapaciteter og bistå skolens innovative udvikling.
Shandong Well Data Co., Ltd., en professionel fremstilling af intelligent identifikationshardware siden 1997, understøtter ODM, OEM og forskellige tilpasninger i henhold til kundernes krav.Vi er dedikeret til ID-identifikationsteknologien, såsom biometrisk, fingeraftryk, kort, ansigt, integreret med trådløs teknologi og forskning, produktion, salg af intelligente identifikationsterminaler såsom tidsregistrering, adgangskontrol, ansigts- og temperaturdetektion for COVID-19 osv. ..
Vi kan levere SDK og API, endda tilpasset SDK til at understøtte kundens design af terminaler.Vi håber oprigtigt at arbejde sammen med alle brugere, systemintegratorer, softwareudviklere og distributører i verden for at realisere win-win-samarbejde og skabe den vidunderlige fremtid.
Grundlæggelsesdato: 1997 Noteringstidspunkt: 2015 (Ny tredje bestyrelses lagerkode 833552) Virksomhedskvalifikation: National højteknologisk virksomhed, dobbelt softwarecertificeringsvirksomhed, berømt mærkevirksomhed, Shandong Enterprise Technology Center, Shandong usynlige mestervirksomhed.Virksomhedsstørrelse: Virksomheden har mere end 150 ansatte, 80 F&U-ingeniører, mere end 30 eksperter.Kerneevner: hardwareudvikling, OEM ODM og tilpasning, softwareteknologisk forskning og udvikling, personlig produktudvikling og serviceevne.