教育趋势

摘要： 2020年伊始至今,为帮助各国抵御新冠肺炎疫情造成的教育危机,联合国教科文组织、经济合作与发展组织、世界银行组织发布了多个教育报告.从教育风险的视角看,许多报告的内容有关于这一主题的共同焦点,表现在对全球疫情期教育状况的分析与支持、对疫情期教育发展风险的判断与认识、对疫情期教育发展风险的治理与展望三个维度.这些焦点对探析新常态中教育发展目标与方式的趋势、识别发展观念与行动上的风险、防范与化解发展的风险形成了诸多启示.

摘要： 新冠肺炎疫情给全球教育带来了前所未有的危机,也在加速全球教育变革.OECD教育调研报告对疫情危机下的世界教育进行了详细梳理,通过提出“四对张力”和相关建议,总结归纳出疫情影响下世界教育的发展特征.在分析解读OECD教育调研报告的基础上,进一步指出世界教育面临如下趋势:疫情期间的教育维系将是一场持久战;世界教育在疫情冲击下面临着形势急转的深刻变革;随着教育诸要素在疫情冲击下的变化、重组以及信息技术的长足应用,“第四次教育革命”很有可能会加速到来并成为现实.研究得出三点启示:一是抓住机遇,补齐短板,加快发展教育信息化;二是加强案例研究,做好迎接创新准备;三是与世界携手,加强国际教育抗疫合作.

摘要： 走向未来的教育在于每天的"微变革",这种"变革"是基于未来前瞻的"变革","洞见"未来的"变革",方能路径清晰.走向未来的教师在于每天的"微行动",这种"行动"是基于未来视野的"行动",唯有对未来教育发展趋势的预判,才能让教师今天的"行动",成就未来教育所呼唤的理想的未来教师.

摘要： 在当今信息飞速发展的时代,创造力已成为一个热门的议题,培养学生创造思考的能力已成为世界各国的教育趋势。创造力是现代人面对竞争多元的生活必备的基本能力,深受各界的重视。

摘要： 美国很多数字化公司热衷于倚重数据和社交媒介的互动来预测未来。''教学思想''是美国一个致力于教育创新的研究机构,通过思想引导、资源策划、课程开发、数字出版以及学校面对面的专业发展来提高教学质量,培养教师的新式教学方法和探索未来教育的发展方向。前不久,该机构颁发了《2018年美国教育趋势》报告,揭示了美国民众最关注的20个教育热点。报告展示了今天美国人最关心的教育话题和最新的教育趋势,研究者通过多种途径获取数据,提炼教育热点和趋势。

摘要： 在我国经济建设发展日益迅猛的时代背景下,将校园文化与区域文化相交融已经成为新的教育趋势。这种创新性的交融,不仅是推动区域经济发展与教育事业改革的重要举措,也能在潜移默化的过程中,促进我国经济建设更好发展。我国在拥有着博大精深的传统文化的同时,不同的区域文化也呈现出百家争鸣的状态。

摘要： 首先明确两个定义,分别是精准扶贫和绩效评价.精准扶贫是指地方政府准确识别贫困居民后,分析致贫原因,挖掘资源优势,建立完善管理体系,帮助贫困人口脱贫.而绩效评价是指用科学的方法对被评估对象做出尽可能准确的评价,并且建立长期有效的考核评估办法.本文通过对保定市代表性县域的研究分析,将绩效评价机制引入精准扶贫,力对我国扶贫工作起到帮助作用.

摘要： 本发明涉及一种教育信息化水平趋势分析的数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。所述数据处理方法包括：采集教育信息化评估信息，将评估信息转换为预定义的结构化标准数据；创建分析过程对象，并构建分析过程对象之间的映射关系链表，所述分析过程对象是包含不同类型趋势分析属性的数据对象，所述分析过程对象包括评估指数、计算模型和趋势分析评价指标；根据所述映射关系链表，将所述结构化数据输入到关联的趋势分析计算模型，获取趋势分析信息。通过采用构建分析过程对象之间的映射关系链表进行教育信息化水平趋势分析的方法，可以实现趋势分析维度的灵活组织与关联决策。

摘要： 本说明书公开了一种判断储层流体趋势与压实趋势的方法及装置，其中，判断储层流体趋势与压实趋势的方法包括：获取目标区域的叠前地震道集；根据目标区域的叠前地震道集获得纵波速度、横波速度和密度数据体；利用所述纵波速度、所述横波速度和所述密度数据体获得伪衰减属性体；根据所述伪衰减属性体得到基于旋转角度为参数的正交属性因子表达式，基于岩石物理分析获得旋转角度值，将所述旋转角度值代入所述正交属性因子表达式获得对应正交属性因子；基于正交属性因子判断储层流体趋势和压实趋势。

摘要： 本申请提供了一种海底趋势面构造方法、海底趋势预估方法及装置，其中，该海底趋势面构造方法包括：基于傅里叶级数构建待确定海底模型，所述待确定海底模型中包括多个待确定的目标参数；将获取的目标海域的目标水深数据进行网格化处理，得到网格化数据；根据所述网格化数据对所述目标参数进行计算，得到海底趋势面模型，所述海底趋势面模型为确定所述目标参数后的待确定海底模型。

摘要： 本发明涉及一种教育信息化水平趋势分析的数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。所述数据处理方法包括：采集教育信息化评估信息，将评估信息转换为预定义的结构化标准数据；创建分析过程对象，并构建分析过程对象之间的映射关系链表，所述分析过程对象是包含不同类型趋势分析属性的数据对象，所述分析过程对象包括评估指数、计算模型和趋势分析评价指标；根据所述映射关系链表，将所述结构化数据输入到关联的趋势分析计算模型，获取趋势分析信息。通过采用构建分析过程对象之间的映射关系链表进行教育信息化水平趋势分析的方法，可以实现趋势分析维度的灵活组织与关联决策。

摘要： 具有：对于被实施了化妆后的面部的图像即化妆面部图像，取得面部特征点的面部特征点取得部(340)；对于化妆面部图像，取得化妆特征点的化妆特征点取得部(350)；基于面部特征点和化妆特征点生成化妆信息的化妆信息生成部(360)，该化妆信息定量地表示与以面部特征点为基准的面部坐标系中的化妆特征点的位置相关的信息；分析对于多个化妆面部图像所取得的化妆信息，判定化妆流行趋势的流行趋势分析部(380)；以及进行与化妆流行趋势的判定结果相应的信息输出处理的分析结果输出部(390)。

摘要： 本发明公开了一种时序数据趋势告警方法、系统及趋势告警模型训练方法，其中，训练方法包括：准备样本源数据，包括监测值及对应的时间戳；以第一时间间隔为窗口宽度切割样本源数据，得到多个原始样本；对每一个原始样本进行以第二时间间隔为组距的分组处理，得到中间样本；为每个中间样本标注多个标签，得到训练样本；利用完成标签标注的训练样本对基于卷积神经网络的基础模型进行训练，直至模型收敛，得到趋势告警模型。本发明采用多标签学习的方式训练得到的工业时序数据趋势告警方法及系统能更多地提取由趋势产生的特征，进而提高模型的泛化性和告警准确率。

摘要： 本申请公开了一种衰减趋势确定模型构建方法、衰减趋势确定方法，该方衰减趋势确定模型构建方法包括：在获取根据实验电池的耐久性实验数据确定的第一训练数据和使用电池的电池状态数据之后，先利用第一训练数据对机器学习模型进行训练，得到基础预测模型；再根据该使用电池的电池状态数据和该基础预测模型，生成第二训练数据；最后，根据该第二训练数据和该第一训练数据生成衰减趋势确定模型。其中，因第一训练数据能够表示出车辆电池在耐久性实验下的容量衰减趋势数据，且第二训练数据能够表示出车辆电池在实际应用中的容量衰减趋势数据，使得基于第二训练数据和第一训练数据生成的衰减趋势确定模型能够准确地预测出车辆电池的容量衰减趋势数据。

摘要： 本发明公开了不同趋势下Logistic映射序列的非线性趋势项消除方法，包括步骤：步骤S1：采用数据集构造Logistic映射序列，基于Logistic映射序列构造混沌系统Logistic映射序列；步骤S2：将混沌系统Logistic映射序列与不同趋势叠加，得到不同趋势下的Logistic映射序列z，z＝zs+zt，zs是平稳项，zt是趋势项，步骤S3：采用构造的不同趋势下的Logistic映射序列消除原始信号中的非线性趋势项，得到信号的平稳部分。本发明计算简单、快速，是基于正则化原理的去趋势化方法，确定平滑先验法的正则化参数；根据趋势项的截止频率与特征值参数之间的一对一的数值关系，获得与频率分量对应的趋势项。

摘要： 本说明书公开了一种判断储层流体趋势与压实趋势的方法及装置，其中，判断储层流体趋势与压实趋势的方法包括：获取目标区域的叠前地震道集；根据目标区域的叠前地震道集获得纵波速度、横波速度和密度数据体；利用所述纵波速度、所述横波速度和所述密度数据体获得伪衰减属性体；根据所述伪衰减属性体得到基于旋转角度为参数的正交属性因子表达式，基于岩石物理分析获得旋转角度值，将所述旋转角度值代入所述正交属性因子表达式获得对应正交属性因子；基于正交属性因子判断储层流体趋势和压实趋势。

摘要： 本发明公开了一种基于Hadoop和ARlMA的和教育趋势预测方法，通过数据接口和大数据平台存储海量的和教育数据，并利用ARIMA算法对用户数，用户行为数据和收入等进行预测，实现了大数据和机器学习一定程度的结合。本发明充分利用大数据平台的分布式计算能力，改进ARIMA算法中各步骤由原来的单机模型为map/reduce分布式模式，解决了在数据量庞大的情况下单机无法处理的问题。