AI赋能高职督导智慧平台建设——课堂教学过程性数据采集与增值评价实践研究

分析AI赋能高职督导智慧平台建设的理论基础,设计涵盖数据采集,增值评价等全流程平台架构,并在课堂教学开展实践应用.结果表明,该平台可实现教学全要素伴随式数据采集,缩短督导评价耗时,评价精准度提升,有效推动教与学行为优化与学习成效提升,为教学质量持续提高提供智能化支撑.

基于大数据架构的数据采集与存储系统的设计与实现

在web3.0的时代下,网民与互联网之间在生活的各个层面紧密联结,各类信息数据呈指数型增长,数据影响到各行各业,人工智能飞速发展。而数据作为AI智能化的基石,呈现的形式往往又是杂乱无章的,这就使得数据分析或是AI智能化模型训练的难度大大提高。因此,对数据规整化的采集与存储对于数据分析与人工智能化的发展,迫在眉睫。首先,对相关领域的国内外研究现状进行分析,针对目前已有的存储中间件架构的不足,提出在现实应用生产中采集与存储的需求,并针对这一系列需求提出了基于大数据架构的数据采集与存储的系统。其次,研究了数据采集的关键技术,对已有框架技术以及中间件进行选型。提出了服务间数据对接与爬虫主动爬取俩种方案进行数据采集。针对数据清洗与存储速度的不一致性提出采用消息队列中间件方式,进行高峰时期数据量请求消峰。然后,本系统对于正式生产环境中系统的高可用性需求,针对现有存储中间件进行设计,采用分布式与数据回写钩子,进行了宕机策略设计,保证系统的高可用性,全天24小时不间断服务,数据至少3天不丢失保证数据的可靠性与服务的稳定性。最后,采用SpringBoot框架搭建实现了这样一个基于大数据架构的数据采集与存储的web系统。综上,对基于大数据架构的数据采集与存储技术研究,在已有的大数据存储的中间件的基础上实现了一个大流量,高并发,高可用的数据采集与存储系统。

多源数据融合与智能模型驱动的煤炭综采掘进主运设备健康分析

针对煤炭企业综采,掘进,主运设备传统健康分析中,因工业异构数据集成难度大,通用智能模型与煤矿场景耦合不足,数据-决策映射断裂导致的"数据碎片化,模型适配性差,分析精度低,决策支撑弱"4大核心痛点,及衍生的设备健康评价客观性不足,多驱动部件不平衡性分析缺失,多源数据协同利用效率低等具体问题,以工业大数据多模态融合理论与煤矿设备工况适配建模方法论为指导,构建"实时运行数据(时序特征)-视频AI数据(视觉特征)-历史运维数据(语义特征)"的跨模态多源数据融合体系,通过数据维度互补与特征关联,实现工业数据"时空连续,维度完整"的理论目标,解决单源数据特征覆盖不全的问题.在此基础上,依据"数据驱动-场景适配-理论支撑"的工业建模范式,设计四大核心智能模型:①基于统计滤波与时序波动分析构建稳定极值模型,精准界定设备带煤/空载状态,解决经验阈值法高误判问题.②基于深度学习视觉感知增强研发视频AI分析模型,实现胶带机跑偏,刮板输送机卡煤等视觉异常自动识别,多维度识别与验证设备健康状态.③基于多电动机协同控制与方差分析设计多驱动设备不平衡性模型,量化协同运行一致性,补全多驱动部件评价框架.④基于故障风险分级与阈值判定搭建异常预警模型,提升故障预警时效性.最终依据工业数据"采集-处理-分析-应用"全链路理论实现数据闭环,为煤矿设备智能化运维提供理论与技术支撑.