Den nåværende situasjonen er at informasjonsgrunnlaget for universiteter i utgangspunktet er fullført, og går inn i byggefasen for bedre å betjene lærere, studenter og scenariostyringsapplikasjoner med informasjonsbehandling.
For tiden, i prosessen med undervisning, lærer-studentlæring og klasseromsutnyttelse, har innsamling av store data, overføring av informasjon og kontroll av tingenes internett i undervisningsrommet blitt presserende problemer som må håndteres .
Innsamlingen av undervisningsdata kan gi den mest autentiske, nøyaktige og rike datakilden for analyse av undervisning i big data, og dermed gjøre dataanalyse nøyaktig og effektiv;Kommunikasjon av undervisningsinformasjon dekker ulike aspekter, inkludert endringer i kursinformasjon, varsler om ferier, belegg i klasserom, promotering av undervisningsaktiviteter og informasjon om eksamen, påmelding og ansettelse.Tradisjonelle varslingsmetoder har problemet med lag for lag kommunikasjon og smal dekning.Informatisering bør bidra til å øke kommunikasjonstentakler, redusere kommunikasjonskoblinger og redusere informasjonstap, og dermed sikre åpenhet, rettferdighet og åpenhet til informasjon;
Som den mest sentrale undervisningsressursen, har utnyttelse av ressurser og kontroll av tingenes internett i klasserommet blitt sentrale flaskehalser i tjenestekapasiteter.Ved å åpne opp ressurssituasjonen gjennom en informasjonsbasert plattform, etablere IoT-kontrollkobling og forbedre funksjoner for drift og vedlikeholdstjeneste, kan ressurser tilby tjenester til flere lærere og elever, og spille en rolle i applikasjonen.
Ved å bygge en integrert tjenesteplattform for lærer- og studentutdanning og undervisning, vil læreplaninformasjon, påmeldings- og sysselsettingsinformasjon, ferieinformasjon, læringsressursstatus og skolereklame bli utgitt for å nå høyfrekvente læringsscenarier, og sikre at skolene kan oppfatte ulike servicearbeid for lærere og elever og oppnå forventet utbytte.
Ved å bygge en integrert tjenesteplattform for lærer- og studentutdanning og undervisning skal vi foredle drift og kontroll av undervisningsrom og undervisningsutstyr gjennom IoT, forbedre drift- og vedlikeholdseffektiviteten, forbedre undervisningsnivået garantere drift og service, og sikre en smidigere gjennomføring av undervisningsarbeid.
Ved å bygge en integrert tjenesteplattform for lærer- og studentutdanning og undervisning, samler vi inn data om elevenes klasseromsatferd, oppfatter driftsstatusen til undervisningsressursene, og legger grunnlaget for påfølgende stordataanalyse og operasjonell varsling.
Det kan også ha en positiv innvirkning på utviklingen av campusinformasjon:
1. Anvendelse av ansiktsgjenkjenning
Gjennom bruk av ansiktsgjenkjenning i klasserommet, kan effektiviteten av ansiktsgjenkjenning på campus verifiseres i stor skala.Samtidig kan en høykvalitets og sikker ansiktsdatabase bygges for å forbedre informasjonskonstruksjonen til et enhetlig datasenter.
2. Verifisering av datakonsistens
Denne plattformen må integrere heterogene data fra flere kilder, inkludert akademiske kursdata, personellfildata, grunnleggende spillesteddata, ettkortdata, eksamensdata osv. Gjennom implementering og anvendelse av denne plattformen kan dataenes konsistens og nøyaktighet verifisert, og dermed kontinuerlig konsolidere datagrunnlaget for informasjonskonstruksjon.
3. Rike kilder til store data
Gjennom konstruksjonen av denne plattformen kan en stor mengde elevatferdsdata, romlig status og bruksdata samles inn, noe som gir rike og nøyaktige datakilder for påfølgende big data-analyse, og gir dermed større muligheter.
I dag har byggingen av informasjonsteknologi gått inn i et nytt konsept og etterspørsel.Kunnskapsdepartementet har foreslått at «søknaden er kongen, tjenesten er øverste prioritet».I prosessen med informasjonsteknologibygging på universiteter har de aller fleste skoler bygget en enhetlig identitetsverifiseringsplattform.Med utviklingen av informasjonsteknologi er imidlertid egenskapene til en enhetlig identitet ikke lenger begrenset til kontoer og passord.Campuskort, QR-koder, ansiktstrekk og andre biometriske gjenkjenningsfunksjoner blir etter hvert mye brukt på campus.
Ved bruk av informasjonsteknologi på universiteter har identitetsgjenkjenning blitt brukt i ulike scenarier: klasserom, sovesaler, undervisningsbygg, opplæringsbygg, kontorbygg, biblioteker, kantiner, idrettsarenaer og til og med skoleinnganger.Hvert applikasjonsscenario er uavhengig, men relatert til hverandre, og krever en samarbeidskobling for å oppnå effektiv administrasjon og tjenester.Med endring av campuskonsepter øker etterspørselen etter innebygde tjenester.
I prosessen med å bygge big data på universiteter, vil rollen til big data i fremtidig campusdrift og ledelse være svært viktig.Den største utfordringen ligger i datainnsamling, men det er to vanskeligheter i byggeprosessen:
Ensretting av data og akkumulering av data.
På grunn av langsiktige historiske årsaker er data spredt i ulike systemer og isolert fra hverandre.Selv om skolen har etablert et enhetlig datasenter, kan det resultere i mye skitne data og urensede data på grunn av manglende forståelse av virksomheten til hver avdeling, noe som gjør det vanskelig å bringe resultater til praktiske anvendelser.Ved å etablere et smart klasseidentifikasjonssystem forenes skolens personelldata, avdelingsorganisasjonsstruktur, kursdata, ettkortdata og ansiktsdata, enhetlig matching av heterogene data fra flere parter, og verifisering av datanøyaktighet gjennom praktisk applikasjonspresentasjon, til slutt fullføre datarensing og forening.
Datainnsamling
I den daglige oppførselen til studenter er data om klasseatferd og data om inn- og utgangssteder relativt store og fullstendige og pålitelige.Fra perspektivet til konstruksjon av store dataplattformer, har bygging av applikasjoner for identitetsgjenkjenning og innsamling av atferdsdata blitt nødvendige forutsetninger.
Den overordnede løsningen kan deles inn i flere hovedsystemer: akademisk oppmøtestyringssystem, tidsplanstyringssystem, styringssystem for informasjonsutgivelser, styringssystem for tilgangskontroll i sanntid, smart eksamensstyringssystem, utstyrsreparasjonsstyringssystem og administrasjonssystem for møteplasser, kombinert med et dataovervåkingssystem på stor skjerm og ulike applikasjonsmobilterminaler.
Gjenkjenningsmetoden for ansiktsgjenkjenning er hovedsakelig basert på campuskort, som støtter QR-kodeskanning og ansiktsgjenkjenningsutvidelse (implementert med smarte klassekort).
Omfattende forbedre skolens informasjonsteknologi offentlige grunnleggende tjenestekapasiteter, bygge et omfattende dataelement og delingssystem, fremme byggingen av informasjonsteknologiundervisningsplattformer, forbedre nettverkssikkerhetskontrollevner og bistå skolens innovative utvikling.
Shandong Well Data Co., Ltd., en profesjonell produksjon av intelligent identifiseringsmaskinvare siden 1997, støtter ODM, OEM og ulike tilpasninger i henhold til kundenes krav.Vi er viet til ID-identifikasjonsteknologi, som biometrisk, fingeravtrykk, kort, ansikt, integrert med trådløs teknologi og forskning, produksjon, salg av intelligente identifikasjonsterminaler som tidsregistrering, tilgangskontroll, ansikts- og temperaturdeteksjon for COVID-19 etc. ..
Vi kan tilby SDK og API, til og med tilpasset SDK for å støtte kundens design av terminaler.Vi håper oppriktig å samarbeide med alle brukere, systemintegratorer, programvareutviklere og distributører i verden for å realisere vinn-vinn-samarbeid og skape den fantastiske fremtiden.
Stiftelsesdato: 1997 Noteringstidspunkt: 2015 (Ny tredje styrekode 833552) Bedriftskvalifisering: Nasjonal høyteknologisk bedrift, dobbel programvaresertifiseringsbedrift, kjent merkevarebedrift, Shandong enterprise teknologisenter, Shandong usynlig mesterbedrift.Bedriftsstørrelse: Selskapet har mer enn 150 ansatte, 80 FoU-ingeniører, mer enn 30 eksperter.Kjerneevner: maskinvareutvikling, OEM ODM og tilpasning, forskning og utvikling av programvareteknologi, personlig produktutvikling og serviceevne.