Поточна ситуація полягає в тому, що фундамент інформатизації університетів в основному завершено, вступаючи в стадію будівництва для кращого обслуговування викладачів, студентів і додатків управління сценаріями з інформацією.
В даний час у процесі викладання, навчання викладачів і студентів і використання класу збір великих даних, передача інформації та контроль Інтернету речей у навчальному просторі стали актуальними проблемами, з якими необхідно зіткнутися .
Збір навчальних даних може забезпечити найбільш автентичне, точне та багате джерело даних для аналізу навчальних великих даних, таким чином роблячи аналіз даних точним і ефективним;Повідомлення навчальної інформації охоплює різні аспекти, включаючи зміни в інформації про курси, повідомлення про канікули, зайнятість класів, просування викладацької діяльності, а також інформацію про випуск, зарахування та роботу.Традиційні методи сповіщення мають проблему пошарового зв’язку та вузького охоплення.Інформатизація має сприяти збільшенню комунікаційних щупалець, скороченню комунікаційних зв’язків і зменшенню втрат інформації, забезпечуючи тим самим прозорість, справедливість і відкритість інформації;
Як найважливіший навчальний ресурс, використання ресурсів і контроль Інтернету речей у класі стали ключовими вузькими місцями в можливостях обслуговування.Розкриваючи ресурсну ситуацію за допомогою інформаційної платформи, встановлюючи контрольний зв’язок IoT і покращуючи можливості експлуатації та технічного обслуговування, ресурси можуть надавати послуги більшій кількості викладачів і студентів, відіграючи роль у застосуванні.
Створюючи інтегровану сервісну платформу для навчання та викладання вчителів і учнів, інформація про навчальні програми, інформація про зарахування та працевлаштування, інформація про канікули, статус навчальних ресурсів і рекламні повідомлення школи будуть опубліковані для досягнення сценаріїв навчання з високою частотою, гарантуючи, що школи можуть сприймати різні обслуговуючу роботу для вчителів і учнів і досягнення очікуваних переваг.
Створивши інтегровану сервісну платформу для навчання та викладання вчителів і студентів, ми покращимо роботу та контроль навчального простору та навчального обладнання за допомогою Інтернету речей, підвищимо ефективність експлуатації та обслуговування, підвищимо рівень гарантії роботи та обслуговування навчання, а також забезпечимо більш плавну роботу виконання навчальної роботи.
Створюючи інтегровану сервісну платформу для навчання та викладання вчителів і студентів, ми збираємо дані про поведінку учнів у класі, сприймаємо робочий стан навчальних ресурсів і закладаємо основу для подальшого аналізу великих даних і оперативного попередження.
Це також може позитивно вплинути на розвиток інформатизації кампусу:
1. Застосування розпізнавання облич
Завдяки застосуванню розпізнавання облич у класі ефективність розпізнавання облич у кампусі можна перевірити у великому масштабі.У той же час можна створити високоякісну та безпечну базу даних облич, щоб покращити інформаційну побудову єдиного центру обробки даних.
2. Перевірка узгодженості даних
Ця платформа має інтегрувати різнорідні дані з багатьох джерел, включаючи дані про академічні курси, дані про персонал, основні дані про місце проведення, дані однієї картки, дані іспитів тощо. Завдяки реалізації та застосуванню цієї платформи можна забезпечити послідовність і точність даних. перевіряється, тим самим постійно консолідуючи базу даних для інформаційної конструкції.
3. Багаті джерела великих даних
Завдяки побудові цієї платформи можна зібрати велику кількість даних про поведінку студентів, просторовий статус і дані про використання, забезпечуючи багаті та точні джерела даних для подальшого аналізу великих даних, що створює більше можливостей.
В даний час побудова інформаційних технологій увійшла в нове поняття і попит.Міністерство освіти запропонувало, що «програма — головне, а обслуговування — головний пріоритет».У процесі побудови інформаційних технологій в університетах переважна більшість шкіл побудували єдину платформу перевірки особистості.Однак із розвитком інформаційних технологій характеристики уніфікованої особи більше не обмежуються обліковими записами та паролями.Кампусні картки, QR-коди, риси обличчя та інші функції біометричного розпізнавання поступово набувають широкого використання в кампусі.
Під час застосування інформаційних технологій в університетах розпізнавання особистості застосовувалося в різних сценаріях: аудиторіях, гуртожитках, навчальних корпусах, навчальних корпусах, офісних будівлях, бібліотеках, їдальнях, спортивних майданчиках і навіть біля входів до шкіл.Кожен сценарій застосування незалежний, але взаємопов’язаний, що вимагає спільного зв’язку для досягнення ефективного управління та послуг.Зі зміною концепцій кампусів зростає попит на вбудовані послуги.
У процесі створення великих даних в університетах роль великих даних у майбутніх операціях та управлінні кампусом буде дуже значною.Найбільша проблема полягає в зборі даних, але є дві труднощі в процесі побудови:
Уніфікація даних і накопичення даних.
Через довготривалі історичні причини дані розпорошені в різних системах і ізольовані одна від одної.Навіть якщо в школі створено об’єднаний центр обробки даних, це може призвести до появи великої кількості брудних і неочищених даних через відсутність розуміння бізнесу кожного відділу, що ускладнює доведення результатів до практичних застосувань.Завдяки створенню інтелектуальної системи ідентифікації класу дані про персонал школи, організаційну структуру відділу, дані курсів, дані однієї картки та дані обличчя уніфікуються, уніфіковане зіставлення різнорідних даних від кількох сторін і перевірка точності даних через практичну презентацію застосування, зрештою. завершення очищення та уніфікації даних.
Збір даних
Щодо повсякденної поведінки учнів, дані про поведінку в класі та дані про вхід і вихід з місця є відносно великими, повними та надійними.З точки зору побудови платформи великих даних, створення програм розпізнавання особистості та збір даних про поведінку стали необхідними передумовами.
Загальне рішення можна розділити на кілька основних систем: система керування відвідуванням академічних занять, система керування розкладом, система керування випуском інформації, система керування доступом у режимі реального часу, система управління інтелектуальними іспитами, система керування ремонтом обладнання та система керування призначенням на прийом у комплексі з системою моніторингу даних з великим екраном і різноманітними мобільними терміналами.
Метод розпізнавання для розпізнавання обличчя в основному базується на картках кампуса, які підтримують сканування QR-коду та розширення розпізнавання обличчя (реалізоване за допомогою смарт-карт класу).
Всебічно розширити можливості загальнодоступних служб інформаційних технологій школи, побудувати комплексну систему активів даних і обміну даними, сприяти створенню навчальних платформ інформаційних технологій, розширити можливості контролю безпеки мережі та допомогти інноваційному розвитку школи.
Shandong Well Data Co., Ltd., професійний виробник апаратного забезпечення інтелектуальної ідентифікації з 1997 року, підтримує ODM, OEM та різні налаштування відповідно до вимог клієнтів.Ми працюємо над такими технологіями ідентифікації, як біометрія, відбитки пальців, карти, обличчя, інтегровані з бездротовими технологіями та дослідженнями, виробництвом, продажем інтелектуальних ідентифікаційних терміналів, таких як реєстрація часу, контроль доступу, визначення обличчя та температури для COVID-19 тощо ..
Ми можемо надати SDK і API, навіть індивідуальний SDK для підтримки дизайну терміналів клієнта.Ми щиро сподіваємося працювати з усіма користувачами, системними інтеграторами, розробниками програмного забезпечення та дистриб’юторами у світі, щоб реалізувати взаємовигідну співпрацю та створити чудове майбутнє.
Дата заснування: 1997 р. Час реєстрації: 2015 р. (новий біржовий код третьої ради 833552) Кваліфікація підприємства: національне високотехнологічне підприємство, підприємство з подвійною сертифікацією програмного забезпечення, підприємство відомого бренду, технологічний центр підприємства Шаньдун, підприємство невидимого чемпіона Шаньдун.Розмір підприємства: у компанії більше 150 співробітників, 80 інженерів-дослідників, більше 30 експертів.Основні здібності: розробка апаратного забезпечення, OEM ODM та налаштування, дослідження та розробка технологій програмного забезпечення, персоналізована розробка продуктів та можливість обслуговування.