学校通过新技术采集学习数据,并用大数据分析学生状态,驱动学习者的提升()等都是信息收集的技术
A.移动终端
B.电子介质
C.佩戴式设备
D.智能手环
D、智能手环
A.移动终端
B.电子介质
C.佩戴式设备
D.智能手环
D、智能手环
A.K12智能个性化辅导学校
B.利用智能技术与大数据,为每一位学生提供个性化的学习路径和学习内容
C.保持其学习的专注度,大幅度提升学生的学习效率。 简单:K12智能个性化辅导学校
D.通过科技+大数据运算,为每个学生提供个人化的学习内容和方法。提高学习效率,节省学习时间
A.对收集的客户用电(能)资料和现场采集的数据进行综合分析和判断,了解客户基本用能现状。
B.对拟提出的节能改造建议方案,应通过前期收集的资料和采集的数据逐一进行科学的分析和计算,判断其是否具有节能潜力。
C.对分析结果,应对其进行投资收益等分析和计算,并用图表的形式直观地展示出来,最终确定是否作为节能改造建议方案。
D.没有明确要求
(i)考虑静态非观测效应模型
其中,enrolit表示学区总注册学生人数,lunchit表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunchit是学区贫穷率的一个相当好的度量指标。)证明:若平均每个学生的真实支出提高10%,则math4it约改变β1/10个百分点。
(ii)利用一阶差分估计第(i)部分中的模型。最简单的方法就是在一阶差分方程中包含一个截距项和1994~1998年度虚拟变量。解释支出变量的系数。
(iii)现在,在模型中添加支出变量的一阶滞后,并用一阶差分重新估计。注意你又失去了一年的数据,所以你只能用始于1994年的变化。讨论即期和滞后支出变量的系数和显著性。
(iv)求第(iii)部分中一阶差分回归的异方差-稳健标准误。支出变量的这些标准误与第(iii)部分相比如何?
(v)现在,求对异方差性和序列相关都保持稳健的标准误。这对滞后支出变量的显著性有何影响?
(vi)通过进行一个AR(1)序列相关检验,验证差分误差rit=Δuit含有负序列相关。
(vii)基于充分稳健的联合检验,模型中有必要包含学生注册人数和午餐项目变量吗?
A.日志采集器将日志传输到大数据平台时,推荐使用SSL方式,因为SSL方式比较安全,但开销更大
B.通过在流探针上部署镜像功能,将Netflow数据流发送给大数据平台
C.Syslog日志在上报大数据平台之前会进行归一化处理,但Netflow日志不进行归一化处理
D.通过在流探针上部署分光功能,将信息元发送给大数据平台
A.联机分析处理(OLAP)
B.联机事务处理(OLTP)
C.数据采集工具(ETL)
D.商业智能分析(BI)