摘要：当前，对于学习分析的研究，国内外研究者主要关注学习者在网络教学环境下产生的结构化数据，伴随学习交 互模式的多元化，文本为主的非结构化数据正在不断生成。近年来，通过对文本数据的挖掘来测评学习者的知识能力 以及甄别其心理与行为已成为一种新的学习分析方法。首先介绍了文本数据挖掘的概念和技术，然后介绍了文本挖掘 主流的工具和方法，最后阐述了文本挖掘技术在自然科学和社会科学两大领域的应用现状以及在学习分析的6大应用， 即课程评价支持、学习者知识与能力测评、学习共同体分组、学习行为危机预警、学习效果预

伴随着中国移动互联网的快速发展、直播出现、短视频的飞快发展壮大，大家的生活方式也在产生着变动：从报刊、杂志期刊、广播电台到现如今的互联网上的新闻报道消息推送，这正表明了一个状况，大家从文字阅读渐渐地的变化为图片阅读甚至视频阅读，如同企鹅智酷中《2019中国互联网趋势报告》中叙述的“视频对图片/文本的侵蚀还将不断并极有可能加快，在新网民中，视频可能是她们接触互联网的第一物质。”

可视化矿山的建设是智慧煤矿的重要组成部分。通过总结目前可视化矿山的国内外发展现状，分析了可视化矿山建设存在的若干问题，结合模拟仿真、多场智能监测监控、大数据处理、物联网与互联网+ 等先进技术手段，提出了可视化矿山的建设应包括数据可视化、模型可视化、场景可视化和沉浸式（CAVE）可视化4个方面。同时，提出了以采矿模拟仿真的可视化矿山建设为基础，自动化和信息化建设为手段，智能化开采为目标的新型采矿研究体系，设计了由设备感知层、网络数据处理层、关键技术应用层和协同管理层构成的系统总体架构，形成了“一个

『安防+AI 人工智能工程化白皮书』集合了中科院自动化所、浙江 宇视科技有限公司的技术专家及行业专家的研究成果、实践经验。本报告从当前 人工智能技术与产业发展的背景、智慧安防生态圈、智慧安防典型应用、智慧安 防规模化应用存在的问题，以及智慧安防未来趋势等五个维度，系统梳理总结了 当前安防+AI 的发展现状，尤其重点分析指出了智慧安防领域存在的八大限制性 因素，以及智慧安防的八大新的发展趋势，供学术界及实业界的学者、专家参考。第四章智慧安防规模应用的八大限制性因素 24 4.1成本高昂 25 4.

智慧矿山建设目标是在工业互联网技术的基础上，能够完成对矿山“人、机、环”数据进行精准化采集、网络化传输、规范化集成，从而实现可视化展现、自动化操作和智能化服务的矿山智慧体。目前，智慧矿山的建设主要以单一的业务逻辑为基础，较少从数据运营、技术服务和业务逻辑等多方面，深入研究智慧矿山的体系架构问题，难以实现通用性和扩展性较强的智慧矿山建设目标。为解决上述问题，基于已有智慧矿山的基本概念及内涵，在对国内外智慧矿山研究现状分析的基础上，首先提出智慧矿山的基本内涵及其建设原则，并引入数据标准化、网络协同化