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构建城市智慧平台.使能未来智能生活.姚分享版

以智慧城市为特征的数字经济竞赛在全球同步上演，驱动城市数字化转型 城市数字化转型的三种典型模式 深圳智能交通缓解城市交通拥堵难题 幸福泰达：以AI为新动能，提升市民幸福感 物联潍坊：以物联网为抓手培育产业 城市是有机生命体，智慧城市需要神经系统 构建城市智慧平台，使能未来智能生活 5个资源统筹：打通城市基础ICT资源 智慧城市数字使能平台：三类使能 平台+生态，共同提供智慧城市整体解决方案

  • 2021-06-25
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.物联网和芯片安全.解析现实生活中的物联网攻击

在可预见的未来，预计将部署数十亿部物联网设备，如果物联网设计人员未能应对好来自各个方面的攻击，重要数据将面临风险，物联网的承诺也将无法兑现。过去，物联网漏洞缓解措施主要集中在软件层面，然而随着实施物理攻击的门槛不断降低，芯片安全亟待提升。在本议题中，分析了一个包含了芯片级漏洞的真实攻击案例，然后讨论提升芯片安全以及解决芯片漏洞的特定缓解措施所需的系统方法

  • 2021-06-25
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日本2020年国土交通白皮书

日本国土交通省于今年6月26日发布了《日本2020年国土交通白皮书》，开篇阐述了日本国内新冠疫情对各领域造成的影响，第二部分对当前日本国内社会经济及生活环境现状做了全面的总结，在第三部分中提出了日本政府对未来国土交通各领域的发展愿景及施政动向。

  • 2021-06-25
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构建物联网安全共同体

看清世界 未来已来 安全的挑战 构建物联网安全共同体第一阶段： 驾驶员辅助驾驶 第二阶段： 半自动驾驶 第三阶段： 高度自动驾驶 第四阶段： 完全自动驾驶

  • 2021-06-25
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基于智慧课堂的教育大数据分析与应用研究-

教育大数据分析与应用正如火如荼地展开，并不断向课堂的教与学聚焦。 围绕智慧课堂的常态化应用，对基于智慧课堂的教育大数据分析进行实证性研究，具有现实意义。 智慧课堂的教学互动可以用“STM 三角模型”来描述，包括教师与媒介互动、学生与媒介互动、教师对学生互动、学生对教师互动、学生与学生互动等互动行为及数据关系。 智慧课堂数据建模与分析，总体上采取基于学习者行为建模与分析的“1+3 模式”以及基于学习内容和结果建模与分析的“3+1 模式”两种方式。 智慧课堂的数据挖掘流程，分为目标理解、数据清洗、数据分析、数据展现等步骤，常用的挖掘算法和技术有多元回归分析、分类聚类、关联规则挖掘、文本分析、图挖掘技术等方法。 基于某中学智慧课堂常态化应用的真实数据，通过构建师生互动指数分析模型并进行实证分析，为教育大数据的分析和应用，提供了一个应用参考实例

  • 2021-06-25
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地理大数据挖掘的本质_

针对地理大数据的内在本质以及地理大数据挖掘对于地理学研究的意义，本文解释了地理大数据的含义，并在大数据“5V”特征的基础上提出了粒度、广度、密度、偏度和精度等“5度”的特征，揭示了地理大数据的本质特点。在此基础上，从地理大数据的表达方式、地理大数据挖掘的目标、地理模式的叠加与尺度性、地理大数据挖掘与地理学的关系等4个方面阐述了地理大数据挖掘的本质与作用，并从挖掘目标的角度对地理大数据挖掘方法进行分类。未来地理大数据挖掘的研究将面临地理大数据的聚合、挖掘结果的有效性评价以及发现有价值的知识而非常识等几方面的挑战。

  • 2021-06-25
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国家治理进程中的政府大数据开放利用研究-

本 文探讨 了 国 家 治 理 现 代 化 进程 中 政府 大 数据 开 放与 利 用 的 价 值 、 问 题 和 对 策 。 首 先 辨 析 了大数据 、 政 府幵 放数据 的 含义 及相 互 关 系 ， 然 后 通 过理论 分析 和 实 践 回顾 探讨 了 大 数据 对 于 国家 治理 的 意 义 ， 分析 了 不 同 主 体在 数 据 开放与 利 用 过程 中 的 深 层 利 益 关 系 以 及我 国 的 现 状 和存 在 的 问 题 ， 并提 出 对 策 建 议。 大数据 既 是 国 家 治 理 的 环境 和 工 具 ，也是 国 家 治 理 的 对 象 。 大数据 治 理 的 深 层问 题 包 括不 同 利 益主 体 间 的 价值取 向 冲 突 、 利 益 分 配 关 系 、 成 本 收益 考 虑 与 管理 风险 。 目 前 我 国 政 府对 大数据 的 利 用 取 得 了一定 进展 ，但 仍 处 于起 步 阶 段。 面 对 存 在 的 问题 ， 需要针对 深层 的 利 益 矛 盾 ，运 用 现代化 的 治 理 思 想 ， 通过 依 法 治 理 、 民 主 协 商 管 理 、 风 险评估 、 成 本效 益评 价等 科 学 分析手 段加 以 解 决 。

  • 2021-06-25
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大数据管理系统的历史、现状与未来-

大数据 管理技术正在 经历 以 软件为 中 心 到 以 数据为 中 心 的计 算平 台 的 变 迁， 传统的 关 系 型 数据库管理 系 统无法满 足现在 以 数据为 中 心 的 大数据 管理的 需 求， 设计新型 大数据 管理 系 统迫在眉 睫． 首先回顾 了 数据管理技术 的 发展历 史； 之后 ， 从大数据管理的 存储|数据模型 、 计算模式 、 查询 引 擎等方 面分析了大数据管理系 统 的现状，指出 目 前大数据管 痤 系 统具有模块化和松搞合的特 点， 弁进一 步介绍 了 大数据管理 系 统应 具备的数据特征、系統特征和应 用 特征，指出大数据管理 系 统技术还在 快速进化之 中， 预测未来的大数据管理 系统应 具备＃ 数据模型 并存 、 多计算模式融合 、可伸缩调整、新硬件攀动 、 自适应调 优等特点 ．

  • 2021-06-25
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