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大数据技术让经典规划方法更加精准

在一个比单个城市更大的地域范围内,一般存在数个城市,这些城市彼此联系,互相依托,他们长期共存,形成所谓的区域城镇体系。把握区域中各城镇的发展现状,客观推测未来各城镇的变化趋势,确定区域城镇等级体系及区域重大基础设施和公共设施的布局,引导和推动区域整体协调发展,是区域城镇体系规划的主要任务。

  • 2021-05-31
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智能交通大数据平台技术应用解决方案

什么是交通大数据 交通概念很大,所涉及的范围很广,如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。 我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中,从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据,并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起(比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等),形成一个有价值数据链,从而知道城市交通信息化建设,为公安交通实战应用服务,为市民出行服务。

  • 2021-05-31
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生态环境大数据一体化平台技术实施方案

平台,即围绕“一平台,两个中心”(“一平台”即大数据服务平台,“两个中心”即“资源环境数据中心”、“业务协同应用中心”)的设计思路,建设生态环境大数据一体化服务平台,实现环境质量监测数据、污染源监测数据、辐射环境监测数据、环境监管数据的统一收集、汇总、存储及管理,促进各类数据的整合共享与业务协同,初步实现对数据的深度挖掘分析与创新应用,为环境管理、环境信息公开等提供数据服务和信息支持,为自治区生态云建设提供基础数据支撑。

  • 2021-05-31
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大数据可视化技术面临的挑战及应对措施

本文从大数据本身的特点及其应用需求出发,结合数据可视化的研究现状,介绍了适用于大数据的数据可视化技术;分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题;讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。

  • 2021-05-31
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大数据技术在桥梁管养中的应用案例

截至2018年底,全国共有公路桥梁约85.15万座,其中危桥(四五类桥)总计约为5.67万座,危桥占桥梁总数的6.66%。部分桥梁年久失修,技术等级偏低;低等级公路上尚存部分不适宜桥型;部分桥梁存在设计和施工上的先天不足;多样性环境作用引发大量耐久性病害;超载问题引发的桥梁非正常损伤问题突出;桥梁增长致使愈来愈多的桥梁进入养护关键期。桥梁养护任务日益繁重,社会影响和关注度越来越高。

  • 2021-05-31
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基于大数据技术的城市道路交通拥堵精确治理方法与实践

随着中国经济的快速发展,汽车行业空前繁荣,私人小汽车拥有量迅速增加,居民出行总量稳步增长,出行距离快速增加。然而,交通拥堵已成为许多大中城市的一种通病,并逐渐成为阻碍、制约城市社会经济发展的负面因素,成为城市管理的热点和难点。为切实提升公安交通管理水平,构建安全、文明、畅通的道路交通环境,建设交通大数据平台是不可缺少的重要组成部分

  • 2021-05-31
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教育大数据采集机制与关键技术研究

数据采集是实现教育大数据应用价值潜能的基础,因此对于教育大数据建设与应用至关重要。阐述了教育大数据的采集内容、采集方式、采集手段及标准与规范,并结合当前教育大数据建设与应用中的实际问题,分别从平衡数据共享与隐私保护、驱动数据治理与人才创新、创新采集机制与相关技术3个方面,对教育大数据采集研究提出对策与建议。

  • 2021-05-31
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金融大数据分析平台技术架构方案

金融大数据分析平台通过数据平台实现数据集中,确保金融集团各级部门均可在保证数据隐私和安全的前提下使用数据,充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值;实现分散在供应链金融、人人贷、保理等各个业务系统中的数据在数据平台中的集中和整合,建立单一的产品、客户等数据的企业级视图,有效促进业务的集成和协作,并为企业级分析、交叉销售提供基础。(下载/查询更多相关方案,点击底部阅读原文)

  • 2021-05-31
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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