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智慧政务大数据解决方案

智慧政务大数据解决方案-借助大数据,还能逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务体系,推进信息公开,促进网上办事实时受理、部门协同办理、反馈网上统一查询等服务功能,加快推进智能化电子政务服务和移动政务服务新模式的初步应用,不断拓展个性化服务,进一步增强政府与社会、老百姓直接的双向互动、同步交流。

  • 2021-04-24
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“数据+服务”,爆款健康险背后的创新基石

通过深入挖掘客户洞察,为客户提供个性 化产品与服务,改善客户体验,从而提升 市场竞争力,获取高销售转化率、收益率及高利润价值。 实时、可视化、互动的数据分析展示, 支 撑决策层、管理层和执行层智能决策。

  • 2021-04-22
  • 阅读373
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基于城市交通监控大数据的行程时间估计

随着智慧交通的发展,越来越多的监控摄像头被安装在城市道路路口,这使得利用城市交通监控大数据进行车辆行程时间估计和路径查询成为可能。针对城市出行的行程时间估计问题,提出一种基于城市交通监控大数据的行程时间估计方法UTSD。首先,将交通监控摄像头映射到城市路网,并根据交通监控数据记录构建有向加权的城市路网图;然后,针对行程时间估计,构建时空索引和反向索引结构,时空索引用于快速检索所有车辆的摄像头记录,反向索引用于快速获取每辆车辆的行程时间和经过的摄像头轨迹,这两个索引大大提升了数据查询和行程时间估计的效率;最后,基于构建的索引,给出一种有效的行程时间估计和路径查询方法,根据出发时间、出发地和目的地,在时空索引结构上匹配出发地与目的地共有的车辆,再利用反向索引,快速获得行程时间估计与车辆路线。使用某省会城市的真实交通监控大数据进行实验评估,所提方法UTSD的准确率比基于有向图的Dijkstra最短路径算法和百度算法分别提高了65.02%和40.94%,且UTSD在以7天监控数据作为历史数据的情况下,平均查询时间低于0.3 s,验证了所提方法的有效性和高效性。

  • 2021-04-19
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微博基于Flink的机器学习实践

机器学习平台 ( WML ) 为 CTR、多媒体等各类机器学习和深度学习算法提供从样本处理、模型训练、服务部署到模型预估的一站式服务。

  • 2021-03-25
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基于云原生的大数据实时分析方案实践

大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业,为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长,对数据处理能力提出了更大的挑战,同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语,这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析,实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告,从而在第一时间作出市场判断与决策。

  • 2021-03-20
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王建波 集团管控下的风险数据中台实践探索2.1

集团管控下的风险数据中台实践探索,集团管控下的风险数据中台实践探索,集团管控下的风险数据中台实践探索

  • 2021-12-31
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什么是数据治理?如何实施数据治理?

大数据时代的到来,让政府、企业看到了数据资产的价值,快速开始探索应用场景和商业模式、建设技术平台。这无可厚非。但是,如果在大数据拼图中遗忘了数据治理,那么做再多的业务和技术投入也是徒劳的,因为很经典的一句话:Garbage in ,Garbage out,数据质量没有保证。而保证数据质量,数据治理是必须的手段。

  • 2021-09-29
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社会治理大数据综合解决方案

网格化社会综合治理平台以落实中央提出的“党委领导、政府负责、社会协同、公众参与、法治保障”社会治理为要求,以“六个一建设”为基础建设覆盖分析决策、统筹指挥、联动治理和公众服务的综合治理平台,在党建引领、党员带头的作用下,针对社会问题,打造进行问题收集、指派、处置、考核的全闭环管理新模式。

  • 2021-09-22
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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