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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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基于技术平台实现大数据秒级服务方案

从2004年Google发布MapReduce论文,掀起大数据热潮,同时也得益于互联网数据的井喷发展,大数据体系已经高速发展了14年。消息平台、流式处理、分布式计算及海量数据储存已经发展壮大日趋成熟,使得大数据能力逐步达到工业化量产的规模,然而在数据可视这最后一公里上,大数据体系一直没有一个终极一站式解决方案。

  • 2021-05-31
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大数据技术应用与案例解析

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(大量Volume,多样Variety,价值Value,高速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

  • 2021-05-31
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基于容器虚拟化技术的风电大数据平台优化部署方案

中国风力发电装机容量现居世界第一,风电行业发展迅猛。在发电机运行过程中会实时产生大量关于天气信息和机器状态的数据。由于风电数据的稳定性受到各方面的干扰较多,如何通过物联网大数据的技术来解决用户关心的问题,把大数据技术与风电机组相结合,实现风能资源的有效整合,促进风电行业的数字化发展,已成为如今的主流问题。

  • 2021-05-31
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大数据平台处理技术应用方案

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据时代有效利用创新业务内容及模式,通过快速满足用户的个性化需求,增加用户黏性,是大数据为运营商带来新的机遇。 迫切需求通过大规模的数据计算能力提供大粒度的数据创新应用。根据大数据体量巨大、类型繁多、处理速度快、价值密度低的四大特征,大数据处理的关键技术,主要体现在能够有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

  • 2021-05-31
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【大数据】智能制造大数据云平台技术方案

智能制造不仅生产过程须实现自动化、透明化、可视化、精益化,而且产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成,保证车间信息共享、准时配送、协同作业。 智能制造 的实现必须依赖于无缝集成的信息系统(核心系统主要包括PLM、ERP、CRM、CPS、云平台和工业大数据分析),保障企业运营指令和经营数据的自由流通。在大量的经营数据存储云平台后,企业运用大数据分析,支撑业务战略决策,提高顾客服务水平,促进销售获得客户,开发创新产品,强化财务管理,实现决策自动化。

  • 2021-05-31
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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,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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