文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 智慧城市中的大数据分析

智慧城市中的大数据分析

智慧城市中的大数据分析
智慧城市中的大数据分析

智慧城市中的大数据分析

摘要:以物联网、云计算等新一代大数据技术为核心的智慧城市建设理念,是未来城市发展的全新模式。智慧城市一个重要职能就是采集、存储、分析、挖掘城市运行中所承载的大数据,具备全面感知和全面分析的能力,同时能够展示和扩展。智慧城市的建设,有利于解决城市发展问题,有利于提升城市信息管理水平。在智慧城市发展过程中必然产生大数据,因此需要通过处理大数据来体现智慧,其核心是智慧城市信息系统的大数据处理平台,其关键技术对于智慧城市的建设和运转起决定性作用,对提升城市服务、提高管理水平和城市的可持续发展具有重大的应用价值。

关键词:智慧城市;云计算;物联网;大数据;Hadoop

1.智慧城市简介

智慧城市就是运用互联网+、物联网、计算机网络、云计算等新一代信息技术手段,对城市运行系统海量数据的关键信息进行的采集、存?Α⒅悄艽?理和分析,对社会管理、政府管理及社会公共服务的各种需求做出智能化响应和智

能化决策支持,从而实现城市的智慧式管理和运行。智慧城市将改变人们传统的生产、生活方式和思想观念,将原有的粗放式模式改变为科学可持续发展的创新驱动和市场发展

模式,以满足城市的可持续发展,从而构建城市发展的全新城市形态。智慧城的关键特征有以下几点。

1.1全面感知

智慧城市中分布大量的感知终端,通过传感器网络,捕捉到人们的生活、生产及城市环境的多种数据。信息感知网络应覆盖城市的个个角落,能够大量采集不同形态、不同属性的各种数据。随着物联网技术的发展和应用,将为智慧城市提供更多的信息资源。

1.2深度互联

智慧城市的信息感知是以多种信息网络为基础的,城市中拥有快捷的互联通道,数据通过互联网、移动互联网和有线电视网等网络实现陕速互联,各个部门专用网络的加入,实现信息资源的一体化。智慧城市将大大增加信息的交互程度,将多个分散独立的小网连接成互联互通的大网络,使网络的价值大大提升,形成更强的驱动力。

1.3智能处理

智慧城市拥有海量级PB单位的信息数据,这些大数据是智慧城市得以正常运转、决策、控制、展示的基础,智慧城市要具有对所拥有的海量信息进行智能处理的能力,这要求通过大数据处理平台将收集到的数据进行效的集中存储和处理,并对数据进行分析,产生具有价值的信息,为自主进行判断和预测提供支持,从而实现智能决策。这一过程中

还需要体现出自我学习的能力,主要是通过数据挖掘和机器学习,从历史信息中提炼相关的知识,指导未来的分析和处理。在技术上,以云计算为代表的分布式处理框架和线性扩展能力,为智慧城市的智能处理提供了有力支撑。

1.4开放应用

开放性是智慧城市的信息应用特征,信息的应用不能局限在政府或城市管理部门对信息的掌控和分配。智慧城市应具有信息开放式应用的能力,最终目标是要能够将处理后的各类信息送给信息的需求者,从而完成信息的完整增值利用,其中搭建开放式的信息应用平台是关键,通过该平台使个体间进行信息交互,充分利用系统现有能力,大大提升智慧城市的信息资源并产生新应用。

2.智慧城市中的大数据特征

在智慧城市中,城市的管理与服务涉及各个领域,智慧城市中产生的大数据由于体量巨大,处理要求高,传统的信息技术和IT架构已不能解决问题。这些大数据具有的特征如下。

2.1数据量巨大

智慧城市中诸多领域都产生大量的数据,通常是在PB 级以上,如中国1个1 000万人口的城市50年积累的医疗数据量就达到了50 PB。智慧城市的智慧化管理需要多方协同管理,共享数据,这就需要把多领域的数据进行综合的分析

和汇集,如流行病的预防,需要综合分析人口数据、社保数据、医保数据、医院数据等,进行这样的综合分析需要将这些数据集中存储于大数据平台上,这是传统的数据库平台不能完成的。

2.2种类繁多,增长迅速

智慧城市中的大数据汇集众多领域、众多行业的数据,数据类型多样化且结构复杂,有结构化的,半结构化或非结构化数据点大多数。靠传统的关系数据库系统己不解决其存储问题,更谈不上进行分析。例如,银行、学校更多是结构化的数据;交通管理包含大量的视频和图像是非结构化数据;气向、医疗数据是半结构化的。随着社会经济的发展伴随数据量的高速增长,如一个1 000万人口的中等城市,每天采集交通卡口过车数量数据约占几个TB。

2.3价值巨大

维克多?迈尔?舍伯恩认为“大数据的重要价值在于建立数据驱动的关于大数据相关分析,而建立在相关分析基础上的预测是大数据的核心!大数据让人们知道‘是什么’”。从价值层面上看,智慧城市中的大数据经过加工分析后,蕴含了无穷无尽的价值,对城市的运行和管理起到了极大的辅助作用。一是实现巨大经济效益,如大数据使美国零售业净利润增长达到60%,使制造生产成本下降50%;二是能够增强社会管理水平,在政府和公共服务领域的大数据应用,能够

提高政府部门的决策水平,增加服务效率和提升社会管理水平,有效推动政务工作的开展,将会产生巨大社会价值;三是能够提高安全保障能力,通过对大数据整理、分析,可以有效地预测金融、国防、安全等领域的风险,提高国家安全保障能力。

3.大数据处理平台构成

智慧城市建设的关键构建大数据处理平台,该平台的主要功能是为智慧城市提供支撑环境,来实现智慧应用管理、数据关联分析和数据深度挖掘、展示和扩展等功能。大数据平台的组成如下:

3.1云计算公共平台

智慧城市集成海量级的数据,数据多数是非结构化的数据,传统的关系型数据库无法进行处理,只有借助云计算的分布式处理框架和线性扩展能力,才能满足智慧城市基础平台的需要,目前应用比较广泛的是基于Hadoop的分布式处理框架云平台。在海量数据存储方面,Hadoop中的HDFS 是一个典型的海量存储系统,它采用主从结构体系,存储服务器集群由一个主节点和众多数据结点构成,从而实现分布式数据存储和集群冗余机制,能够把PB级的数据存放到分布式服务器上,并提供数据安全可靠性。在对海量数据进行综合分析和挖掘处理,其计算量非常大,分为在线计处和离线计算。对于实时性不高的信息处理,采用离线计算平台,

Hadoop的云计算框架MapReduce是离线计算的典范,具有较高的稳定性和扩展性。阿里巴巴的数据平台就是依托Hadoop来实现的。在线计算方面,目前比较成熟的是基于Hbase的准实时数据库及MysQL Cluster基于流式处理实时响应平台,这两种技术能够对海量数据进行综合分析,响应时间短,实时性强,有利于实现数据交互,解决了离线平台处理耗时长,反应慢的问题。为应急指挥、现场响应及动态控制等各种应用场景提供技术支持。 3.2统一的数据存储平台

智慧城市采集数据类型复杂众多、数据量海量,统一的数据平台进行存储管理是必须的,同时还要提供大规模分布式存储与数据备份的支持。Hadoop~HDFS是一个典型的分布式海量存储系统,能够把PB级的海量数据存储在大规模的分布式集群服务器上,同时能够保证数据的读写效率和安全。HDFS的设?目标是为存储超大数据文件,它具有“一次写入,多次读取”的功能,具有降低并发控制、简化数据聚合、支持高吞吐量的访问的特点,在安全性方面,具有硬件错误检测并自动恢复功能,使某些结点发生故障时,整个集群的工作不受影响。

3.3数据共享交换平台

为了满足各种数据交换需求,必须提供并制定数据标准,该平台将提供智慧路由、实时服务、异步服务、安全控

制等功能。是集数据交换开发、部署、管理、监控为一体的数据交换全生命周期管理的数据交换平台。

3.4智能数据统计分析平台

智慧城市平台的核心是智能数据综合统计分析功能,该平台支持大数据的检索查询、统计分析、数据挖掘、预测和展示功能,通过对数据的分析挖掘,提供相应的辅助决策功能。

4.大数据在智慧城市中的应用

4.1城市公共信息管理

对城市的公共信息如人口、交通、经济、医疗、社保等信息进行管理,建立统一的公共信息管理平台,实现海量、多尺度、多时态的信息管理。

4.2智慧医疗

医院里有大量的病例数据,传统的数据处理技术对其进行数据的挖掘非常困难,在大数据云平台的环境下能够得以实现,这在疾病治疗和亚健康管理上将发挥巨大的作用,进一步促进医疗水平的提高。

4.3智能交通

运用大数据于整个交通运输管理体系,建立交通智慧信息发布平台,来实现车辆识别、跟踪、交通流量分析控制等应用,来解决城市交通堵塞和环境污染,保证交通安全,提高运输效率。

4.4智慧教育

现代教育信息化服务体系系统构成智慧教育的核心。该系统由数字教学资源库、公共服务平台和云端设备组成。任何时间和地点学习者都可借助云端设备进行高质量个性化的学习。

4.5智慧社区

智慧社区是通过社区服务平台来实现的,采用的是O2O 模式,将实体经营和网上经营相结合,拓展了服务方式,为市民日常家居生活提供便捷服务。居民可以通过社区服务平台选择并定制自己的所需服务。

5.结语

大数据的出现,预示着数据在信息系统中的性质和作用发生了根本的改变。智慧城市既受制于大数据又得益于大数据,智慧城市与大数据的共生关系促进了信息系统的革新。智慧城市建设要依托新兴的云计算技术,始终以技术创新和模式创新为理念,将原有的粗放式发展模式改变为创新驱动和市场主导的发展模式,发挥大数据的巨大潜力,实现智慧城市的设计目标。

大数据时代的智慧城市建设 郑赋斌

大数据时代的智慧城市建设郑赋斌 发表时间:2019-10-18T13:15:36.607Z 来源:《基层建设》2019年第18期作者:郑赋斌[导读] 摘要:信息化发展的步伐越来越快,大数据、物联网、智能化技术得到普遍发展运用,为新技术、新环境的发展奠定了良好基础。 身份证号码:41052119800215xxxx 摘要:信息化发展的步伐越来越快,大数据、物联网、智能化技术得到普遍发展运用,为新技术、新环境的发展奠定了良好基础。在全世界发展范围内,不同的国家和地域之间,都在推行数字智慧化发展战略,希望建设智慧化城乡。习总书记在全国十九大中,关于智慧国家、智慧城市的发展建设方面做出重要指示,提出智慧化、信息化发展理念,利用大数据技术,实现城乡发展的深入深度融合,使得整个社会实现均衡发展。本文首先分析了大数据时代概念,接下来详细阐述了大数据与智慧城市,最后对大数据时代城乡规划和智慧城市建设要点做详细介绍,希望通过本文的分析与研究,为我国大数据时代的智慧城市建设增砖添瓦,同时希望行业内人士以借鉴和启发。 关键词:大数据时代;智慧城市;建设 引言 大数据时代的到来,不仅改变了人们日常生活方式,也对我国城乡规划与建设带来了新的技术与理念。智慧城市是大数据发展的重要载体,而智慧城市建设的核心是数据资源,两者密不可分。城市大数据的分析将彻底改变传统城乡规划的编制方式,智慧城市的建设也将全面提升人民的生活品质和城市的运行效率。 1大数据时代概念 所谓大数据,从字面可以理解为所有数据信息的集合,是提高事物决策力、洞察力的海量信息资产,需要以全新视角和处理方式才能对其充分利用与发开。大数据是信息技术发展的直接产物,由于现代社会正处于一个高速运转和信息爆炸的年代,依托大数据作为数据基础,有助于各项工作的全面性和准确性。与此同时,大数据信息是一种开放的、真实的信息资源,全民均参与其中,因此一些涉及公共利益的社会决策依托大数据在一定程度上也体现了“以人为本”的发展理念,不仅确保了社会资源的合理分配,同时也使相关决策更加科学与合理。 2大数据与智慧城市 大数据系统庞大,可通过对大量数据的分析为城市居民的生活提供便利,可为城市规划提供可靠的数据支持。智慧城市的建设重点需要突出“智慧”,这就需要依赖对大数据的深度分析与利用。在大数据的应用上,首先需要进一步做好数据的整合与分析工作,应该通过对城市信息的分析,整合在城市建设进程中可能出现的问题以及存在的机遇,提高在建设过程中对整体的感知与把控能力,为此在实施上需要做好物联网技术、识别技术、传感技术、无线网络技术等的覆盖应用。同时应该进一步完成对各类数据资源的整合,尽可能消除城市中所存在的信息孤岛,促进信息的共享与交互。为保障大数据技术的应用,还需要做好人才培养与挖掘工作,以人力资本优势促进大数据技术的进步,做好研发工作。此外,在数据的分析与应用过程中,必然会涉及公民隐私与安全问题,这就需要做好网络信息的安全等级设定与评估工作,并严格控制好信息利用过程,防止由于信息安全而导致智慧城市建设进程受阻。 3大数据时代城乡规划和智慧城市建设要点 3.1在城市记忆中提取文化要素 城市记忆是集体共鸣的抽象化,也称集体记忆。是物质与非物质间相互影响下的产物,例如经济、政治、文化、艺术、历史传统、民风民俗等......,唤起记忆=文脉延续,当人们脑海中对于一座城市的记忆在某些契机下被唤醒时,当下与曾经便得以重合,文脉便得到延续。纵观如今城市建设处于现代主义向后现代主义的转型变迁中,城市空间的异化和城市历史地段的消逝造成了城市“失忆”现象,一些“逝去”老街区,待拆的老房子......,使人们在不断变化和巨型构筑物的现代城市里迷失。所以想要延续城市文脉就要保留城市记忆,在城市记忆中提取文化要素,才能合理对城市街道空间景观进行设计。例如曾经街巷之门在我国南北方一些城市中都有不同的样式表现,上海朱家门一处小巷口“巷门”式牌坊非常精致,而杭州“高银巷口”牌坊便设计成街门,这种历史元素的提取成就街巷的“名片”,表现出城市某些记忆的延续,体现出某种文化理念。 3.2智慧企业建设 企业是支持城市发展的重要力量,为推动智慧城市的发展,必须推动智慧企业的建设。在智慧企业的建设中,利用大数据可明显提高企业的核心竞争力,可改善传统模式下企业对自身经营发展只停留在表面信息分析上的问题,有助于深挖客户需求,完善业务流程,且可通过对产品市场的分析,获取更有价值的信息。为保障智慧企业的建设,需要大力发展智慧电子商务,提高企业对电子商务消费模式、信息流、资金流等要素的感知能力,并为其打造一体化的电子商务平台,以此通过整合信息优化企业建设,为消费者提供更为优质的体验。另外,也需要从物流上入手,可采用商品置入芯片的方式,完成对供应链过程的监督与管理,确保其整个供应流程都可被互联网、传感器等感知,进而构建更为完善的物流体系,以此进一步降低物流成本,提高客户对物流信息的掌控能力。可从共性支撑平台的建设入手,以数据的开放共享和融合利用为核心,为各行业、各部门提供城市数据资源体系和应用支撑服务。 3.3建立城市运行中心 智慧城市的良好运行离不开城市大脑的指挥,城市运行中心的建立将为智慧城市提供一个具有智能决策分析功能的城市大脑。大数据就像是血液一样流淌于智慧城市的各个方面,为智慧安全、智慧交通、智慧医疗、智慧生活和智慧环保等各领域提供强大的决策支持。这个统一的城市运行中心将实现城市各种数据资源的融合与共享,并与政府和企业进行跨部门的协调联动,为城市高效运转和政府精准管理提供有力支撑,从而更好地对城市的公共服务设施、市政公用设施、道路交通设施、公共安全、生态环境、经济发展、社会民生、城市产业等城市运行情况全方位地进行系统有效的掌握和管理。 3.4构建城市开放信息平台 智慧城市是以“以人为本”为基本原则,以“为民、便民、惠民”为导向进行创建的,这就离不开大数据平台的构建。城市开放信息平台的建设将实现数据共融共享,保障数据安全,提升网络数据效率,从而及时应对城市系统运行过程中出现的问题。信息平台将全方位整合金融、医疗、健康、养老、教育、旅游、交通、社会保障等与人们生活相关的各种服务,支持电脑及手机APP多终端快速查询及业务办理,提升人民对城市公众参与的积极性。随着各行各业“互联网+”战略快速推进,互联网应用更加丰富,公共服务更加多元,线上线下结合更加紧密,将为人们提供更加公平、高效、优质、便捷的服务。

智慧社区大数据分析平台项目建设方案

智慧社区大数据平台建设方案

目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户(访问渠道) (30) 3.3.7支撑体系(信息安全与标准规范体系) (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)

大数据在智慧校园建设中的应用研究

大数据在智慧校园建设中的应用研究 摘要:大数据作为数据管理的一项新技术,对建设智慧校园起着重要作用。智慧校园是一个整合开放、创新、协作、智能的信息服务平台,其主要功能就是智慧,包括智能感知、自定义配置、双向互动、任意访问、支持大数据和开放的学习环境等等。分析了大数据在智慧校园应用中遇到的问题,提出了解决方案。 关键词:数据管理;智慧校园;大数据 0 引言 随着信息技术的发展,互联网数据高速增长。数据的快速增长不能说明已经进入了大数据时代,处理大数据应该对有价值的数据存储和网络容量集中考虑。原数据密度的价值很小,技术人员必须从大量数据中将有价值的信息剥离出来。 目前大数据技术还处于发展阶段,但潜在应用前景广阔。麦肯锡全球研究院报告“Big data:The next frontier for innovation,competition,and productivity”[1],对大数据的应用领域和关键技术作了详细分析。大数据技术是建设智慧校园的重要技术,智慧建设元素的一个重要组成部分就是大数据。 1 大数据技术

1.1 大数据来源 近年来数据已达到50%的年增长率。传统的关系型数据管理模式因数据的大体量和过多的非结构化形态数据,无法满足日新月异的需求。大数据的IT技术作为下一代技术,将有利于研究者获得高质量、高价值的数据。 1.2 大数据概念 维基百科对大数据定义是:大数据是指无法在一定时间内使用传统的软件工具,进行收集管理和数据处理抓取其内容。数据(Data)通常指用于技术设计、科学研究、决策、查证的数据,主要是通过科学实验、测试、统计和其它方式获得的统计信息。通过完整地、系统地、精确地测量,采集、记录、分类、存储数据,再对其进行严格地统计、检验、分析,得出有说服力的结论。经过大规模、长时间测量、存储、记录、分析、统计这些数据,接收到的海量数据就是大数据(Big data)。 1.3 大数据特征 大数据有3个特性,即数据类型的多样性(Variety)、数据体量的规模性(Volume)和数据处理速度的高速性(Velocity)。在这3个属性的基础上,相关权威人士增加了数据的时效性(Vitality)、真实性(Veracity)、复杂性(Complexity)以及价值性(Value)等几个特性。 2 需求分析

大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系

大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系 来源:来源:CIO时代网互联网 大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是:大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展,正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于于物联网应用。 中国已步入大数据时代 有人说大数据来了,但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是:中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同,但不能否认的是,中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略,中国还没有明确提出,但已经把大数据上升为与国防一样的高度,多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高,并正在采取措施。所以说,中国已经步入大数据时代,这种重视是由政府层面自上而下进行普及的,可能还未普及到普通百姓层面,但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示:“我国将产生全球最大量的数据,要重视大数据的开发利用和管理。” 大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应,各政府部门间不愿公开、分项数据,这就造成数据之间的割裂,无法产生数据的深度价值。关于这一问题,一些政府部门也有清醒的认识,开始寻求解决方案,这是受自身的需求驱动的。比如,一些政府部门原来不愿分享自己的数据,但现在开始寻求数据交换伙伴,因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的,部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时,随着各方面的发展及政策的推进,很多以前不公开的数据也逐渐公开了,这对大数据的发展

智慧城市中的大数据挖掘与应用

智慧城市中的大数据挖掘与应用 数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起,在政务网上,通过注册可以进行服务共享,在公共平台、互联网、公网上,通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通,实现智慧城市的各种应用。 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市蕴含大数据 城市是生存繁衍最好的地方,城市是社会交往的地方,是文化享受的地方,按照城市的职能,我们让它智能化,比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面,可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化

享受方面,可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面,有智慧交通、购物、社会综合管理。 在智慧城市的建设和应用中,将产生从TB到PB级越来越多的数据,从而进入大数据时代。2011年,Science专刊指出大数据时代已经到来,美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来,奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划,奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”,这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”,智慧城市建设的潮流已经到来。 空间数据方面,空间的传感器资源,美国有185颗卫星,中国有91颗卫星,到2020年中国将有200多颗卫星,卫星每天往回传输的数据可以达到PB级,空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源,这些资源都可以传到网上,通过可视化的服务,利用云计算环境,包括计算资源、网络资源和存储资源,来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据 为了充分研究这些海量空间大数据,我们研发了一个软件,叫做“天地图”,“天地图”的数据已经超过了TB级,目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型,贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据,我们可以监测上海的地表下沉问题,把雷达数据放在一起,进行数据分析和挖掘,自动地、随时地检测地表下沉,不同地区的下沉速度不同,上海大概每年下沉20毫米,远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比,精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡,将来还要监测高铁。

智慧社区健康大数据分析简述

智慧社区健康大数据分析简述 目录 1.概述 (2) 2.智慧社区健康管理蓝图 (4) 3.人口健康信息化总体框架 (5) 4.颠覆传统的云计算和大数据 (6) 5.云计算大数据在医疗行业中应用的思考 (6) 6.中医临床信息学? 云梦想 (7) 7.IBM 云计算大数据科技助力医疗行业应用 (7) 8.智慧社区健康行业应用大数据分析技术 (7)

1.概述 智慧城区(社区)是指充分借助互联网、物联网,涉及到智能楼宇、智能家居、路网监控、智能医院、城市生命线管理、食品药品管理、票证管理、家庭护理、个人健康与数字生活等诸多领域,把握新一轮科技创新革命和信息产业浪潮的重大机遇,充分发挥信息通信(ICT)产业发达、RFID 相关技术领先、电信业务及信息化基础设施优良等优势,通过建设 ICT 基础设施、认证、安全等平台和示范工程,加快产业关键技术攻关,构建城区(社区)发展的智慧环境,形成基于海量信息和智能过滤处理的新的生活、产业发展、社会管理等模式,面向未来构建全新的城区(社区)形态。[ 智慧社区作为智慧城市的重要组成部分,既是政务大数据的来源,也是政务大数据的应用主体。政务大数据为智慧社区建设带来更广阔的空间。 有人说,2013年是大数据元年,未来五年会有一大批基于大数据商业模式的公司催生出来。在味库身上,的确看到了这种趋势。 资深互联网评论人士谢文认为,大数据时代将首先对健康和医疗领域带来深刻变革,因为该领域已经过了思想革命的概念阶段,逐步迈入商业模式创新时期。这或许恰好解释了为何移动健康行业在今年成为风险投资的热土。 如果把大数据时代分为前台、中台和后台三个主战场,前台就是数据终端,负责数据获取和传输,如手机、电脑、智能眼镜、汽车以及各种传感器等,将物质世界和人类社会的一切数据化。在谢文看来,前台是目前争夺的主要战场,出现的创新数不胜数——这正是近两年智能手表、智能手环、电子秤等智能可穿戴设备大热的背景。 与此同时,各种健康数据收集平台也在今年陆续登台亮相:先是三星公司5月底发布一款健康追踪腕带Simband和智能健康追踪平台SIMI,接着苹果公司在6月WWDC大会上发布移动应用平台HealthKit,数天之后,谷歌紧追不舍在其年度开发者大会上推出名为Google Fit的健康平台。近日,微信以公众号为接口,与咕咚、华为、乐心和iHealth四款运动手环展开合作的消息又博到不少

大数据时代背景下智慧城市规划

大数据时代背景下智慧城市规划 一、智慧城市与大数据概述 随着科学技术的高速发展,可以利用高科技将人类的智慧结合起来,并且对它进行整合处理,使之达到智能化。智慧城市就是要我们生活的城市更加有效率,把现在人们拥有的科学信息技术,融入到城市建设中,不仅要将信息技术用于科研领域,还要在实际生活中体现出来,因为人类的不断学习和进步就是要不断改善我们的生活方式,在城市的生活中能更好的享受生活,享受科技为人民生活带来的便利。比如可以利用云计算,将城市的资源进行有效的整理、保存及开发利用,帮助城市实现可持续发展。但是智慧城市并不是人们想象的那种没有人的机器时代,而是在这个城市中人们的生活相对之前更加的便捷,生活质量逐渐提高,工作效率也逐渐提高。 大数据时代是对城市中产生的大量数据的描述,它的特点是使社会信息化高速发展,在当今的社会中具有很大的优势,而且应用到的领域也越来越多,尤其是对于电子商务,还有现在社会流行的网购物流,随着网购逐渐进入到人类的生活,就免不了与物流合作,在这方面,大数据起到了非常重要的作用。当然要想合理的运用好大数据,还要结合云计算等多方面的技术支持,对这些数据进行智能化分析。 二、大数据对智慧城市的影响 人们生活最多的地方就是在城市,城市中的人在这个城市生活,农村中的人会来到城市打工,当然,还有一些旅行人员,城市就是人们活动的最密集的地方。随着人们的活动,就会产生大规模的数据,不尽如此,这些数据的产生速度也超级快,形式也多种多样,所以,城市生活产生的数据很符合当今社会提出的大数据的特点,是一种非常典型的大数据样本。在之前人类的生活中,运用的技术方法和一些思维模式对当今社会城市已经不再适用,城市中产生的大数据在城市的智慧化建设中又具有非常重要的作用,大数据时代的到来改变了人们对城市智慧化的认识,促进了城市由数字化向智慧化方向的转变。所以,大数据和智慧化城市是相互依存的关系,云计算的发展离不开大数据的支持,而大数据也不可能脱离云计算以及互联网单独存在。 三、大数据时代智慧城市的规划措施 1、我们国家的信息技术水平正在稳步发展,在对智慧化城市的建设中,应该建立新的思维方式,将大数据作为思想结构的基础,以先进前沿技术为支撑,应用为导向,规范的立法和高效的管理机制为保障,在城市建设中形成一个良好的体系,比如可以打造一个智慧化

大数据在智慧城市建设中的实际应用

大数据在智慧城市建设中的实际应用 大数据在智慧城市建设中的实际应用 2015-09-26 07:38:00 来源:数据观 手机看新闻扫描到手机楼盘消息早知道扫一扫,用手机看本文更加方便的分享给朋友评论 当前,全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展,在云平台、大数据和物联网等技术的支持下,率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”,逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一国外案例 自21世纪初期,美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践,诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市,也是世界第一个智慧城市,它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势,并且在商业上有更大发展,市政府与IBM合作,计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来,含水、电、油、气、交通、公共服务等,进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求,并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设,给全市住户和商铺安装数控水电计量器,不仅记录资源使用量,还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上,以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘,有效预防了火灾。据统计,纽约大约有100万栋建筑物,平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个,诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房,房屋建筑年代是否久远,建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅,分析人员通过特定算法,对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分,计算火灾危险指数,划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项,诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑,但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”,进行城市数据挖掘。在人们的生活里,无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”,可以收集城市路面信息,检测环境数据,如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明,“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私,它只侦测信号,不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装,全面占领芝加哥市的大小街区,每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215~425美元之间,运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术(Zebra Technologies)、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲(Accenture)合作了一个试验项目,以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集,通过预测分析,找出哪里可以减少能源使用,或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间,负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输(Transport for London)”,在使用者增加25%的情况下,使用收集自闭路电视

大数据在智慧校园中地位与作用

大数据在智慧校园中地位与作用 一、“智慧校园”的设计理念 一个智慧校园必须为广大师生提供一个全面的智能感知环境和综合信息服务平台,提供基于角色的个性化定制服务;将基于计算机网络的信息服务融入学校的各个应用于服务领域,实现互联和协作;通过智能感知环境和综合信息服务平台,为学校与外部世界提供一个相互交流和相互感知的接口。其层次结构如图所示。 从图中我们可以看出,前期的数字化校园建设与发展是智慧校园建设的基石。有线与无线双网覆盖的网络环境是智慧校园统一的网络基础设施平台;智慧校园统一数据共享平台和综合信息服务平台通过云计算与虚拟化技术来实现;物联网与无线网络技术则是实现智慧校园主要场景应用的技术保障。 因此“智慧校园”是一个包含云计算、物联网等技术的综合体,不同于传统的“数字校园”概念。“智慧校园”的设计理念就

是通过新一代信息技术的应用使师生及管理人员能以更加精细和动态的方式开展教、学和管理。比如“智慧校园”通过把传感器嵌入和装载到校园的供电系统、供水系统以及建筑物、设备等校园生态系统的各种物件中,实现物联网与互联网的连接,实现校园生活与物理系统的整合。教学系统、管理系统、办公系统等众多软件系统平台也可融入到“校园云”,从而将云、物联网、互联网联接起来,进而实现大规模数据的实时抓取和深度分析计算,最终形成有效的决策依据。所有实时数据的获取、分析都基于“智慧校园”的网络和云计算。大数据的功能特性完成了传统结构化数据在“智慧校园”管理中所不能完成的多类型、快速、实时的数据处理能力。 二、“智慧校园”对大数据技术的需求 “智慧校园”必须通过对大量非结构化形态的数据进行分析形成智慧教学和管理,因此对数据如何获取、复杂数据类型实现、数据处理速度和数据分析能力要求较高。典型的OLAP(联机分析处理)数据分析无法满足智慧应用需求,而基于大数据的超越常规报表的路径分析、时间序列分析、图分析、What-if 分析等深度分析符合学校日益增长的智慧应用需求。基于云计算的应用模式、数据整合共享、交叉复用形成智力资源以及知识服务能力,这些都可以成为大数据在“智慧校园”中的重点应用。 三、大数据在“智慧校园”中的价值 “智慧校园”使得联网实体不断扩大,传统的数据架构已无法满足数据处理要求,大数据对获取的各类体量数据更易实现实时、

RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案副本

R i c h D a t a智慧城市行业大数据智能分析解决 方案副本 文档编制序号:[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案 方案概述 智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会创新环境下的城市形态,智慧城市通过物联网、云计算等新一代信息技术以及微博、社交网络、Fab Lab、Living Lab、综合集成法等工具和方法的应用,实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。伴随网络帝国的崛起、移动技术的融合发展以及创新的民主化进程,知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。 “数据驱动世界、软件定义世界,自动化正在接管世界,建设智慧城市将是下一波浪潮和拉动IT世界的重要载体。”《大数据》一书作者涂子沛这样描述。大数据遍布智慧城市的各个方面,从政府决策与服务,到人们衣食住行的生活方式,再到城市的产业布局和规划等,都将实现智慧化、智能化,大数据为智慧城市提供智慧引擎。 近年来,相关业界的领先者们也多次预言,大数据将引发新的“智慧革命”:从海量、复杂、实时的大数据中可以发现知识、提升智能、创造价值。“智慧来自大数据”——城市管理利用大数据,才能获得突破性改善,诸多产业利用大数据,才能发现创新升级的机会点,进而获得先发优势。 大数据驱动下的智慧城市,关乎每个人的生活。结合智慧城市对信息的需求,大数据在智慧城市中的落脚点集中在为其各个领域提供强大的决策支持。智慧交通、智慧安防、智慧医疗……未来智慧城市的美好图景已经被勾勒出来。 方案架构 智慧城市大数据总体系统框架分为五层, 分别是数据层,存储层,计算层,模型层, 应用层。模型层是整个大数据的核心部分,为上层应用提供数据支撑。 智慧城市的本质是对数据的智慧处理,事实上,在任何一个行业中,都不会遇到智慧城市产业中这样跨部门、跨区域和跨类型的数据复杂度。而围绕智慧城市跨部门、跨产业数据整合和分析的大数据业务,引入彩讯大数据平台架构,实现对海量的交通数据、地理位置检测数据、环境数据、医疗数据、政务数据、教育数据、公安数据的实时、全面、系统的数据采集,存储、分析、挖掘,使我们生活的环境变得越来越具备“智慧”特征,我们也将能更“智慧”地利用信息,对世界和他人作出更加“智慧”的判断与回应。

试论大数据时代的城乡规划与智慧城市

试论大数据时代的城乡规划与智慧城市 发表时间:2019-07-15T16:19:07.857Z 来源:《城镇建设》2019年第08期作者:黄磊 [导读] 随着大数据时代的到来,为国民经济的发展注入新的活力,推动着城乡规划和智慧城市建设。 容县规划局广西玉林 537500 摘要:随着大数据时代的到来,为国民经济的发展注入新的活力,推动着城乡规划和智慧城市建设。笔者结合多年工作经验,主要探讨大数据时代背景下的城乡规划和智慧城市建设,以期为相关人员提供借鉴与参考。 关键词:智慧城市;大数据时代;城乡规划 前言 大数据时代的到来,不仅改变了人们日常生活方式,也对我国城乡规划与建设带来了新的技术与理念。智慧城市是大数据发展的重要载体,而智慧城市建设的核心是数据资源,两者密不可分。城市大数据的分析将彻底改变传统城乡规划的编制方式,智慧城市的建设也将全面提升人民的生活品质和城市的运行效率。 1 大数据时代背景下的城乡规划 1.1 搭建城市空间规划信息平台 传统规划对于指导城市开发建设的重要作用毋庸置疑,但由于一直以来缺乏一个规划整合平台,也存在部分规划之间相互“打架”的现象,为消除各政企部门之间的沟通障碍,搭建一个数据资源融合共享的城市空间规划信息平台就显得非常重要。它不仅可以实现城市总体规划、城市详细规划、各类专项规划数据的整合,还可以真正意义上实现城市空间规划在政府和公众间共享共用“一张蓝图”的愿景。不仅如此,城市空间规划信息平台的搭建还可以有效促进审批制度的改革,简化办事流程提高效率,促进公众参与的积极性。 1.2 利用大数据进行城市问题分析 传统的城市数据分析方法数据来源较为局限,一般为城市统计年鉴或政府各部门资料,统计口径及时间往往不一致,造成城市数据与城市空间信息难以匹配。城市物联网的完善以及网络信息数据的增加与利用,将面对前所未有的丰富数据源,能够直接获取很多一手数据。利用这些随时可获取的数据,可以实时分析城市发展过程中遇到的各种问题。例如运用卫星遥感数据进行城市用地适宜性评价,确定城市适宜开发建设区域及城市发展方向;运用车辆GPS数据进行城市交通量分析,优化城市交通网络及城市拥堵问题;运用航班及铁路人流数据进行区域城市关联分析,研究城市群的发展问题;运用地铁、出租车及公交数据进行职住通勤调查分析,优化城市用地空间布局等。信息化时代下的各种城市行为都会产生大量数据,为了充分挖掘和发挥数据价值,我们只需要将相关数据进行合理筛选,就可以从大数据分析中得出真实有效的信息。 1.3 利用GIS平台进行城市空间规划 传统的城市规划平台为AutoCAD,它是一个优秀的绘图平台,具有强大的图形编辑功能,但无法对绘制的点线面进行数据定义,不能进行与图形对应的数据分析,数据与图形对应关系需要利用其他软件平台进行二次表达。GIS平台则完美解决了这个问题,它不仅能表达空间数据,也能表达属性数据,二者相互关联,一一对应。不仅如此,它还具有强大的空间及数据分析能力,运用地理数据库可以进行邻近分析、网络分析和栅格分析等。例如运用邻近分析方法进行城市各类公共设施网点的服务半径分析;运用网络分析方法进行交通时间、成本、运输路径的优化;运用栅格分析的方法进行不同时段城市人口密度分布的变化等。可以说GIS平台几乎可以分析城市空间规划中遇到的各种问题,解决了传统城市规划数据分析薄弱的病症。未来城市空间规划的编制也是基于GIS平台进行实施的,不仅要编制空间地理图形,还需形成与之相应的地理数据库。 1.4实现城乡规划数据源 大数据时代下的大数据技术本身所具有的先进性较为明显,其打破了以往信息不对称及所存在物理区域的壁垒,通过采取新的方式最大限度促进信息生产、传播、加工、组织效率;大数据本身特点即超大量的规模,以TB和PB 级数进行衡量。从实际出发,城乡规划本身所涉及数据范围极广,因此对城乡规划进行实时的预测分析,必须结合以往的历史数据为基本参考条件,大数据技术则可以有效促进城乡规划效率。且城乡规划期间本身所具有的多样性也较为突出,其也可看作是结构化数据按照不同部门进行分类,继而得到数据源,此期间其所包含的规划部门、土地功能类型数据、开发强度指标等都要以具体整理及管理形式来使其充分得以展现,以此形成相对较为完善的结构化数据;同时注重大数据本身动态性以及价值性作用,从动态性角度出发在基于网络信息技术视域下,其能够高效的完成对应数据传输存储作业,确保数据处理高效性,针对城乡规划设计中人口变化、经济发展、土地开发等,结合数据可使其实时变化特性得到直观呈现;从基准值性角度出发,大数据本身核心作用即通过对数据整合找出对应数据中规律,达到预测未来发展趋势的目的,因此其能够直接为成像规划决策提供有效的数据保障,在实际实践期间通过对区域以往历史数据变化规律来预测未来发展趋势,确保数据本身价值作用能够得到充分显现,提高相应决策的准确性和可靠性。 2 大数据时代背景下的智慧城市建设 2.1 建立城市运行中心 智慧城市的良好运行离不开城市大脑的指挥,城市运行中心的建立将为智慧城市提供一个具有智能决策分析功能的城市大脑。大数据就像是血液一样流淌于智慧城市的各个方面,为智慧安全、智慧交通、智慧医疗、智慧生活和智慧环保等各领域提供强大的决策支持。这个统一的城市运行中心将实现城市各种数据资源的融合与共享,并与政府和企业进行跨部门的协调联动,为城市高效运转和政府精准管理提供有力支撑,从而更好地对城市的公共服务设施、市政公用设施、道路交通设施、公共安全、生态环境、经济发展、社会民生、城市产业等城市运行情况全方位地进行系统有效的掌握和管理。 2.2 进行智慧城市顶层设计 智慧城市的建设离不开大数据的支持,如何将城市社会生活中产生的各种数据进行整合管理是智慧城市建设的一大难题。随着十九大提出要坚定不移贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”发展理念的不断深入,再次推动了传统意义上的智慧城市向新型智慧城市的演进,这就要求智慧城市从进行顶层设计开始入手。依据各类不同智慧城市的建设需求和目标为导向,从业务架构、数据架构、应用架构、基础设

智慧校园大数据分析服务

1.1.1大数据分析服务 1.1.1.1.1财务资产分析 ●对高校办学经费总收入及支出,教育收入及支出,人均教育收入及支出,科 研项目收入及支出,人均科研收入及支出,捐款收入,单位收缴信息统计分析。 ●对高校科研经费支出金额,科研类型,科研结果等信息统计分析 ●对高校各类别经费发展变化预测分析 ●对高校收入、支出预算与执行情况统计分析 ●对高校设备资产数量,金额,比重,类型等信息统计分析

1.1.1.1.2教务信息分析 ●对高校教学信息,重点课程,实习地点,实习方向,社会实践等信息统计分 析 ●对高校教材领用,订购,数量,耗材的订购,使用等信息统计分析 ●对考场,考试人员,报名情况,收费情况,成绩等信息统计分析 ●对高校评教结果,指标,方法,类别,能力等信息综合分析 ●对高校开课数量,开课情况,学科信息,成绩信息,心理分析等信息综合分 析 1.1.1.1.3科学研究分析 ●对高校科研平台,专业刊物,科研项目,科研经费,科研成果等信息统计分 析。 ●对高校科研纵向项目信息,排名,占比等统计分析。 ●对高校科研横向项目信息,排名,占比等统计分析。 ●对高校科研项目经费分布,拨入款级别占比,拨入情况,拨款单位,所属单 位,负责人等信息统计分析。 ●对高校科研著作各类型占比,各出版社出版数量,各单位著作分布情况统计 分析。 ●对高校科研获奖数量,成果,人员等信息统计分析

1.1.1.1.4人事信息 ●对高校整体师资结构,专任教师,年龄结构变化趋势等信息统计分析。 ●对高校文科专业队伍建设状态,相关学科队伍教师信息等统计分析。 ●对高校理科专业队伍建设状态,相关学科队伍教师信息等统计分析。 ●对高校在职职工人数,类别结构,职称结构等进行统计分析。 ●对高校专任教师人数,类别结构,职称结构,学历结构,学缘结构综合统计 分析。 ●对高校研究生导师人数,类别结构,职称结构,学历结构,学缘结构综合统 计分析。 ●对高校高层次人才人数,类型综合统计分析。 ●对高校岗位需求统计分析

智慧城市大数据的特征及业务管理

智慧城市大数据的特征及业务管理 随着经济的发展和技术的进步,城市建设呈信息化、智慧化的发展趋势。2013年1月29日,住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单,同时颁布了《国家智慧城市试点暂行管理办法》和《国家智慧城市(区、镇)试点指标体系》,这标志着我国智慧城市发展进入规模推广的阶段。 智慧城市是新一代信息技术支撑下的城市形态。智慧城市基于物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术,令城市生活更加智能、资源利用更加节约、城市管理更加高效,改进服务交付和生活质量,减少对环境的影响,推动城市向低碳化、可持续发展的生态文明城市转型。

智慧城市与大数据的关系 智慧城市的建设架构分为“感、传、知、用”四个组成部分,如图1所示。在感知层,采用视频监控摄像机、射频识别其多种不同设备进行信息采集;在传输层,构建视频专网,实现信息的可靠传输;在认知层,搭建应用支撑平台,提供公共信息接入、信息整合、信息交换等云服务;在应用层,提供动态监控、预测预警、智能分析等功能。感知层由无处不在的末端设备和设施组成,包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、视频监控系统、家庭智能设施等和“外在智能”,贴上RFID的各种资产,携带智能终端的个人与车辆等智能化物件,通过各种无限的或有限的长距离或短距离通信网络均可实现互连互通、应用集成,在内网、专网或者互联网环境下,采用适当的信息安全保障机制,提供安全可控乃至个性化的实时在线检测、定位追溯、应急联动、调动智慧、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、决策支持等管理与服务功能,实现“万物”的高效、节能、安全、环保的“管、控、营”一体化。 不同种类、数量众多的末端设备和设施的接入,必然会产生大量的数据。智慧城市的建设和应用离不开大数据做支撑,智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用过程。如何从纷繁复杂、不同类型的结构化、非结构化数据中准确无误的提取出有价值的信息,需要IT服务提供商打破行业堡垒,深度挖掘行业应用,使大数据在政府决策、工业经济发展、公共安全、城市应急防控、社会公共服务等方面发挥更大的作用。 智慧城市大数据的特征 智慧城市大数据的特征通常用4个V来概括,即:V olume Variety Value Velocity

智慧城市运行大数据平台项目概述

智慧城市运行大数据平台项目概述 1.1项目名称 项目名称:西安市城市运行大数据平台。 1.2项目建设单位及负责人、项目责任人 项目建设单位:西安城市一卡通有限责任公司 负责人:马敏 项目责任人:陈凌霞 1.3可研报告编制单位 可研报告编制单位:陕西省信息化工程研究院 1.4可研报告编写依据 (1)《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》(中办发〔2004〕34号); (2)《国家信息化领导小组关于推进国家电子政务网络建设的意见》(中办发〔2006〕18号); (3)《关于<印发国家电子政务总体框架>的通知》(国信〔2006〕2号); (5)《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》;

(8)《关于信息安全等级保护工作的实施意见》(公通字〔2004〕66号文); (9)《GBT17859计算机信息系统安全等级保护标准》; (10)《信息系统安全等级保护实施指南(征求意见稿)》。 (11)《陕西省工业和信息化厅专题会议纪要》(第7次,2012年7月24日); (12)《陕西省工业和信息化厅关于成立西咸大数据处理与服务产业园区筹建工作组的通知》(陕工信发〔2012〕339号) (13)《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号)(14)《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》(国发〔2015〕5号) (15)《陕西大数据产业发展战略》 (16)《沣西新城大数据处理与服务产业园发展规划》 (17)《大数据与云计算产业发展五年行动计划》 (18)《大数据与云计算产业示范工程实施方案》 1.5项目建设目标、规模、内容、建设期 1.5.1建设目标 依托西安城投集团及下辖一卡通、燃气、供水等18个企业的信息化建设成果,先期以西安城市一卡通为基础面向集团18个子公司的现有各类业务系统数据进行整合归集,

百度公司大数据时代的智慧城市1

大数据时代的智慧城市

6,000, 000,000 搜索每日 覆盖中国95%网民

1N o. 百度搜索引擎市场搜索量 in China 79%68%

百度大数据 ?数据总量EB级109GB ? 每日新增800TB ? 网页量>5000亿 “大数据”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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

百度大脑 硬件 服务器云计算中心 ARM服务器 ? 全球首个ARM架构服 务器规模化应用 ? 存储密度提升70% GPU服务器 ? 单GPU计算能力可比百 片CPU ? GPU实现深度神经网络并行训 练 ? 训练时间从数月缩短到一周百度IDC ? 三大自建数据中心 ? 软硬件一体化设计 ? 全年约一半时间完全免费冷却 ? 国内大型数据中心PUE 第一的最佳 世界上最大的深度学习神经网络百亿级的连接

百度大脑 ? 2014年成立百度研究院 ? 硅谷人工智能实验室 ? 北京深度学习实验室(原深度学习研究院) ? 北京大数据实验室 ? 深度学习、大规模机器学习、统计建模? 计算机视觉、自然语言处理 ? 智能交互、无人车 ? 带动AI 和大数据领域发展 人工智能世界级专家百度首席科学家斯坦佛大学教授吴恩达 软件深度学习人工智能算法 世界上最大的深度学习神经网络–百亿级的连接

大数据技术下的智慧社区建设与运行

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/8c4037819.html, 大数据技术下的智慧社区建设与运行 作者:舒慧欣刘仕琴胡翰肖丽萍张慧戴琴 来源:《电子技术与软件工程》2018年第23期 摘要 依托云计算与大数据技术建设的智慧社区可以让社区管理更加科学有效,让服务更加便利智能,可以打通传统信息系统的交流壁垒,让社区数据和政府各部门数据有效交融。通过智慧治理,能够在社区、政府、社会之间建立起高效的联动机制,通过对社区大数据的深度分析和发掘,能够及时发现、预警并且协作处理城市管理中方方面面的问题。 【关键词】云计算大数据智慧服务智慧社区 1 智慧社区建设的意义 随着社会经济高速发展,社会分工逐渐细化,城市管理趋于社区化,大量社会事务回归社区。同时,人们对社区服务、社区安防、物业管理、居住环境、医疗卫生等方面提出多样化、多层次的要求,传统的社区服务模式已难以满足人们的新需求。 近年来,各地政府认识到了社区建设的重要性,以改善民生、提高居民生活质量为导向积极推动社区信息化建设。但传统的信息化系统往往是独立的、局部的、无法交融的,这不利于社区的整体科学管理,同时也是信息资源的一种浪费。依托云计算与大数据建设的智慧社区可以打通传统信息系统的交流壁垒,使社区各平台数据和政府各部门数据有效交融,在社区、政府、社会之间建立起高效的联动机制,通过大数据分析与挖掘,及时发现和处理问题。 2 大数据下智慧社区的框架构建 各城市规划设计不同,各地域人文风情不同,智慧社区建设的侧重点会存在差异,但大数据下智慧社区构建的框架与技术基本一致。通过互联网信息技术将多个传统的社区应用服务系统统一接入一个平台,每一个传统服务对应于平台的一个独立模块,采用统一的数据标准与协议,以数据共享的方式增强平台的服务能力。以吉安市崇文社区为例,智慧社区建设侧重点是居民、基建、安全三方面,智慧社区服务平台框架也主要从这三方面搭建。 2.1 在居民方面 利用移动互联技术资源,完成社区居民人口的动态收集更新,智慧社区供给了多种人口数据收集方法,社区居委会干部、物业作业人员、楼门长都能够随时经过APP或许PC录入人口信息;还和小区智能门禁体系、小区常住人口库、二维码扫码信息库、运营商活动人口等体系进行了对接,实时接入这些数据,形成社区居民人口信息库,还可以对具体小区进行人口信息画像。还可以向居民的移动互联终端提供统一的信息发布通道,实现信息的点对点传送。

相关文档
相关文档 最新文档