基于移动轨迹数据的商圈消费者规模分析

随着城市化的推进以及大数据技术的不断发展,智慧商圈成为智慧城市建设的重要组成部分.智慧商圈的热门程度、消费者的规模、消费层次等因素成为智慧商圈建设的关注热点.然而,传统的消费者规模的统计,还是基于传统的问卷调查或者抽样等,这些方法不仅成本昂贵而且效率低下.但随着数据挖掘技术的发展,使得通过分析用户行为轨迹来确定商圈消费者规模成为可能.本文提出了一种基于轨迹数据分析的商圈消费者规模分析方法.本文的主要工作包括:①在轨迹数据中,如何确定商圈的边界这是一个首要的问题,基于此,才能确定一位消费者是在商圈内活动,还是在商圈外面.本文提出了根据商圈内基站点的位置分布,运用k-Nearest Neighbor(kNN)分类算法,对该商圈的范围进行圈定的方法.②由于轨迹数据的不确定性特点,确定一个用户与商圈的关系也是一个难题.本文利用计算不规则多边形面积的方法计算基站点的权重值,结合时间阈值分析该区域内每天的消费者规模.③最后,鉴于轨迹数据的海量性,本文提出了一个大数据计算框架BPDA(Business-Circle Parallel Distributed Algorithm),基于Hadoop大数据处理平台和Kafka分布式消息系统,实现了基于移动轨迹数据的商圈消费者规模分析系统,并使用中山公园商圈基站数据,展示了本文所提方法的可行性.     

智能地图新空间 室内室外“一路通”

随着人工智能时代的到来,线下商场正通过人工智能、大数据等新技术不断更新自身的硬件、软件设施,以期展现出全新面貌。在政策红利和资本的双重催化下,商圈开始融合智能交通领域的相关应用,推出新产品,尝试商业转型和升级。     

基于大数据的电力系统车辆智慧管理

近年来,车联网的侧重点在"平台"、"数据"上的不断延伸促使大数据、人工智能等技术在车辆管理领域中的应用不断加深.对于大型企业,特别是国有大型企业,内部车辆管理也需利用好智能技术,促进从简单信息化管理向有效解决车辆管理痛点的智慧化管理迈进.以大渡河流域水电开发有限公司瀑布沟发电有限公司(下简称瀑布沟电厂)车辆管理需求分析为出发点,设计一套基于大数据应用算法的车辆安全智慧管理体系,以求智慧高效解决企业内部规范用车、行车安全、车辆全生命周期管理等具体问题.     

人工智能与数字经济广东省实验室(广州)

正实验室聚焦人工智能基础理论与核心算法、智能互联与大数据、人工智能专用芯片设计、类脑智能等四个重点领域,突破人工智能基础理论和一批关键共性技术,推动智能制造与网联汽车、高端芯片、互联网经济与智慧金融、智慧健康、智慧城市、智慧物流等六大行业领域示范应用与产业化,培育一批人工智能新兴产业,支撑全省数字经济持续健康发展。     

集成泛在电力物联网的智慧电厂的关键技术

智慧电厂的应用生态显示,集成三维建模与可视化技术、大数据技术、智能测量与控制技术、定位技术等是集成泛在电力物联网的智慧电厂的关键技术。这些技术的融合运用,能有效解决传统电厂智慧转型过程中所涉及的重要问题。电厂转型过程中比较突出的锅炉火焰燃烧监测与控制、故障监测与诊断、智能巡检、燃料智能管控和智能安保等5个典型场景的应用实践表明,集成泛在电力物联网的智慧电厂关键技术是可行的,能有效提升传统电厂的智能化水平。     

2019年智慧城市研究与实践热点回眸

 智慧城市是技术、人文和社会经济融合的复杂巨系统。2019年智慧城市研究与实践不断创新，在共性关键应用技术突破、数据平台集成建设和应用模式创新等方面成效显著。从智慧城市与可持续发展、智慧技术与智能设施、大数据平台与“智慧大脑”、数字孪生城市与智慧空间、智慧服务与智慧生活、数据驱动的智慧管理等6个方面，回顾了2019年智慧城市研究与实践的有关进展。     

智慧校园发展现状分析

在对国内外智慧校园建设的发展现状进行分析的基础上,提出了智慧校园建设的发展趋势.大数据环境下智慧校园建设是数字校园的第二阶段,以云计算、物联网、移动互联、大数据、人工智能为技术支撑,是数字校园的发展和延伸,以智能为建设重点,在教学、科研、管理和社会服务等方面提供更加人性化的服务.     

基于ZigBee技术的智慧预约停车系统设计

随着我国国民生活水平的提高,私家车迅速普及,堵车成为令人头痛的城市病.而比堵车更令人痛苦的就是找不到停车位,在一线、二线城市的主要商圈周边这个问题更显突出.本文设计的智慧预约停车系统,基于大数据应用基础,利用物联网搭建技术(单片机)、红外传感技术、信息交换和通讯技术(ZigBee技术)等,结合全球定位系统(GPS)与地理信息系统(GIS),在各个停车场安装无线物联传感器网络,停车位安装采用ZigBee节点无线通讯技术的自动升降智能车位锁,实现停车位的集中管理监控.用户端可远程访问查看停车场车位实时状态,并可控制智能车位锁,进行预约车位及支付管理,可大大节约车主出行时间及燃油资源,具有较高的社会经济效益.     

徐家汇打造商旅文气质

美罗城精品剧场“上剧场”开幕、高端写字楼T20拔地而起、航空大厦变身Base创意空间、太平洋数码二期歇业重建、徐家汇空中连廊即将启动……徐家汇商圈一直不遗余力地“颠覆”自己.自1992年开建以来,经过二十多年的发展,徐家汇商圈已成为知名商圈品牌,在“互联网+”的新经济形态下,徐家汇商圈将采取政府引导、市场为主、社会参与的模式,以需求导向为核心,通过积极整合商圈资源及系统改造,形成共享共赢的数据生态系统.未来徐家汇商圈将打造商、旅、文、民生、教育、医疗一体的综合性平台,形成具有竞争力的现代化、国际化智慧商圈.     

东莞:开辟大数据惠民之道

<正>东莞发扬全国智慧城市国家试点城市先行一步的勇闯勇拼精神,在大数据应用领域也开辟一片天地,突出抓好大数据技术推广应用,运用大数据技术推动智能制造、精准民生、智慧城市、服务型政府建设。大数据为政府提升服务品质在大数据热潮中,东莞率先在政务大数据上掀起另一波应用热潮。东莞市工商部门在商改后续监管探索上,也启动了政务大数据应用的引擎,意图以分析数据背后的市场主体经营情况,从而预见问     

大数据,云生活

正12 BIG DATA,大数据来袭/16大数据:从神话走向现实/20当教育"邂逅"大数据/22智慧城市的生活猜想/12开启美好"云"图34年前,著名未来学家阿尔文·托夫勒曾预言:大数据将成为第三次浪潮的华彩乐章。如今,大数据浪潮已席卷全球——随着大数据营销、智慧城市、智能交通、数据医生等的出现,大数据正以前所未有的可量化维度,重塑着世界和我们认识世界的方式,并将我们带入更加智能的云生活时代。     

智慧林业发展现状与展望

信息技术是人类文明发展的重要推动力,也是当今世界发展最快、影响最大的高新技术之一。随着现代信息技术在林业领域的广泛应用,智慧林业成为了现代林业发展的必由之路。智慧林业是物联网、大数据、云计算、人工智能、移动互联网等新一代信息技术与3S技术、智能装备及林木育种、森林培育、森林经营、森林保护等林业生产和管理业务深入融合新模式。我国智慧林业的发展,在现代林业发展中具有重要的里程碑意义。笔者首先介绍了智慧林业产生的背景、内涵、特征、理论基础和研究方法,以及针对智慧林业发展所进行的顶层设计、项目部署实施、科研平台建设及人才培养概况;然后系统介绍了林业智能感知、空间信息技术、大数据及云计算、虚拟现实和智能装备技术等智慧林业关键核心技术的研究现状;进一步介绍了智慧林业在林木遗传育种、森林精准培育、森林资源监测与经营决策、林火监测预测及病虫害防治、野生动植物保护方向上的应用进展;最后,分析了未来智慧林业的发展目标,展望了智慧林业技术体系的主要发展方向。笔者认为,智慧林业的发展需要进一步推进智能算法及硬件的研发和应用,并加强智慧林业理论基础研究;同时,还需在精准多源数据获取的基础上,将现代数据挖掘、模型模拟、智能分析技术融入林业生产的业务流程中,服务林业生产的全产业链,引领林业高质量发展。     

智慧城市信息基础设施平台应用研究

智慧城市现阶段整体上仍呈现生态碎片化、信息壁垒化等特征,产业上、下游纵向对接及横向拉通都缺乏标准和有力的推动力量和技术手段,各建设参与方之间存在合作标准不统一等问题。针对这些问题,文中提出了一种智慧城市信息基础设施平台,能够发挥智慧城市的感知中枢作用,汇聚城市多元化感知数据,并通过人工智能、大数据湖、云边协同计算等前沿技术,全面支撑智慧城市,为智慧城市的创新运营提供有效的技术手段。通过应用检验,有效降低了智慧城市应用的开发难度,缩短了应用开发时间,降低了应用开发、测试和运行整体成本,提高了智慧城市运营效率。     

基于文献计量可视化的中外“建筑信息模型+大数据”研究现状对比

建筑信息模型(building information modeling,BIM)与大数据集成应用为项目智慧化管理提供新方法,该领域近年来深受中外学者关注.为了更全面了解该领域的研究情况,以Web of Science数据库研究类文献及中国知网数据库期刊文献作为数据来源,运用文献计量可视化方法,以Citespace、Ucinet软件为分析工具,梳理2014-2019年期间发表的文献,绘制可视化知识图谱,从研究热点、研究演进趋势两个方面进行分析.结果 表明:中外“BIM+大数据”集成研究各有所侧重点,以智能管理和智慧决策为目标,深度集成物联网、云计算、人工智能等新兴技术,服务于智慧城市建设与智慧建造的发展是未来研究趋势.     

宁波:探路“智慧发展”的“中国解法”

正当前,新一轮科技革命和产业变革中,以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异,数字经济、智能经济方兴未艾。近日,全球智能经济峰会暨第八届中国智慧城市技术与应用产品博览会在浙江宁波举行,全球专家学者齐聚,探路"智慧发展"的"中国解法",助推智能经济发展和数字中国建设。     

大数据未来七大发展方向

正物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理,更是一种颠覆的思维方式、一项智能的基础设施、一场创新的技术变革。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。     

高等学校智慧校园架构与应用研究

介绍了智慧校园的概念及高校建设典型案例,设计了高等学校智慧校园总体架构,包括智能感知、网络融合、数据集中、公共平台、应用集成、信息服务6个层面,研究了智慧校园在高等学校教学、科研、管理、生活、服务等方面所提供的智慧应用与服务。     

基于可扩展区块链的智慧城市框架

为解决智慧城市中的大数据相关隐私和安全问题,提出一种基于多链和分片技术的异构多链可扩展区块链结构,使高效的跨链事务具有高可伸缩性和可扩展性.并设计了基于可扩展区块链的智慧城市框架,该框架由物理层、通信层、平台层和应用层组成,其中通信层与可扩展区块链集成,通过内容分发协议和智能合约等区块链技术保证传输数据的安全性和隐私性.平台层中区块链分布式分类帐本数据库,安全存储交易记录.通过可扩展区块链智慧城市框架,更好地支持大规模业务应用,实现智慧城市的建设和发展.     

无人车大数据与云控制技术综述

无人车是指具有完全自主行驶能力并替代人类执行特定任务的智能车辆,在军用及民用领域都具有广泛应用前景,对国防安全建设与汽车产业发展都有着重要意义.近些年来,大数据与云控制技术的出现为各领域的发展提供了新的动能,成为推动智能交通与智慧城市建设的关键技术.本文首先综述了大数据技术的发展情况及其在车辆领域的应用现状,并以团队所研制的系列化功能型无人车为例,介绍了典型无人车的发展情况与关键技术的研究现状,阐述了无人车在军用、物流、巡逻、运输、接驳等国防和民用领域的应用前景.同时,基于团队所研制的无人车云大脑集群控制中心,展望了基于大数据与云控制技术的云端监控与控制技术在无人车领域的应用前景,阐述了其对无人车大规模产业应用的推动作用.      

基于大数据的智慧学习系统模型研究

智慧学习是结合学习者的知识结构水平和学科培养目标而进行的教学活动,充分体现了学习者的个性化特征,是教育深入发展过程中逐渐形成的一种教育模式.大数据的发展,为智慧学习提供了更多应用平台,利用数据挖掘等技术深入研究教育数据,可以为学生和老师教学提供更加有效的教育方案.在深入分析智慧学习系统模型的基础上,提出基于大数据的智慧学习系统架构,并设计出初中数学的应用实例.