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智慧城市与大数据 课程的考试

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智慧城市与大数据课程的考试

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一、单选( 共4 小题,总分: 40 分)

1. 本讲认为,智慧城市顶层设计的关键不在于技术而是老百姓的()是什么,只有满足百姓()的城市才有了“眼睛”。

A.物质

B.需求

C.医疗

D.供给

2. 智慧城市从电子政务的角度讲,服务方式转变最核心的一点是从以往工业时代的服务转向以()为工具的服务。

A.数据

B.云计算

C.软件

D.互联网

3. 本讲推荐了一本关于大数据取舍之道的书籍,这本书名字叫()。

A.《大数据》

B.《智慧数据》

C.《删除》

D.《取舍之道》

4. 本讲认为,"大数据"并不意味着数据越多越好,数据要以是否()为标准。

A.多维

C.全面

D.智慧

二、多选( 共2 小题,总分: 20 分)

1. 智慧城市建设要以()的应用为中心,围绕城市发展的重点需求和群众的迫切要求,找准突破口。

A.投资者

B.市民

C.企业

D.管理者

2. 本讲认为,数据的流动性增强以后,整个城市就从()和(),向着意义型的城市发展。

A.便捷型城市

B.劳动型城市

C.功能型城市

D.创新型城市

三、判断( 共4 小题,总分: 40 分)

1. 本讲认为,大数据时代已经到来,数据即将成为重要的产业,未来的服务以数据为底座,因此,要把智慧建立在有意义的数据基础上。

正确

错误

2. 本讲提到,数据业务正逐渐成为各行各业的辅助型业务。

正确

错误

3. 数据与信息不同,信息时代追求的是价值,数据是经过编码解码等反复加工之后,使差异化的成本提高。

正确

错误

4. 城镇化是中国未来发展的主干,数据的高配置利用是大数据时代的主要特征。

错误

2017年度专业技术人员大数据与智慧城市建设试题(答对36题)

2017年度专业技术人员大数据与智慧城市建设试题单选题:共 15题,每题 2分,合计 30分 1 标记 我们国家现在处于应用和技术双引领的地位主要是依靠人口红利优势和应用规模优势。() 正确 错误 2 标记 ()通过了全面深化改革的决定。 十六届三中全会 十七届三中全会 十八届三中全会 3 标记 网络经济的核心理念是创新、协调、绿色、共享、开放。()正确 错误 4 标记 IT和DT时代的最大区别,()为我们建了好多信息系统。DT时代 IT时代 5 标记

阿里巴巴这么一家优秀的企业不能在国内上市,非得要去美国上市的原因是() 国内的上市政策不适应 美国市场更适合阿里巴巴企业 不想在国内上市 6 标记 智慧城市思想加速了信息惠民的公共服务。 正确 错误 7 标记 大数据的四个维度是数量,多样性,速度,准确性。 对 错 8 标记 下列选项中,不属于智慧城市中广泛的业务协同建立基础是?() 数据交换 简化流程 数据共享 互连互通网络 9 标记

下列有关我国智慧城市建设所处现状,表述错误的是?()城市建设目标缺乏科学、全面的认识 城市在规划和建设中缺乏依据 存在盲目投资建设的情况 智慧城市建设整体尚处于成熟阶段 10 标记 智慧城市是城市信息化建设的新阶段,其目的是为了以泛在的信息服务为基础,为人们的衣食住行提供便利,提升人们的生活水平。 正确 错误 11 标记 旧州镇主要依托丰富的屯堡文化资源和良好生态环境,发挥生态和文化优势,建设绿色旅游小镇。 对 错 12 标记 云栖小镇的政策支持:创新政企合作模式,在全国首创政府企业“1+1”的政策扶持机制。 正确 错误

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

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

大数据在智慧城市建设中的作用与深度应用

大数据在智慧城市建设中的作用与深度应用 发表时间:2019-10-24T14:39:46.820Z 来源:《基层建设》2019年第22期作者:洪宇卫 [导读] 摘要:随着全球城市化发展的不断衍进,当前城市发展面临着巨大的挑战,对城市运行与管理也提出了新的要求。 浙大网新系统工程有限公司浙江杭州 310012 摘要:随着全球城市化发展的不断衍进,当前城市发展面临着巨大的挑战,对城市运行与管理也提出了新的要求。大数据在智慧城市建设中的作用与深度应用也是智慧城市建设的最重要内容之一,本文对此进行探讨。 关键词:大数据;智慧城市;作用;深度应用 一、大数据在智慧城市建设中的作用与地位 在智慧城市建设中,大数据的作用与地位正在发生深刻的变化,大数据从以前的单纯技术支撑手段,逐步向智慧城市的核心建设内容与应用抓手转变——随着城市规模越来越大、城市人口越来越多、构成越来越复杂,传统的按条块分工模式早已无法满足城市的管理与运营,城市的精细化治理只有依靠全面的分析与科学的决策才可持续,只有大数据对城市运行产生的数据进行充分理解与分析,才可支撑新型智慧城市的有序运行,大数据已经逐步成为智慧城市的信息化基础设施之一,是数据驱动下的新型智慧城市的重要组成部分。 二、大数据在智慧城市建设应用中的瓶颈与问题 大数据在智慧城市领域的主要应用瓶颈与问题如下: 1、大数据拉通存在壁垒 以大数据为核心的新型智慧城市建设,在落地实践的过程中也面临着许多新的困难。最关键问题之一就是数据拉通共享存在严重壁垒。大数据作为新型智慧城市的基础设施,天然就要求站在城市的高度拉通政府、企业等城市实体在生产运营中产生的各类数据。但在实际工作中,跨部门之间的协调十分困难,目前各政府部门的管理体系呈现条线化,各部门对自己的上级部门负责,对横向拉通缺乏动力,导致很难形成全面的数据拉通与共享,最终导致智慧城市建设的基础难以夯实。 2、大数据质量欠佳,影响可用性 由于历史建设时,缺乏数据层面的顶层设计与统筹规划,导致城市各行业各条块数据的可用性也存在一定问题,表现为数据质量欠佳,在数据融合与关联后,直接影响的就是数据的可用性。于此同时,新型智慧城市建设背景下,对数据的要求较通常而言更高,许多场景都需要对数据进行实时更新,甚至实现从数据产生到采集入库全流程的数据台账。但是许多政府部门的数据采集频率偏低,数据治理缺乏。以水电煤汽油数据为例,大部分管理部门均在1个月才更新1次数据,这会导致数据的有效性存在偏差。 3、大数据管理与应用缺乏体系规范 智慧城市在每天的运行中,不断在处理与分析数据,也不断地产生分门别类的数据。对于数据的管理与应用均需要成体系的去看待,需要从顶层设计的高度,全面盘活资源,建立大数据管理与应用的体系与规范,才能避免当前普遍存在的数据无人采集、无人更新维护、无人使用的现象,不让数据“躺在档案库中睡觉”。 三、大数据在智慧城市建设应用案例解析 安全有序是城市运行的基本要求,也是新型智慧城市建设与治理的核心目标之一,大数据在智慧城市中的公共安全领域无疑也具有极广阔的应用空间,通常体现为智慧警务的建设,以下以某市智慧警务建设的案例进行解析。 1、总体规划设计 该市的智慧警务是以云计算、IoT、人工智能、视频联网、数据分析挖掘等为技术支撑,以公安信息化为核心,通过泛在连接、深刻洞察、智能赋能的方式,促进公安机关信息化建设与应用的集约化、协同化运作,以实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”为目标的警务发展新理念和新模式。基于上述规划,该市的智慧警务建设以“三张网、一中心、四应用”的内容进行。“三张网”即智慧警务各系统的运行网络主要承载在公安信息专网、公安视频专网和互联网上。公安信息专网是各类警务信息的汇聚处理域,公安视频专网是公安视音频信息的采集处理域,互联网是城市安全信息的采集和服务域,三张网共同承载该市智慧警务的构建。“一中心”即建设城市智慧警务数据中心。该数据中心是全市公共安全信息的存储、分析、处理和服务的核心,对内打通各警种的业务数据,实现信息共享,消除信息孤岛,并向各业务警种提供数据服务,对外向政府各委办局及市民在信息安全的基础上提供公安信息的数据服务。“四应用”的建设内容包括以下几大方面:一是建设智慧分析。利用大数据挖掘、分析、预测算法和模型,创新情报分析思路、拓展情报分析手段、搭建大数据分析预测工具,对信息进行充分挖掘与分析,提供多个维度进行信息关联的功能,实现数据的智慧碰撞、比对,实现情报智慧预测、结果自动推送。二是建设智慧防控。运用物联网技术,构建多样化的智能感知网络,针对重点区域、重要出入口,通过人脸识别、车脸识别、视频监控、移动卡口等前端设备的建设,实现立体智能的信息采集,采用大数据的流计算、实时计算等技术,对感知和采集的海量信息进行安全态势感知、评估与预测,并结合PGIS,提供直观的安全态势监控能力,及时发现安全热点区域,从宏观上掌控总体安全态势。三是建设智慧视频。建设基于以视频为核心的多源感知数据采集、汇聚的视频大数据平台,并联动公安网上其他系统的数据,支撑各警种对高危人员、车辆进行深度数据挖据,进一步放大和倍增数据价值,让视频大数据为全警服务。四是建设智慧服务。利用微信、微博、微视、短信等平台向群众公开警务信息、政策法规、办事程序,开展公安便民服务平台建设。 2、总体架构 为满足新形势下该市智慧警务信息化建设的需要,建设一个可扩展、可伸缩、可协同、可维护的完整信息化体系架构,从公共安全全局战略出发,以“三张网一中心四应用”为基础,构建由信息采集层、数据层、服务层和应用层四个层级组成的总体架构。信息采集层依托“三张网”,汇聚社会各个层面的感知数据并传输至数据中心。数据层为数据中心的数据处理、存储层,对感知层数据进行集中整合分析并存储在相对应的数据资源库中。服务层对资源层的数据进行筛选归类碰撞,用于顶层服务的数据源。智慧应用层基于数据源对外提供警务四大应用。 3、设计思路与预期成效 该市的智慧警务建设,立足全市进行顶层设计,围绕“警务大数据”构思,依托各类新技术,以实战为导向,以服务为抓手,以应用为核心,以安全为前提,以标准采集、规范整合、安全共享、合成应用为关键,以改革创新为动力,通过“应用主导建设、建设反推应用”,大力促进信息化与基础工作的有机融合,全力推进“智慧警务”战略实施,切实提高公安机关核心战斗力与民生服务能力。

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。

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。

基于大数据的智慧城市建设研究

基于大数据的智慧城市建设研究 发表时间:2019-08-26T14:23:32.100Z 来源:《新材料.新装饰》2018年11月下作者:李光华 [导读] 随着科学技术的发展,我国的大数据技术有了很大进展,并在城市中得到了广泛的应用。大数据技术的不断发展,使得智慧城市的理念得到了更大程度的普及,同时大数据技术对我国目前的城乡规划工作也有很大的帮助。本文首先概述了大数据时代的含义,分析了我国城乡规划中现存的问题,详细提出了智慧城市的优势并提出了利用大数据推进城乡规划和智慧城市建设的好处。 (身份证号:1330311973****393X) 摘要:随着科学技术的发展,我国的大数据技术有了很大进展,并在城市中得到了广泛的应用。大数据技术的不断发展,使得智慧城市的理念得到了更大程度的普及,同时大数据技术对我国目前的城乡规划工作也有很大的帮助。本文首先概述了大数据时代的含义,分析了我国城乡规划中现存的问题,详细提出了智慧城市的优势并提出了利用大数据推进城乡规划和智慧城市建设的好处。 关键词:大数据时代;城乡规划问题;智慧城市特征;智慧城市建设 引言 大数据时代的来临为中国智慧化城市的建设提供了数据存储和处理技术方面的支持。另外在云计算技术的支持之下,物联网和计算机网络技术也取得了一定的成就,这些都为未来智慧城市的发展提供了最基本的保障,于是,合理将大数据技术应用在智慧城市的建设与规划中必定意义深远。 1智慧城市的内涵 随着信息技术的发展,大数据时代的到来,不同学者对智慧城市的解释提出不同的理解,随着社会的进步,时代的发展,智慧城市的内涵也在不断的变化当中,不同的学者对智慧城市给予了不同的理解。IBM认为通过使用通信技术和传感设备,对城市生活各方面需求进行数据信息分析与感知,进而做出智慧的响应,以改进从交通、住房、政府公共服务、教育医疗等民生问题,使城市生活体验更加智能和美好。本文将智慧城市定义为狭义的概念,智慧城市是借助大数据、云计算、物联网等新兴信息技术,深入推进公共服务、社区管理、产业发展、人居环境改善等的便捷化、精细化和智能化,进而建立一个智能化、集约化、网络化、可持续发展的城市。 2智慧城市研究与规划 智慧城市总体规划是通过顶层设计、专项规范、工程设计,研究出智慧城市建设与发展的宗旨、方针、目标、任务、方法、实施的方向性、战略性、纲领性的实施文件。智慧城市的总体规划是指导、规范、约束智慧城市建设与发展的要素,并且需要资源的网络融合、信息交互、数据共享、业务协同,以“大数据+智慧城市”的思维全面提升智慧城市创新管理与民生服务的能力。实时、全面、系统的数据采集和实施是智慧城市的基础,无论是从食品安全溯源系统到智能社区的管理和安防,从汽车导航、公交车的实时定位系统、交通调度和售票系统,各行各业的智慧化都要依赖于数据的采集、统一分析,数据的挖掘,将其分类、重组分析后向决策者提供参考。基于信息领域高度集中化趋势的加速与深化,城市规划业务与大数据的融合也越来越紧密,智慧城市规划的最终目的也是非常明确,即借助大数据的分析手段降低资源环境的无序消耗,避免空间的机械扩张,智慧城市的管理也从传统的“经验治理”向“科学治理”转变。 3大数据应用于智慧城市的研究与规划 3.1基于大数据的数据中心建设规划 以大数据架构建设智慧城市数据中心是符合技术发展、有一定前瞻性的技术框架。把云计算、大数据平台整合在一起做建设方案,可以为建设大数据基础平台提供支持。①逐步把现有部门数据转到基于大数据架构的政府数据服务平台上,建成具有标准接口和权限控制的数据服务,实现有控制的共享与公开;②在政府部门直接实现数据的对接、融合,为新开发的应用提供数据支持;③面向社会有选择、有控制地开发数据,促进各产业发展、提升经济增长质量。 3.2提升智慧城市数据处理效率和质量 对大量的数据信息进行整理是智慧城市建成的必经之路,大数据的利用能够有效地帮助处理城市中的数据信息,为智慧城市的建成带来坚实的技术支持。过去那个年代,信息传送的速度过慢,信息技术也不过关,所以没有信息技术支持的城市建设不够完善,城市智能化得不到实现。现阶段,大数据具有共享性,信息技术也不断提高,在此基础上城市的信息数据可以得到高速的处理,城市的信息数据处理的质量也不断提高,这些都有利于加速建成智慧城市的步伐。 3.3创办智慧社区 第一,更改旧时物业的服务方式,从手机软件以及微信小程序入手,创建资源外包式整体服务平台,供应便民、高效高品质的物业服务工作,积极借助互联网+物业的模式,减少成本,联合资源,把服务工作做到与生活息息相关的各个领域。第二,亲戚朋友来访,不用物业登记,反复联系确认,业主自己可以邀请,只需输入访客手机号码和车牌号,就会生成一个临时密码发到访客手机,二十四小时内到访可通过密码直接开门,避免繁琐程序,让业主不在感受到被“管”的烦恼。第三,业主可以通过手机APP进行缴水电费、物业费、卫生费等,也可通过手机直接联系换锁修锁、疏通下水道、家政服务、电脑维修、社康服务、维修进度实时查看等一系列的便民服务。智慧社区建设的另外一个重大成果是智能家居系统,消费者如果在手机上安装该系统,就可以通过“智慧家庭”模块有效的接受无线信号的电源模块,实现门、窗、窗帘和家电的自由控制,实时观看家里的监控影像等。 3.4企业角度的智慧城市建设运营模式选择 首先,智慧城市建设项目所属领域是否为政府部门重点扶持对象。近年来,政府重点发展智慧城市,有些领域的项目是比较迫切需要建设的,对于这类项目政府往往扶持、资金支持的力度很大,比如智慧医疗、智能交通及食品安全等方面,对于这类项目,企业在建设运营模式的选取时可以选择跟政府合资建设运营模式,比如BT,BLT,PPP模式,从而吸引政府投资,跟政府合作双赢,一方面降低企业自身的资金压力,另一方面可以得到政府各个方面的支持,对于企业的发展而言,是十分有利的。其次,考虑智慧城市建设项目是否需要特许经营权。智慧城市建设中的有些项目是受政府严格监督和管理的,有的项目在运营管理过程中是需要政府给予特许经营权的,一旦给予了特性经营权,企业才可以经营,如果没有获得企业的特许经营权就没有办法经营,所以企业在选取智慧城市建设项目经营管理模式时,一定要考虑这个因素,如果需要特许经营权才的话就不能采用企业自主建设的模式了,一旦采取这种模式,企业没有经营权,投入了却没办法经营,对企业来说是不利的。如果智慧城市建设项目需要特许经营权就提取跟政府沟通,跟政府合作建设,获取特许经营权,这种情况最好的合资建设运营管理模式就是PPP模式。目前,PPP模式也逐步成为政府智慧城市建设的主导模式。最后,考虑企业是否要创新商业模式,企业自主投资建设模式最大的优势就是企业的自主性很强,在大数据时代智慧城市建设项目呈现出很多新的特征,互联网、大数据、信息技术等颠覆了传统的商业模式,在大数据时代下涌现了很多新的商业模式,但是,目前智慧城市建设项目中往往是政府起主导作用,而政府往往会倾向更加成熟和可行性度高的运营模式,这样的话可能会制约企业对于商业模式的创新。 结束语 综上所述,智慧城市的规划不仅仅牵涉到城市的居民生活,还牵涉到整座城市的发展速度,但是智慧城市的建设不是一蹴而就的事情,因此,我国城市规划应积极引进大数据分析模式,利用大数据科学、合理的规划城市布局,科学发展产业联动,使城市走向智能化、智慧化,也使城市的各个布局规划能够为人民带来更优质的生活环境,全面提高城市居民生活质量。 参考文献 1]徐海宏.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].智能城市,2018,4(11):89-90. 2]邱立臻.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].科技视界,2019(01):237-238. 3]庄士奎.智慧城市研究与规划中大数据的应用[J].通讯世界,2018(06):272-273.

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

大数据技术在智慧城市中的应用

大数据技术在智慧城市中的应用 邹国伟中国电信股份有限公司上海研究院 成建波中国电信股份有限公司上海研究院物联网专业室主任 摘要现阶段,各地正积极推动智慧城市建设。智慧城市的特征包括信息共享、系统协同以 及智能响应。为实现上述特征,城市各类信息需要汇聚集中,综合处理,实现有效利用。然而城市中 的数据具有多源、异构和海量的特征,传统的信息处理技术在面对这类数据时显得力不从心。大数 据及相关技术却能有效地解决这些问题。本文介绍了大数据相关技术及其在智慧城市中的应用。 关键词智慧城市大数据应用 1 引言 智慧城市充分利用物联网、云计算、宽带网络等 先进的信息通信技术,实现对城市运行的全面感知、 数据融合、智能决策,并通过城市各个信息系统间的 互联互通、信息共享和协同运作,整合与优化各种城 市资源,提高城市运行管理和服务水平,改善市民生 活和生态环境,提高经济发展的质量和产业竞争力, 实现城市科学、可持续发展。 我国正处在大力发展工业化和信息化的关键时 期,产业经济实力和信息化程度已经具备发展和建设 “智慧城市”的基础条件。事实上,新型工业化、新型城 镇化进程也客观地要求进行“智慧城市”建设。目前, 我国的北京、上海、广州、南京、杭州、宁波等诸多城市 先后提出建设“智慧城市”和智慧行业应用工程。 按维基百科定义,大数据泛指在一定时间内无法 用常规软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据 集合,普遍认为大数据具有 4V 特征,即 Volume、 Velocity、Variety、Value。Volume 指容量大,从 TB 级到 PB 级;Velocity 指数据增长速度快和处理速度要求 快;Variety 指数据类型丰富,包括结构化数据和非结 构化数据;Value 指价值密度低,即海量数据中有价值 的数据占比小。大数据的简单算法比小数据的复杂算 法更有效。不是随机样本,而是全体数据;不是精确 性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系。 用于整合、处理、管理和分析大数据的关键技术 主要包括 BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统、Dynamo、GFS、 Hadoop、HBase、MapReduce、Mashup、元数据、非关系 型数据库、关系型数据库、R 语言、结构化数据、非结 构化数据、半结构化数据、SQL、流处理、可视化技术

大数据支撑下的智慧城市建设

大数据支撑下的智慧城市公共服务,有三个观点: 第一,智慧城市是城市发展的刚性需求,而大数据是智慧城市的基础。 第二、为了管理好城市的数据资源,形成大数据作为智慧城市公共服务的支撑,我们需要强有力的智慧城市数据中心和平台作为核心。 第三,智慧城市建设是以人为中心的,市民才是城市的真正主体,做好公共服务是智慧城市发展的落脚点。 目前中国多数城市都面临着这样的问题:资源减少、城市人口增加,城市发展受到资源限制。智慧城市的建设已经成为一种刚性需求,需要用智慧城市的手段去解决由供需矛盾引起的城市运营问题,包括环境污染、食品安全、公共安全等。我们目前有各种监测手段和技术去发现问题,并且获取相关信息,有卫星数据,有气象环保数据,有无处不在的摄像头等,但问题是缺乏解决问题的能力。这主要原因是改善城市的物理系统,需要通过资源整合管理,形成大数据。城市目前的发展状况就像一个人读了很多书,有很多知识,但是没有有效的整合利用知识解决他工作、生活的中遇到的问题。 大数据是解决的城市病的关键技术,是智慧城市的基础。如同我们评价一个人的能力一样,不是以他的知识储备量为标杆,而是看他利用知识的能力。大数据是城市实现智慧化所需要的所有知识的总集,涵盖城市的规划、建设、管理、政府决策与公共服务的方方面面,但它不是简单的数据的累积。 再具体一点,大数据到底是什么,已经有很多组织或个人给出了定义或者描述,甚至把它当成继计算机时代、互联网时代之后的一个新纪元来定义。美国著名的计算机学家高纳德他是这样认为的,大数据是需要新处理模式才能够具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2014-智慧城市中的大数据

第39卷第6期2014年6月武汉大学学报·信息科学版 Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol.39No.6 June  2014收稿日期:2014-01- 25项目来源:国家重点基础研究发展规划(973计划)资助项目(2010CB731801);国家自然科学基金资助项目(61172174) ;数字海洋科学技术重点实验室开放基金资助项目(KLDO201307);国家重大科学仪器设备开发专项资助项目(2012YQ16018505);国家科技支撑计划资助项目(2013BAH42F03);教育部新世纪优秀人才计划资助项目(NCET-12- 0426)。第一作者:李德仁,教授,博士生导师,中国科学院院士,中国工程院院士,国际欧亚科学院院士。现从事以遥感、全球卫星定位系统和地 理信息系统为代表的空间信息科学与技术的科研与教学工作,推进数字城市与数字中国、智慧城市与智慧中国的研究及相关建设。E-mail:drli@w hu.edu.cn通讯作者:姚远,博士生。E-mail:whyaoy uan@163.comDOI:10.13203/j.whugis20140135文章编号:1671-8860(2014)06-0631- 10智慧城市中的大数据 李德仁1,2 姚 远1 邵振峰2 1 武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉,430079 2 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079 摘 要:探讨了智慧城市的概念,总结了其发展历程,剖析了中国建设智慧城市的动力和目标,阐述了智慧城市的支撑技术,并提出了智慧城市的基础架构,即在数字城市的基础上有机地融合物联网和云计算技术,以实现对现实城市中人和物的自动控制和智能服务。针对无所不在的传感器网对智慧城市的大数据进行了分析,面对智慧城市中大数据将带来的诸多问题和挑战,提出了应对大数据的策略和思路,重点论述了云计算与数据挖掘,并给出了云平台的基础框架,提出了建立智慧城市运营中心的建议,最后展望了智慧城市未来美好的前景。 关键词:智慧城市;大数据;数字城市;物联网;云计算;数据挖掘;智能服务中图法分类号:P208 文献标志码:A 1 智慧城市的概念 1.1 智慧城市的概念与内涵 数字城市存在于网络空间(cyber space)中,虚拟的数字城市与现实的物理城市相互映射,是现实生活的物理城市在网络世界中的一个数字再 现[ 1] 。智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上, 通过无所不在的传感网将它与现实城市关联起来, 将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理,并按照分析决策结果对各种设施 进行自动化的控制[2] 。在智慧城市阶段,数字城 市与物理城市可以通过物联网进行有机的融合,形成虚实一体化的空间(cyber physical space)。在这个空间内,将自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化,由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制,为人类生存繁衍、经济发展、 社会交往等提供各种智能化的服务,从而建立一个低碳、绿色和可持续发展的城市。 用易于理解的简单公式表达,可以这样认为: 智慧城市=数字城市+物联网+云计算。 1.2 智慧城市的发展历程 智慧城市的发展历程按照信息化、数字化、智能化的程度主要分为三个阶段:信息化城市阶段、数字城市阶段和智慧城市阶段。其中可以代表每个阶段的标志性事件如下: 1)1993年9月, 美国启动“信息高速公路”计划;1995年,中国推动全国信息化的“八金”工程,标志着城市信息化建设开始起步。 2)1998年, 美国副总统戈尔提出“数字地球” 概念[3] ,“数字化舒适社区建设”标志着城市信息化开始步入数字城市建设新阶段。我国已有300多个城市初步建成数字城市基础框架, 国家测绘地理信息局发布在互联网上的“天地图”成了数字中国和数字城市的载体, 已有数亿网民使用。3)2006年,物联网、云计算等新一代信息技术正式推出形成对城市信息系统的综合集成与整合应用;2008年,国际商业机器公司(internation-al business machines corporation,IBM)提出智慧城市的新理念;2009年,IBM首席执行官彭明盛

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例 来源:数据观时间:2015-09-25 16:20:22 作者: 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,

大数据在智慧城市建设中的运用论文

大数据在智慧城市建设中的运用 【摘要】随着城市化进程和城市体系与空间分布的快速变化,智慧城市建设成为目前研究的热点问题,大数据是支撑智慧城市建设的基石,也是影响城市建设、管理决策的关键。介绍大数据在智慧城市中发挥的作用,为进一步研究大数据技术在智慧城市中的应用奠定基础,也为搭建智慧城市数字化平台提供参考。 【关键词】智慧城市;大数据;数据挖掘;数据分析 The application of big data in wisdom city construction 【Abstract】With the development of urbanization and spatial distribution,wisdom city construction has become the hot issues in current study,large data is the cornerstone of wisdom city construction,is a key of city construction,management decision. We introduce the large data play in the role of wisdom City,lay the foundation for further study on Application of big data technology,provides the reference for the building wisdom city digital platform. 【Key words】Wisdom City;Big data;Data mining;Data analysis 0 引言 大数据时代的到来打破了数据的垄断,信息源的扩大化和丰富化是大数据时代的重要特点。在未来,大数据将遍布城市各个角落,不管是人们的衣食住行,还是城市的运营管理,都将在大数据支撑下走向“智慧化”,而大数据将为智慧城市提供“智慧引擎”。全世界都在为大数据这个概念沸腾,各行各业都在探讨大数据时代的机遇与挑战。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命,与信息化、智能化、数字化以及智慧城市建设息息相关,把握大数据的背景、特点、趋势,对于更好地推进智慧城市建设具有重要的意义。 1 大数据的含义特征及价值应用 大数据又被称为巨量数据,指的是所涉及的数据规模巨大,以至于无法在合理时间内通过人工截取、管理、处理并成为人类所能解读的信息[1]。这些数据来自方方面面,比如传感器采集的气候信息、网站上的帖子、数字照片和视频、购物交易记录、手机GPS信号等。尽管尚无统一定义,但这些无比庞大的数据被称为“大数据”。 大数据具有四个特征: (1)数据量大,大数据的起始计量单位至少是P、E或Z。 (2)数据类型繁多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,因而对数据的处理能力提出了更高的要求。 (3)价值密度相对较低,信息海量但是要完成数据的价值“提纯”难度较大。 (4)巨大的数据价值,包括商业价值、社会价值、科研价值等。 大数据带来的巨大应用价值正渐渐被认可与接受,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。美国已经明确将大数据提升为国家战略,我国的很多部门、机构已经在研究大数据、运用大数据。 目前大数据在互联网、电子商务以及咨询管理等方面已经有了一定的探索应用。在互联网领域,百度已经致力于开发自己的大数据处理和存储系统,腾讯依靠大数据技术实现了广告精准投放、大数据精准移动推送、助力手游精细化运营等功能;在电子商务领域,阿里巴巴和淘宝网等电子商务企业都把大数据作为自己核心的竞争力,利用大数据来分析人们购

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