大數據找規律

Ⅰ 找規律題:0，12，24，14，120，16，（） 請問這樣的題解題思路是什麼，在最短時間內得出答

12、14、16單獨看則襲，0到24是加了1個24，24到120是加了4個24，120加的就是9個24也就是336。

偶數項規律是： 12, 14， 16 ，18， 20.....

奇數項規律是： 0， 24， 120， 600, 3000.....

∴ 規律是 0，12 ，24, 1,4， 120， 16， 600， （20）

規定

1,2,4,7,11,16,（22）,（29）, ——相差為：1，2，3，4，5，帶盯掘6，…

2,5,10,17,26,（37）,（50）, ——相差為：3，5，7，9，…

0,3,8,15,24，（35）,（48），——相差為：3，5，7，9，…蠢核

找規律填空：9-1=8,16-4=12,25-9=16,36-16=20,49-25=24。

Ⅱ 找規律：49、48、45、40、（）、（）、（）

49,48,45,40,33,24,13
49-1=48
48-3=45
45-5=40
40-7=33
33-9=24
24-11=13
…團芹飢塌返首首

Ⅲ 找規律1、4、9、__、__、__…… 至少有五種填法

149162535(2數差是奇數遞增）

149162536（自然平方）

149173051（前兩數相加再加5）

1491183（後一個數字減前一個數字再加六）

1494137415339（兩數相乘再敗沖加5）

(3)大數據找規律擴展閱讀：

找規律的方法：

1、標出序列號：找規律的題目，通常按照一定的順序給出一系列量，要求我們根據這些已知的量找出一般規律。找出的規律，通常包序列號。所以，把變數和序列號放在一起加以比較，就比較容易發現其中的奧秘。

2、斐波那契數列法：每個數都是前兩個數的和。

3、等差數列法：每兩個數之間的差都相等。

4、跳格子法：可以間隔著看，看隔著的謹枯團數之間有什麼關系，如14，1，12，3，10，5，第奇數項成等差數列，第偶數項也祥橘成等差數列，於是接下來應該填8。

5、遞增法：看每兩個數之間的差距是不是成等差數列，如1，4，8，13，19，每兩個數之間的差分別是3，4，5，6，於是接下來差距應是7，即26。

Ⅳ 大數據在安防領域主要有哪些應用難點在哪

一、安防大數據主要應用領域
（一）大數據是視頻智能分析基礎
在大數據應用時代，視頻因其信息含量最高、數據量最大，分析運算最復雜而成為大數據時代採集分析傳輸存儲應用最具挑戰的國際技術難題！智能視頻分析研究永無止境，分析演算法必須以監控視頻為資源，研究實時或歷史監控視頻中的目標特徵提取、增強與行為分析等關鍵技術，才能推動監控視頻應用模式從事後被動處置向事前主動預防轉變。
（二）幫助實現智慧城市智能化
我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一，是城市系統之間由於標准問題無法有效集成，形成信息孤島。因此，在大數據融合技術領域，一方面要加強大數據標准建設，另一方面要加強海量異構數據建模與融合、海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發，為給予底層數據集成的信息共享提供標准和技術保障。大規模數據在智慧城市系統流動過程中，出於傳輸效率、數據質量與安全等因素的考慮，需要對大規模數據進行預處理。大數據處理技術往往需要與基於雲計算的並行分布式技術相結合，這也是目前國際產業界普遍採用的技術方案。大數據分析與挖掘技術為智慧城市治理提供了強大的決策支持能力。
（三）提高警務辦事效率
互聯網技術的飛速發展已經為構建一個大型全國性的專業報警運營服務平台提供了有力的技術支撐。通過這個報警平台，報警運營服務商手中會累積海量的用戶數據，例如用戶的身份信息、警情數據、消費記錄、維修記錄等，這些都是非常寶貴的資源。報警運營服務商可以在此基礎上，應用大數據技術進行分析和挖掘，充分發揮大數據的商業價值。
公安如公安系統中的圖偵技術，應用模式多樣，思維活躍，圍繞著「發現線索」的目的可衍生出多種的技戰法，只有從這些具體的技戰法中才能提煉出需求，真正告訴系統的設計者「我們要什麼」。
那麼，圖偵里的大數據應用需要哪些？像商業大數據那樣找規律的應用似乎還遠了點，目前最實在的就是從海量視頻數據里把有相同線索特徵的圖像給找出來，讓幹警發現出新的案件線索。至於「怎麼找？」這就是由公安來提的應用模式了。因此，視頻大數據的發展並不是簡單的由技術廠商做主導，而是需要公安體制內既有刑偵實戰經驗，又有科技化功底的復合型人才，共同來參與視頻大數據應用的發展。
（四）讓智能家居「聰明」起來
智能家居會產生大數據，同時也是大數據的重要應用領域，不然它極有可能將停滯不前。家庭產生的大數據能讓智能家居更「聰明」，但需要根據實際情況進行有效處理，而不是任何數據的「一鍋端」，通過大數據與雲計算技術的結合應用，智能家居系統能夠第一時間對用戶家庭中智能設備的數據、信息進行有效分析、記憶，並將得到的相應規律反過來應用於智能設備，提升智能家居的智能效果。
二、安防大數據應用難點
（一）數據整合問題
不同來源的大數據，分別存儲於相互獨立的系統中，將這些數據集中於統一的平台，是安防大數據實施的基礎性工作，但行業、部門壁壘是最大障礙。即使只是公安內部的視頻數據，各省、地市也互不相通，想採集集中也不是一件容易的事。即使集中後，如何找到這些不同類型數據之間的關系，從而挖掘出有價值的數據，也是難點。
（二）數據挖掘、分析演算法的成熟度問題
對於安防數據中最重要的視頻數據，對其進行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前，除了車牌識別、人數統計等演算法較為成熟外，對視頻進行事件分析、人臉識別、摘要等技術都還沒達到大規模的商用水平，這也極大地制約了安防大數據的實施。
（三）時效性問題
安防大數據的目的之一就是要解決現有安防系統內以事後查看、分析為主的數據(特別是視頻數據)應用形式，還要增加以事前預警、實時處理，這對大數據處理技術的實時性要求很高。這種時效性就決定了視頻安防大數據的高運算量、高傳輸帶寬的要求。
（四）信息安全與用戶隱私問題
安防行業，特別是公安行業對數據的安全性要求非常高，這也是造成數據的區域隔離的重要原因。同時，在利用安防大數據上，如何保護用戶的隱私，也是一個非常重要的課題，目前主要採用數據脫敏的辦法。當務之急就是將安防數據安全級別需要有明確的分級定義，不能一味強調安全而各自封閉，否則必將導致安防大數據分析成為無源之水。
（五）視頻圖像數據挖掘的難點
1.識別什麼特徵？一副圖像或者一段視頻可以有無數角度的標簽屬性去描述，什麼才是我們需要的屬性？這與我們需要得到的目的密切相關，這就需要公安圖偵的人才來歸納終結。
2.識別演算法開發難，由於是平面圖像，因此特徵的識別主要原理就是看圖像區域中的輪廓、顏色、紋理與特徵庫進行比較。但是在同一個物體在不同監控角度的攝像頭中顯示出的輪廓都不相同，因此無法做到識別。
3.大規模數據處理難，即使做到了識別演算法，但是如果要通過數據處理伺服器的形式對大規模的視頻進行結構化處理，這個建造成本巨大，其能源的耗費在中國這個夏季需要限電的情況里也不切實際。
（六）警務服務平台大數據難點：
1.如何將不同報警運營服務商之間的數據整合在一起？
2.我國多數報警運營網路尚未完成規模化建設，用戶規模大、跨省市運營的網路很少，每家報警運營服務商的警情並發量不大，而且報警運營服務商之間普遍存在信息孤島，很難通過大數據分析實現數據的增值。
3.大數據的挖掘是一個長期的過程，需要企業不斷的嘗試，挖掘出有意義的信息或規律，並將結果拿到市場上檢驗。
4.大數據自身也面臨著挑戰，數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛，大數據方面的人才比較缺乏，大數據的產品尚不成熟等問題都制約著大數據在報警運營服務領域的發展。
總結
針對這些問題和難點，個人就一個方面提出自己的見解，大數據的信息採集和監測。就目前來說，大數據跟互聯網是一個互相關聯的整體。那麼，在數據挖掘方面，對論壇，貼吧，微博，微信的信息採集就變得十分必要了。數據挖掘以後，還要對數據進行篩選和處理。此時，信息的監測就發揮作用了。就目前來說，能把信息採集和信息監測結合起來，運用到實際中的企業不多，可以留意一下這家，兩個字的，快樂的「樂」，思考的「思」，在這方面具備一定的積淀和實力。大數據是一個新的行業。因此要找具備一定技術的，才能應用於安防領域，並產生應有的效果。

Ⅳ 稅收政策論文需要數據支撐嗎

需要
一、什麼是大數據、數據運用的目的是什麼呢

大數據簡單的可以理解為，數量特別大，數據類別特別大的數據集合。可以供使用者就不同需求，運用分析不同的現象、問題，通過數據的整合比對進而得出結論。對於數據運用的目的概括起來主要能夠解決四個問題:一是反映情況。通過數據運用，可以反映一個、一組、一類或整體事物的有關情況。這類的數據應用，特點是只對數據進行簡單的整理和簡單的計算、數據加工沒有特別的目的和意圖。二是找問題。根據經驗，先預設事物可能存在某種問題，然後通過選取一定的數據和採用一定的運算方法來驗證問題是否存在。比如，我們在推算考慮某種可能是否會發生的時候，都是根據以往的經驗來設計若干指標來找出問題。三是找規律。通過兩組及以上不同時期數據的比較總結出事物發展的規律、聯系來。四是找趨勢。要觀察事物的發展趨勢，一般都要通過某項數據在各個不同時間點上的數值來反映發展或變動的趨勢。不管是利用數據來反映情況和發現問題，還是找規律和找趨勢，根本的目的都是為了加強管理，所以，數據應用工作的本質是一種管理活動。

二、稅收征管的含義

稅收征管就是對稅收政策的落實和執行所開展的各項管理工作，都是關於稅收政策在具體執行中如何落地的一些規定，包括納稅登記、發票、申報、徵收、退稅、評估、稽查、違章處理、復議投訴、政策咨詢和宣傳以及稅收票證、稅收核算分析業務等等。而在2009年的時候，稅務機關對於稅收業務進行劃分以後，對於現在的稅收征管特指稅收監管工作，其主要的目的就是防止納稅人偷漏稅或者說如何准確的把偷漏稅問題給查出來。

三、對於大數據和稅收征管兩者是如何的聯系起來的，如何實現了稅收征管的優化提高

一是准確運用數據來反映問題、發現問題、找出規律、趨勢，運用數據的管理的本質可以實現信息管稅，就是利用數據來進行稅收征管。稅收征管中稅務機關可以通過比較同一行業內同時期、同規模、同環境下的企業發票開具、經營情況、申報納稅情況可以得出一般企業的生產經營規律，發展趨勢等。通過對比不同企業對於這一規律是否差異過大，偏離實際過多，進而可以根據數據分析得出企業是否存在虛開發票等問題，實現稅收征管稽查的目。例如我們企業經營中會經常提到的稅負水平、稅負率等，對於同行業，同一時期，同等規模的企業，出現了相較於其他企業的數據異常情況，稅務機關就可以很快的分析得出企業的經營是否存在問題。這樣，對於同行業同時期的稅負水平運用就較為直觀的體現了大數據運用於找規律找趨勢與稅收征管結合上的運用，實現了稅務機關的信息管稅。當不同企業，不同時期的數據信息可以互通有無、交叉比對，則對於稅務機關發現企業問題實現稅收征管則變得的更加容易。二是大數據的運用消除了稅務機關和納稅人征納雙方信息不對稱，幫助稅務機關實現稅務的應收盡收。稅收數據應用主要是圍繞如何弄清稅源這個核心來開展的，稅務機關弄清了稅源實現了對於徵收方的信息掌握，實現了征納雙方信息的對稱。稅務機關作為政府的稅收職能部門，收好稅是稅務機關的天職。收好稅的最高目標是「應收盡收」，要做到「盡收」那麼稅務機關必須弄清「應收」，弄清「應收」關鍵是要弄清應稅戶，應稅收入、應稅行為和應稅財產等法定稅基即稅源。稅收工作中要求納稅人辦理登記、領用發票、進行申報、渉稅審批，目的無不是為了弄清和掌握稅源;稅務機關徵收稅款、開展評估、實施稽查，進行處罰和組織收入，確定收入任務、進行收入分析和預測，以及專業化管理、風險管理、大企業管理等等，無不以稅源為根據。所以，在數據應用中，不管各項工作的叫法是什麼，都是從不同的角度和不同的層次來抓稅源，有的是分析宏觀稅源，有的是分析行業中觀稅源、有的是評估和核實具體戶的微觀稅源。弄清稅源，是稅收管理和稅收征管各項工作的根本，掌握稅源是稅收工作的主線，貫穿於稅收征管工作的全過程，它是稅收工作的核心基石。抓住了稅源，就抓住了稅收的根。三是稅收數據應用工作的重點主要是信息管稅和稅源專業化管理、稅收風險管理和納稅評估。重點稅源管理和大企業管理、稅務稽查和稅務審計、稅收會計和統計核算、明細查詢和綜合查詢、稅收經濟分析和收入分析預測、稅收征管狀況分析和征管質量考核、稅收政策評估和執法考核、任務管理和績效管理等方面。這些數據應用工作的名稱和叫法，有的是傳統的叫法，比如會計核算和統計核算、征管狀況分析和征管質量考核，有的是近幾年新提出來的叫法，比如稅源專業化管理、風險管理、納稅評估、大企業管理從根本上大數據的運用解決促進了稅收征管水平的提高。

四、稅收征管與數據運用未來發展方向

稅收征管的發展方向和發展路徑就是信息管稅，核心一要利用數據來管稅，不能讓數據躺在那睡大覺，不為所用，要讓數據站起來說話;二要利用信息化技術來讓數據站起來。數據是躺著還是站起來，最終取決於信息化技術的利用，沒有信息化，數據肯定站不起來，沒有好的信息化，數據要麼站得不起，要麼站得不直。因此，今後稅收征管的關鍵就是兩個利用，兩個利用是提升稅收管理水平的必由之路。大數據時代，是一個充滿機遇和挑戰的時代，稅收征管應更加註重創新與變革，真正讓大數據發揮作用、體現價值。稅務機關也應隨著時代更新觀念，在信息系統建設、數據管理、人才培養、應用機制等方面進行變革，培養自身大數據運用的能力，避免空談「大數據」，能夠真正讓大數據發光發熱。

Ⅵ 找規律，填一填。1,1,2,3,5,（ ）13。 0,1,3,6,（ ）15。

8，9

Ⅶ 1491625寫三個找規律填數

第1個=1²。

第2個=2²。

第3個=3²。

第4個=4²。

這樣雖然圖像的清晰度要大打折扣，卻可大大增加信息的種類，滿足不同的需求。例如在轉播一場體育比賽時，觀眾需要高清晰度的圖像，電視台就應採用每秒19.39兆位元組的傳察此族播。

而在進行新聞廣播時，觀眾注意的是新聞內容而不是播音員的形象，所以沒必要採用那麼高的清晰度，這時只需每秒3兆位元組的速度就可以了，剩下16.39兆位元組可用來傳輸別的內容。

數字電視就是指從演播室到發射、傳輸、接收的所有環節扒棚都是使用數字電視信號或對該系統所有的信號傳播都是通過由0、1數字串所構成的數字流來傳播的，數字信號的傳播速率是每敗弊秒19.39兆位元組，如此大的數據流的傳遞保證了數字電視的高清晰度。

克服了模擬電視的先天不足。同時還由於數字電視可以允許幾種制式信號的同時存在，每個數字頻道下又可分為幾個子頻道，從而既可以用一個大數據流--每秒19.39兆位元組，也可將其分為幾個分流，例如4個，每個的速度就是每秒4.85兆位元組。

Ⅷ 互聯網+交通」 大數據時代下的智能交通

互聯網+交通」：大數據時代下的智能交通
早上十點，張先生准備從位於城南的公司出發去城北的咖啡廳見客戶。出發之前，他打開手機導航APP，選擇了一條車流量最少、交通狀況最好的出行線路。二十分鍾後，張先生順利抵達目的地。令他感到舒心的是，咖啡廳附近新建了停車場，以往他可是因為有急事卻找不到停車位吃了好幾次罰單。和客戶寒暄的過程中，張先生得知客戶這次沒開車，而是選擇了打車軟體，原本40元的車程，他只花了十幾元。
如今，越來越多的人和張先生一樣感受著智能交通帶來的便利。但是他們可能並不知道，經常遇到的攝像頭、電子卡口、電子警察等系統，它們在保障城市安全、維持交通秩序的同時，也在不斷產生大量數據信息，不僅能夠節約時間，也能大大提高交通工具和道路的使用效率，減少能耗。
在「互聯網+」背景下，智能交通大數據技術的應用，不僅將「先知」逐漸變成現實，更建立起車、路、人之間的網路，通過整合信息，最終為人（車內的人和關注車內人的人）提供服務，使得交通更加智能、精細和人性；對管理者而言則大大提高管理者獲取數據的能力，提高他們的決策能力和管理交通的能力。
一、「互聯網+交通」的表現形式
2015年3月5日，李克強總理在政府工作報告中首次提出「互聯網+」行動計劃。互聯網與傳統行業的融合發展將從全流程上改造傳統行業，從而產生新的業態。互聯網與交通的碰撞也形成了「線上資源合理分配、線下高效優質運行」的新格局。
早在2011年底，「互聯網＋交通」已初見端倪。鐵路推出了網路訂購火車票的新舉措，讓百姓利用電腦、手機，通過網路，足不出戶就能買到火車票；民航行動更快，很早就實現了網路訂票，現在通過大數據分析，通過手機APP可實現手機購票值機、查看航班動態等功能；而大力推進高速公路ETC聯網發展，則是公路方面推進網路化的措施。此外，人們平日出行開車也越來越離不開導航系統、打車軟體。
1． 事前預判
我們在生活中，總會有感覺到交通不方便的地方，如飛機晚點、延誤，超級大堵車……如此這些，已經成為我們生活中習以為常的事情。交通永遠不會有發展到最完美的時候，人類會不斷提出新的要求以改善舒適度。
以出行高峰時段的交通擁堵為例，智能交通能夠提高人們出行的計劃性，通過他人的出行數據，預備出行者可以提早知曉不久後的某時段交通預計的流量情況，以此妥善安排自身的出行。其次，智能交通可以提高出行的可靠性，即例如甲要從A地去B地，必經路線的堵車已經無法避免，提高出行可靠性就在於可以通過智能交通的技術手段，根據以往同一時段該路線的交通狀況，預估同樣出行方式下將可能多耗費的時間。再者，智能交通應用在汽車上的自動避讓和制動等功能還可以在一定程度上提高出行的安全性。
總而言之，以智能交通的技術手段提高信息採集強度及採集量，並提高其數據處理水平，繼而把所得信息通過各種不同渠道傳送給每個有需要的人，智能交通正在提高整個交通系統的應變性和個人出行的應變性。
幾年前，海康威視已經布局大數據和雲計算，並在武漢市成立了大數據和雲計算研發中心。目前，海康威視已推出了大數據的初步應用，主要在三個方面：人臉數據的大庫檢索、海量卡口數據的高效檢索分析和案事件數據的分析。
大數據的魅力在於我們可以從數據中找規律，它能使原來的「事後檢索」變成「事前預判」。海康威視大資料庫檢索，可以做到將犯罪分子人臉、作案車輛等特徵圖片放進視頻圖像庫里進行搜索比對，尋找犯罪嫌疑人的蹤跡。
例如，在南方某座特大城市，針對某系列案件，警方運用海康威視的大數據技術，通過大量信息的檢索、比對和分析，發現嫌疑人每次作案前均會到某個地方落腳的規律。當地警方提前在落腳點布防，成功抓獲了准備再次作案的嫌疑人。基於大數據的雲計算搜索，就像網路搜索關鍵詞一樣迅速找到想要的東西，不需要像從前一樣由多名警察一幀一幀盯著事發地點的監控錄像，尋找作案嫌疑人。
大數據還必須做到「秒級響應」，反應遲緩的話，大數據也就失去了價值。海康威視在多個城市的電子卡口系統中應用了大數據技術，在上百億條車輛記錄中快速搜索，幾秒鍾甚至零點幾秒鎖定結果。在此基礎上，可以更好地實現如套牌車輛研判、跟車關聯分析、違法多發時間和地點研判、交通流量分析和交通誘導等應用。
2． 調整更改
在傳統的規劃過程中，設計部門根據對現狀的判斷和經驗的積累，容易對交通項目進行個人意志和團隊意志的主觀操作，更有某些小型設計單位採用閉門造車的方式進行拿來主義的設計，這與規劃的本職形成嚴重對峙，更不符合互聯網+時代下對大數據應用的渴求。
對於城市管理者或是城市交通管理者、公路交通管理者，智能交通是幫助提高其管理的技術手段，大大提高管理者獲取數據的能力，提高他們的決策能力和管理交通的能力。
舉個最簡單的例子，道路的渠化由交通設計院規劃設計，然後施工建設。然而道路及其周邊區域的情況不是一成不變的。隨著城市的發展，道路起初的設計可能無法滿足市民的實際需求。比如城北新建了一個工業園區，那早高峰往北面上班的車會明顯增多，同時晚高峰從城北返城的車會增多。這時之前設計的道路顯然不足以滿足市民的需求，道路再次設計成潮汐車道或者是可變車道均可提升道路的通行能力，滿足市民的需求。但是二者如何選擇，抑或兩個方案一起實施，一直是困擾交通管理者的一件事情。這時，道路上安裝的電子警察、卡口和視頻檢測器所採集的過車信息和車流量數據就可以為道路的渠化提供有用的信息。
再舉個例子，城市交通中，大家最熟悉的是紅綠燈。有些城市的紅綠燈裝有信號控制系統，在所有道路資源都充分使用的條件下，紅綠燈的轉換頻率只能按時間分配，不可能讓路上的車輛變少，然而合理的紅綠燈配時可以讓道路的通行率大大提升。前端信號機配備有車檢板，支持地埋線圈的接入，同時也可以通過視頻檢測器，實現控制區域內車流量、佔有率、車速、排隊長度等交通參數的採集、處理和存儲。交通信號控制系統可根據前端獨立的車輛信息來直接調整對應信號燈的綠信比，也可根據區域整體的車流狀況對信號燈配時方案進行針對性的區域協調。同時這部分交通參數信息也可提供到其他相關聯的交通管理系統使用。比如通過大數據採集分析和交通模擬，進行區域的信號協調控制。
3.分析應用
對交通出行的大數據進行分析總結可以得出不同城市的相互聯系強度、城市流動人口的來源，指導城市對外交通建設；能夠分析出城市交通現象與重要事件之間的關系，有效預防下次突發事件造成的交通壓力；大數據能夠形象地反映居民的出行路徑、偏好，總結出居民的出行習慣從而為第三方服務平台提供參考，加快推進交通運輸由傳統產業向現代服務業轉型升級。
智能交通綜合管控平台存儲了大量的交通數據信息，如何有效充分地利用這些信息將非常重要。通過對平台存儲的數據進行智能研判分析，獲得一些潛在有價值的數據和信息，為交通管理、刑偵稽查提供重要的線索和數據信息。
比如案件刑偵分析時，某些車輛行駛軌跡可能會成為重要線索。平台行車軌跡分析功能可以輸入關注車輛號牌，選定關注的時間段，進行分析。分析結果會以列表的方式呈現在列表中按照時間先後順序顯示該車輛在此時間段內的所有過車信息。如果平台部署了電子地圖模塊。可在電子地圖模塊展現車輛行車軌跡分析結果展示，並在地圖按照車輛行駛的時間和空間順序，在地圖中描繪車輛行駛軌跡。
同時，目前機動車數量的激增，機動車車輛牌照無法憑借肉眼觀察直接判定車輛號牌真偽、套牌與否。出現部分車主為了逃避交通違法處罰，甚至進行其它不法活動時為了躲避刑偵緝查，而使用假牌和套牌的手段。智能交通綜合管控平台使用車牌識別技術，採集經過監測點車輛的信息，如車牌號碼、車身顏色、車輛類型、出現時間，根據創建的套牌分析模型，實時自動完成套牌嫌疑車輛的檢測和報警，可有效打擊使用套牌車輛的行為。
而在治安監控中，外來車輛初次入城信息將會成為外地車輛流竄作案的重要線索。可利用卡口、電子警察對車輛採集進行數據信息，可在指定時間段內，對首次經過指定路口的車輛進行查詢展示，此功能配合城市卡口包圍圈、城際卡口、電子警察採集的數據信息將發揮更大的作用。
現在在很多一二線城市，由於計程車在高峰時期供不應求，催生出了很多非法營運車輛。這些車輛雖然在一定程度內可以方便大眾的出行，但是由於其無監管部門，對於民眾的生命和財產有一定的安全隱患，而此類車輛很難從常規車輛中分辨出來。針對這類情況，可引入車輛積分制度，對符合積分細則的車輛進行積分，例如在本地案件多發地區的車輛進行高積分規則，每抓拍捕獲一次積3分，對相對涉案車輛較少地區的車輛，每次抓拍捕獲積1分。在研判中可按一定時段檢索分值排列靠前的車輛，納入視線，進行重點管控，並從中發現相關線索。積分細則可由相關部門的業務實際應用進行設定，積分細則後期可進行添加和修改，積分實行累加制，不設上限。同時可以對於重點監控區域，如學校、銀行、醫院、廣場、娛樂場所（廣場、KTV等），可以有針對性的對重點區域的卡口/路口某些時段內的車輛進行分析和觀察，分析出這些區域內頻繁出入的車輛、按照次數從高到低排行顯示車輛的詳細抓拍識別信息。對頻繁出入車輛進行關注，從而起到預警作用。
交通管理部門如何保證交通安全、交通秩序是一個重要的任務。在有限警力的條件下如何達到管理交通安全的目標，警力有的放矢的調動安排將非常重要。智能交通綜合管控平台對交通數據進行研判分析，可將違法多發地點按照違法次數從高到低的次序顯示排名靠前的違法多發地點，為交通管理部門的警力調動安排提供參考信息。為了在有限警力的條件下達到管理交通安全的目標，保證警力在最合適的時間出勤。智能交通綜合管控平台對交通數據時間特點進行分析研判，可將違法多發時段分析出來，並按照違法多發時段的違法次數排序，顯示違法多發時間段，為交通管理部門警力調度提供參考。
二、「互聯網+交通」在國內的應用
杭州市建立了「一個中心、三個系統」即交通指揮中心、交通管理信息系統、交通控制系統和交通工程類信息系統。杭州市交警支隊還實行了集中調度指揮和交通信息預報制度，在市區主幹路、主要交叉路口實行分級預警和干預機制，重點解決早晚高峰、節假日重要時段的路面交通問題。
各城市交管部門一直在探索優秀的勤務模式，以最少的警力、最小的行政成本，獲得最好的交通管理效果和最大的社會效益。杭州市通過改變交警的傳統路面巡邏執勤模式，通過交警支隊視頻作戰室、交警大隊分指揮室和交警中隊數字勤務室三級指揮系統的網路巡邏執勤模式，結合路邊重點巡邏，實施「上下聯動」機制，實現「桌面就是路面」，使科技應用直達基層民警，提升了交通管控效能，擴大了路面管理的覆蓋面，加大了路面管理的密度和力度，提高了應對交通擁堵、交通事故等交通突發事件的快速反應能力，減少了道路交通事故和交通違法行為，提高了道路通行能力，緩解了交通擁堵，確保了城市道路交通的安全、暢通、有序。
三、「互聯網+交通」的發展趨勢
首先，要大力發展綠色、便捷、高效、經濟的公共交通。通過智能交通技術手段提高公共交通系統的服務水平，引導城市居民出行方式的轉變。
其次，以智能交通技術提升道路交通管理水平，提高城市道路體系的綜合利用效率。
再次，優化區域交通組織，以先進的交通管理手段如先進的交通信號系統、交通誘導系統、交通違法自動考量系統，減少路口延誤、排隊等候，使得道路通暢、規范停車場管理等關鍵環節。
當前我國城市交通發展處於挑戰和機遇並存的關鍵歷史階段。一方面，隨著城鎮化、機動化的持續快速發展，城市交通擁堵加劇、污染嚴重、事故頻發，面臨嚴峻挑戰；另一方面，我國城市出在老城改造、新城建設的城市大發展時期，是實現生態城市、綠色交通的最佳時機，可以通過「互聯網+交通」的融合發展，通過智能交通實現我國城市綠色交通系統建設的跨越式發展。

Ⅸ 大數據時代下的大流量平台，媒體人應當如何選擇

參與一下。

1奉內容為王

從總體和長遠上看，認為大數據下，媒體人應該選擇大流量平台，追求大流量、高效益、長發展，為此，認可朋友們所說的全網發文、跨域而行、熱點跟進、載體多樣。

而對現在的我來說，認為應該先專一。

(1)領域專一

專於一域，在這一域中刻意擴展、攀高、鑽深，重在攀高和鑽深，也就是奉內容為王，自奉，自覺奉，堅持不懈。

為了強調和勉勵自己要奉內容為王，這里故作2句驚人之語，即寧可流量小、寧可效益低。

(2)平台專一

為了堅守內容為王，更寧可僅僅守著1個平台，至少在自己沒做大之前該這樣，何況所守的平台有大流量，值得守、夠搶了，當然，這個坦段唯守或者叫首選的平台必須是眾平台中以內容著稱而贏得大流量的，這個具有前提性意義。

2選今日頭條

我，進入今日頭條9個半月，被授創作者″明天到3個月，從未離開過。

為何？就因為這個平台流量大，尤其偏重內容，偏重內容的作品也真較多，悟空問答″中最多，而且，對創作採用推薦機制把關、評價、激勵，推好薦優、拒″差汰″劣，還個性化推送創作所需、專長所適。

盡管，今日頭條尚未達到奉內容為王，表現在平台上報道重復量很大、碎片化信息流不小，內容糾錯以及實際拒差汰劣的機制沒有完全形成，尤其，內容價值大的深度長文(也沒多長)如同在其它平台一樣備受冷落，等等吧。

3守內容創作

(1)努力高站

就是搞有高度的創作。

興趣為科技領域，所懂專業技術實在不多、不高，即使多、高，也不多做以微觀技術為主的創作，因為興奮點在宏觀，大事、大關、大節、大局、大勢、大律，無窮大，微觀技術可窮盡、易雷同，何況懂得少、跨域難。

(2)努力挖掘

就是搞有深度的創作。

在高處盡力深度挖掘，從數據、信息、事實中求知識、找規律，聚焦論事、求是、析勢，拓展則高度地服從深鑽，無條件服從。

唯恐做不到深，不怕藏在深閨無人識，不憂酒香也笑敏怕巷子深。

(3)努力創造

就是搞有新意的創作。

從舊中尋新、新中挖新，把創作定位在創，無創不作、無新不發，用獨創求獨有、獨到，用新視角、新觀點、新理念打造和推送個性化、差異化、特色化的作品，唯此為大。

(4)努力批判

就是搞有鑒別的創作。

昨天，我在微信朋友圈分享了《很遺憾，清醒的頭腦依然是這個時代的稀缺品》一文，並對其中的當大眾潮流都往一個方向奔瀉時，任何一個敢於往回碰信枝走的人，或者任何一個敢於站在原地者，我認為都堪稱偉大「這段話，作了如下評論——好像與這里所謂創作過程中的批判有關聯:

偉大″，僅僅因為稀缺，而稀缺，僅僅因為獨醒，獨醒僅僅因為批判，獨立地運用批判的武器。那，批判呢？僅僅因為洞悉，而洞悉僅僅因為識見，獨有且獨到的識見。

偉大做不到，可望不可及，批判可做到，而且必須得做到，否則，不會搞出源於創造、基於挖掘、屬於高站的創作。

Ⅹ 大數據培訓堅持不下去了要不要放棄

放棄很容易，堅持才是有閉昌意拍態租義的事。當你學成，找到心儀工作的時候，你會感謝今天的自己，感襲兆謝自己的努力和堅持。