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大数据找规律

发布时间:2023-05-10 13:53:04

Ⅰ 找规律题:0,12,24,14,120,16,() 请问这样的题解题思路是什么,在最短时间内得出答

12、14、16单独看则袭,0到24是加了1个24,24到120是加了4个24,120加的就是9个24也就是336。

偶数项规律是: 12, 14, 16 ,18, 20.....

奇数项规律是: 0, 24, 120, 600, 3000.....

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

规定

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

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

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

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

Ⅱ 找规律: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
…团芹饥塌返首首

Ⅲ 找规律1、4、9、__、__、__…… 至少有五种填法

149162535(2数差是奇数递增)

149162536(自然平方)

149173051(前两数相加再加5)

1491183(后一个数字减前一个数字再加六)

1494137415339(两数相乘再败冲加5)

(3)大数据找规律扩展阅读:

找规律的方法:

1、标出序列号:找规律的题目,通常按照一定的顺序给出一系列量,要求我们根据这些已知的量找出一般规律。找出的规律,通常包序列号。所以,把变量和序列号放在一起加以比较,就比较容易发现其中的奥秘。

2、斐波那契数列法:每个数都是前两个数的和。

3、等差数列法:每两个数之间的差都相等。

4、跳格子法:可以间隔着看,看隔着的谨枯团数之间有什么关系,如14,1,12,3,10,5,第奇数项成等差数列,第偶数项也祥橘成等差数列,于是接下来应该填8。

5、递增法:看每两个数之间的差距是不是成等差数列,如1,4,8,13,19,每两个数之间的差分别是3,4,5,6,于是接下来差距应是7,即26。

Ⅳ 大数据在安防领域主要有哪些应用难点在哪

一、安防大数据主要应用领域
(一)大数据是视频智能分析基础
在大数据应用时代,视频因其信息含量最高、数据量最大,分析运算最复杂而成为大数据时代采集分析传输存储应用最具挑战的国际技术难题!智能视频分析研究永无止境,分析算法必须以监控视频为资源,研究实时或历史监控视频中的目标特征提取、增强与行为分析等关键技术,才能推动监控视频应用模式从事后被动处置向事前主动预防转变。
(二)帮助实现智慧城市智能化
我国智慧城市建设面临的重大挑战之一,是城市系统之间由于标准问题无法有效集成,形成信息孤岛。因此,在大数据融合技术领域,一方面要加强大数据标准建设,另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发,为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。大规模数据在智慧城市系统流动过程中,出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑,需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合,这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。
(三)提高警务办事效率
互联网技术的飞速发展已经为构建一个大型全国性的专业报警运营服务平台提供了有力的技术支撑。通过这个报警平台,报警运营服务商手中会累积海量的用户数据,例如用户的身份信息、警情数据、消费记录、维修记录等,这些都是非常宝贵的资源。报警运营服务商可以在此基础上,应用大数据技术进行分析和挖掘,充分发挥大数据的商业价值。
公安如公安系统中的图侦技术,应用模式多样,思维活跃,围绕着“发现线索”的目的可衍生出多种的技战法,只有从这些具体的技战法中才能提炼出需求,真正告诉系统的设计者“我们要什么”。
那么,图侦里的大数据应用需要哪些?像商业大数据那样找规律的应用似乎还远了点,目前最实在的就是从海量视频数据里把有相同线索特征的图像给找出来,让干警发现出新的案件线索。至于“怎么找?”这就是由公安来提的应用模式了。因此,视频大数据的发展并不是简单的由技术厂商做主导,而是需要公安体制内既有刑侦实战经验,又有科技化功底的复合型人才,共同来参与视频大数据应用的发展。
(四)让智能家居“聪明”起来
智能家居会产生大数据,同时也是大数据的重要应用领域,不然它极有可能将停滞不前。家庭产生的大数据能让智能家居更“聪明”,但需要根据实际情况进行有效处理,而不是任何数据的“一锅端”,通过大数据与云计算技术的结合应用,智能家居系统能够第一时间对用户家庭中智能设备的数据、信息进行有效分析、记忆,并将得到的相应规律反过来应用于智能设备,提升智能家居的智能效果。
二、安防大数据应用难点
(一)数据整合问题
不同来源的大数据,分别存储于相互独立的系统中,将这些数据集中于统一的平台,是安防大数据实施的基础性工作,但行业、部门壁垒是最大障碍。即使只是公安内部的视频数据,各省、地市也互不相通,想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后,如何找到这些不同类型数据之间的关系,从而挖掘出有价值的数据,也是难点。
(二)数据挖掘、分析算法的成熟度问题
对于安防数据中最重要的视频数据,对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前,除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外,对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平,这也极大地制约了安防大数据的实施。
(三)时效性问题
安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据(特别是视频数据)应用形式,还要增加以事前预警、实时处理,这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。
(四)信息安全与用户隐私问题
安防行业,特别是公安行业对数据的安全性要求非常高,这也是造成数据的区域隔离的重要原因。同时,在利用安防大数据上,如何保护用户的隐私,也是一个非常重要的课题,目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义,不能一味强调安全而各自封闭,否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。
(五)视频图像数据挖掘的难点
1.识别什么特征?一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述,什么才是我们需要的属性?这与我们需要得到的目的密切相关,这就需要公安图侦的人才来归纳终结。
2.识别算法开发难,由于是平面图像,因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同,因此无法做到识别。
3.大规模数据处理难,即使做到了识别算法,但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理,这个建造成本巨大,其能源的耗费在中国这个夏季需要限电的情况里也不切实际。
(六)警务服务平台大数据难点:
1.如何将不同报警运营服务商之间的数据整合在一起?
2.我国多数报警运营网络尚未完成规模化建设,用户规模大、跨省市运营的网络很少,每家报警运营服务商的警情并发量不大,而且报警运营服务商之间普遍存在信息孤岛,很难通过大数据分析实现数据的增值。
3.大数据的挖掘是一个长期的过程,需要企业不断的尝试,挖掘出有意义的信息或规律,并将结果拿到市场上检验。
4.大数据自身也面临着挑战,数据的运用仍面临多种技术难关的束缚,大数据方面的人才比较缺乏,大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
总结
针对这些问题和难点,个人就一个方面提出自己的见解,大数据的信息采集和监测。就目前来说,大数据跟互联网是一个互相关联的整体。那么,在数据挖掘方面,对论坛,贴吧,微博,微信的信息采集就变得十分必要了。数据挖掘以后,还要对数据进行筛选和处理。此时,信息的监测就发挥作用了。就目前来说,能把信息采集和信息监测结合起来,运用到实际中的企业不多,可以留意一下这家,两个字的,快乐的“乐”,思考的“思”,在这方面具备一定的积淀和实力。大数据是一个新的行业。因此要找具备一定技术的,才能应用于安防领域,并产生应有的效果。

Ⅳ 税收政策论文需要数据支撑吗

需要
一、什么是大数据、数据运用的目的是什么呢

大数据简单的可以理解为,数量特别大,数据类别特别大的数据集合。可以供使用者就不同需求,运用分析不同的现象、问题,通过数据的整合比对进而得出结论。对于数据运用的目的概括起来主要能够解决四个问题:一是反映情况。通过数据运用,可以反映一个、一组、一类或整体事物的有关情况。这类的数据应用,特点是只对数据进行简单的整理和简单的计算、数据加工没有特别的目的和意图。二是找问题。根据经验,先预设事物可能存在某种问题,然后通过选取一定的数据和采用一定的运算方法来验证问题是否存在。比如,我们在推算考虑某种可能是否会发生的时候,都是根据以往的经验来设计若干指标来找出问题。三是找规律。通过两组及以上不同时期数据的比较总结出事物发展的规律、联系来。四是找趋势。要观察事物的发展趋势,一般都要通过某项数据在各个不同时间点上的数值来反映发展或变动的趋势。不管是利用数据来反映情况和发现问题,还是找规律和找趋势,根本的目的都是为了加强管理,所以,数据应用工作的本质是一种管理活动。

二、税收征管的含义

税收征管就是对税收政策的落实和执行所开展的各项管理工作,都是关于税收政策在具体执行中如何落地的一些规定,包括纳税登记、发票、申报、征收、退税、评估、稽查、违章处理、复议投诉、政策咨询和宣传以及税收票证、税收核算分析业务等等。而在2009年的时候,税务机关对于税收业务进行划分以后,对于现在的税收征管特指税收监管工作,其主要的目的就是防止纳税人偷漏税或者说如何准确的把偷漏税问题给查出来。

三、对于大数据和税收征管两者是如何的联系起来的,如何实现了税收征管的优化提高

一是准确运用数据来反映问题、发现问题、找出规律、趋势,运用数据的管理的本质可以实现信息管税,就是利用数据来进行税收征管。税收征管中税务机关可以通过比较同一行业内同时期、同规模、同环境下的企业发票开具、经营情况、申报纳税情况可以得出一般企业的生产经营规律,发展趋势等。通过对比不同企业对于这一规律是否差异过大,偏离实际过多,进而可以根据数据分析得出企业是否存在虚开发票等问题,实现税收征管稽查的目。例如我们企业经营中会经常提到的税负水平、税负率等,对于同行业,同一时期,同等规模的企业,出现了相较于其他企业的数据异常情况,税务机关就可以很快的分析得出企业的经营是否存在问题。这样,对于同行业同时期的税负水平运用就较为直观的体现了大数据运用于找规律找趋势与税收征管结合上的运用,实现了税务机关的信息管税。当不同企业,不同时期的数据信息可以互通有无、交叉比对,则对于税务机关发现企业问题实现税收征管则变得的更加容易。二是大数据的运用消除了税务机关和纳税人征纳双方信息不对称,帮助税务机关实现税务的应收尽收。税收数据应用主要是围绕如何弄清税源这个核心来开展的,税务机关弄清了税源实现了对于征收方的信息掌握,实现了征纳双方信息的对称。税务机关作为政府的税收职能部门,收好税是税务机关的天职。收好税的最高目标是“应收尽收”,要做到“尽收”那么税务机关必须弄清“应收”,弄清“应收”关键是要弄清应税户,应税收入、应税行为和应税财产等法定税基即税源。税收工作中要求纳税人办理登记、领用发票、进行申报、渉税审批,目的无不是为了弄清和掌握税源;税务机关征收税款、开展评估、实施稽查,进行处罚和组织收入,确定收入任务、进行收入分析和预测,以及专业化管理、风险管理、大企业管理等等,无不以税源为根据。所以,在数据应用中,不管各项工作的叫法是什么,都是从不同的角度和不同的层次来抓税源,有的是分析宏观税源,有的是分析行业中观税源、有的是评估和核实具体户的微观税源。弄清税源,是税收管理和税收征管各项工作的根本,掌握税源是税收工作的主线,贯穿于税收征管工作的全过程,它是税收工作的核心基石。抓住了税源,就抓住了税收的根。三是税收数据应用工作的重点主要是信息管税和税源专业化管理、税收风险管理和纳税评估。重点税源管理和大企业管理、税务稽查和税务审计、税收会计和统计核算、明细查询和综合查询、税收经济分析和收入分析预测、税收征管状况分析和征管质量考核、税收政策评估和执法考核、任务管理和绩效管理等方面。这些数据应用工作的名称和叫法,有的是传统的叫法,比如会计核算和统计核算、征管状况分析和征管质量考核,有的是近几年新提出来的叫法,比如税源专业化管理、风险管理、纳税评估、大企业管理从根本上大数据的运用解决促进了税收征管水平的提高。

四、税收征管与数据运用未来发展方向

税收征管的发展方向和发展路径就是信息管税,核心一要利用数据来管税,不能让数据躺在那睡大觉,不为所用,要让数据站起来说话;二要利用信息化技术来让数据站起来。数据是躺着还是站起来,最终取决于信息化技术的利用,没有信息化,数据肯定站不起来,没有好的信息化,数据要么站得不起,要么站得不直。因此,今后税收征管的关键就是两个利用,两个利用是提升税收管理水平的必由之路。大数据时代,是一个充满机遇和挑战的时代,税收征管应更加注重创新与变革,真正让大数据发挥作用、体现价值。税务机关也应随着时代更新观念,在信息系统建设、数据管理、人才培养、应用机制等方面进行变革,培养自身大数据运用的能力,避免空谈“大数据”,能够真正让大数据发光发热。

Ⅵ 找规律,填一填。1,1,2,3,5,( )13。 0,1,3,6,( )15。

8,9

Ⅶ 1491625写三个找规律填数

第1个=1²。

第2个=2²。

第3个=3²。

第4个=4²。

这样虽然图像的清晰度要大打折扣,却可大大增加信息的种类,满足不同的需求。例如在转播一场体育比赛时,观众需要高清晰度的图像,电视台就应采用每秒19.39兆字节的传察此族播。

而在进行新闻广播时,观众注意的是新闻内容而不是播音员的形象,所以没必要采用那么高的清晰度,这时只需每秒3兆字节的速度就可以了,剩下16.39兆字节可用来传输别的内容。

数字电视就是指从演播室到发射、传输、接收的所有环节扒棚都是使用数字电视信号或对该系统所有的信号传播都是通过由0、1数字串所构成的数字流来传播的,数字信号的传播速率是每败弊秒19.39兆字节,如此大的数据流的传递保证了数字电视的高清晰度。

克服了模拟电视的先天不足。同时还由于数字电视可以允许几种制式信号的同时存在,每个数字频道下又可分为几个子频道,从而既可以用一个大数据流--每秒19.39兆字节,也可将其分为几个分流,例如4个,每个的速度就是每秒4.85兆字节。

Ⅷ 互联网+交通” 大数据时代下的智能交通

互联网+交通”:大数据时代下的智能交通
早上十点,张先生准备从位于城南的公司出发去城北的咖啡厅见客户。出发之前,他打开手机导航APP,选择了一条车流量最少、交通状况最好的出行线路。二十分钟后,张先生顺利抵达目的地。令他感到舒心的是,咖啡厅附近新建了停车场,以往他可是因为有急事却找不到停车位吃了好几次罚单。和客户寒暄的过程中,张先生得知客户这次没开车,而是选择了打车软件,原本40元的车程,他只花了十几元。
如今,越来越多的人和张先生一样感受着智能交通带来的便利。但是他们可能并不知道,经常遇到的摄像头、电子卡口、电子警察等系统,它们在保障城市安全、维持交通秩序的同时,也在不断产生大量数据信息,不仅能够节约时间,也能大大提高交通工具和道路的使用效率,减少能耗。
在“互联网+”背景下,智能交通大数据技术的应用,不仅将“先知”逐渐变成现实,更建立起车、路、人之间的网络,通过整合信息,最终为人(车内的人和关注车内人的人)提供服务,使得交通更加智能、精细和人性;对管理者而言则大大提高管理者获取数据的能力,提高他们的决策能力和管理交通的能力。
一、“互联网+交通”的表现形式
2015年3月5日,李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。互联网与传统行业的融合发展将从全流程上改造传统行业,从而产生新的业态。互联网与交通的碰撞也形成了“线上资源合理分配、线下高效优质运行”的新格局。
早在2011年底,“互联网+交通”已初见端倪。铁路推出了网络订购火车票的新举措,让百姓利用电脑、手机,通过网络,足不出户就能买到火车票;民航行动更快,很早就实现了网络订票,现在通过大数据分析,通过手机APP可实现手机购票值机、查看航班动态等功能;而大力推进高速公路ETC联网发展,则是公路方面推进网络化的措施。此外,人们平日出行开车也越来越离不开导航系统、打车软件。
1. 事前预判
我们在生活中,总会有感觉到交通不方便的地方,如飞机晚点、延误,超级大堵车……如此这些,已经成为我们生活中习以为常的事情。交通永远不会有发展到最完美的时候,人类会不断提出新的要求以改善舒适度。
以出行高峰时段的交通拥堵为例,智能交通能够提高人们出行的计划性,通过他人的出行数据,预备出行者可以提早知晓不久后的某时段交通预计的流量情况,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,即例如甲要从A地去B地,必经路线的堵车已经无法避免,提高出行可靠性就在于可以通过智能交通的技术手段,根据以往同一时段该路线的交通状况,预估同样出行方式下将可能多耗费的时间。再者,智能交通应用在汽车上的自动避让和制动等功能还可以在一定程度上提高出行的安全性。
总而言之,以智能交通的技术手段提高信息采集强度及采集量,并提高其数据处理水平,继而把所得信息通过各种不同渠道传送给每个有需要的人,智能交通正在提高整个交通系统的应变性和个人出行的应变性。
几年前,海康威视已经布局大数据和云计算,并在武汉市成立了大数据和云计算研发中心。目前,海康威视已推出了大数据的初步应用,主要在三个方面:人脸数据的大库检索、海量卡口数据的高效检索分析和案事件数据的分析。
大数据的魅力在于我们可以从数据中找规律,它能使原来的“事后检索”变成“事前预判”。海康威视大数据库检索,可以做到将犯罪分子人脸、作案车辆等特征图片放进视频图像库里进行搜索比对,寻找犯罪嫌疑人的踪迹。
例如,在南方某座特大城市,针对某系列案件,警方运用海康威视的大数据技术,通过大量信息的检索、比对和分析,发现嫌疑人每次作案前均会到某个地方落脚的规律。当地警方提前在落脚点布防,成功抓获了准备再次作案的嫌疑人。基于大数据的云计算搜索,就像网络搜索关键词一样迅速找到想要的东西,不需要像从前一样由多名警察一帧一帧盯着事发地点的监控录像,寻找作案嫌疑人。
大数据还必须做到“秒级响应”,反应迟缓的话,大数据也就失去了价值。海康威视在多个城市的电子卡口系统中应用了大数据技术,在上百亿条车辆记录中快速搜索,几秒钟甚至零点几秒锁定结果。在此基础上,可以更好地实现如套牌车辆研判、跟车关联分析、违法多发时间和地点研判、交通流量分析和交通诱导等应用。
2. 调整更改
在传统的规划过程中,设计部门根据对现状的判断和经验的积累,容易对交通项目进行个人意志和团队意志的主观操作,更有某些小型设计单位采用闭门造车的方式进行拿来主义的设计,这与规划的本职形成严重对峙,更不符合互联网+时代下对大数据应用的渴求。
对于城市管理者或是城市交通管理者、公路交通管理者,智能交通是帮助提高其管理的技术手段,大大提高管理者获取数据的能力,提高他们的决策能力和管理交通的能力。
举个最简单的例子,道路的渠化由交通设计院规划设计,然后施工建设。然而道路及其周边区域的情况不是一成不变的。随着城市的发展,道路起初的设计可能无法满足市民的实际需求。比如城北新建了一个工业园区,那早高峰往北面上班的车会明显增多,同时晚高峰从城北返城的车会增多。这时之前设计的道路显然不足以满足市民的需求,道路再次设计成潮汐车道或者是可变车道均可提升道路的通行能力,满足市民的需求。但是二者如何选择,抑或两个方案一起实施,一直是困扰交通管理者的一件事情。这时,道路上安装的电子警察、卡口和视频检测器所采集的过车信息和车流量数据就可以为道路的渠化提供有用的信息。
再举个例子,城市交通中,大家最熟悉的是红绿灯。有些城市的红绿灯装有信号控制系统,在所有道路资源都充分使用的条件下,红绿灯的转换频率只能按时间分配,不可能让路上的车辆变少,然而合理的红绿灯配时可以让道路的通行率大大提升。前端信号机配备有车检板,支持地埋线圈的接入,同时也可以通过视频检测器,实现控制区域内车流量、占有率、车速、排队长度等交通参数的采集、处理和存储。交通信号控制系统可根据前端独立的车辆信息来直接调整对应信号灯的绿信比,也可根据区域整体的车流状况对信号灯配时方案进行针对性的区域协调。同时这部分交通参数信息也可提供到其他相关联的交通管理系统使用。比如通过大数据采集分析和交通仿真,进行区域的信号协调控制。
3.分析应用
对交通出行的大数据进行分析总结可以得出不同城市的相互联系强度、城市流动人口的来源,指导城市对外交通建设;能够分析出城市交通现象与重要事件之间的关系,有效预防下次突发事件造成的交通压力;大数据能够形象地反映居民的出行路径、偏好,总结出居民的出行习惯从而为第三方服务平台提供参考,加快推进交通运输由传统产业向现代服务业转型升级
智能交通综合管控平台存储了大量的交通数据信息,如何有效充分地利用这些信息将非常重要。通过对平台存储的数据进行智能研判分析,获得一些潜在有价值的数据和信息,为交通管理、刑侦稽查提供重要的线索和数据信息。
比如案件刑侦分析时,某些车辆行驶轨迹可能会成为重要线索。平台行车轨迹分析功能可以输入关注车辆号牌,选定关注的时间段,进行分析。分析结果会以列表的方式呈现在列表中按照时间先后顺序显示该车辆在此时间段内的所有过车信息。如果平台部署了电子地图模块。可在电子地图模块展现车辆行车轨迹分析结果展示,并在地图按照车辆行驶的时间和空间顺序,在地图中描绘车辆行驶轨迹。
同时,目前机动车数量的激增,机动车车辆牌照无法凭借肉眼观察直接判定车辆号牌真伪、套牌与否。出现部分车主为了逃避交通违法处罚,甚至进行其它不法活动时为了躲避刑侦缉查,而使用假牌和套牌的手段。智能交通综合管控平台使用车牌识别技术,采集经过监测点车辆的信息,如车牌号码、车身颜色、车辆类型、出现时间,根据创建的套牌分析模型,实时自动完成套牌嫌疑车辆的检测和报警,可有效打击使用套牌车辆的行为。
而在治安监控中,外来车辆初次入城信息将会成为外地车辆流窜作案的重要线索。可利用卡口、电子警察对车辆采集进行数据信息,可在指定时间段内,对首次经过指定路口的车辆进行查询展示,此功能配合城市卡口包围圈、城际卡口、电子警察采集的数据信息将发挥更大的作用。
现在在很多一二线城市,由于出租车在高峰时期供不应求,催生出了很多非法营运车辆。这些车辆虽然在一定程度内可以方便大众的出行,但是由于其无监管部门,对于民众的生命和财产有一定的安全隐患,而此类车辆很难从常规车辆中分辨出来。针对这类情况,可引入车辆积分制度,对符合积分细则的车辆进行积分,例如在本地案件多发地区的车辆进行高积分规则,每抓拍捕获一次积3分,对相对涉案车辆较少地区的车辆,每次抓拍捕获积1分。在研判中可按一定时段检索分值排列靠前的车辆,纳入视线,进行重点管控,并从中发现相关线索。积分细则可由相关部门的业务实际应用进行设定,积分细则后期可进行添加和修改,积分实行累加制,不设上限。同时可以对于重点监控区域,如学校、银行、医院、广场、娱乐场所(广场、KTV等),可以有针对性的对重点区域的卡口/路口某些时段内的车辆进行分析和观察,分析出这些区域内频繁出入的车辆、按照次数从高到低排行显示车辆的详细抓拍识别信息。对频繁出入车辆进行关注,从而起到预警作用。
交通管理部门如何保证交通安全、交通秩序是一个重要的任务。在有限警力的条件下如何达到管理交通安全的目标,警力有的放矢的调动安排将非常重要。智能交通综合管控平台对交通数据进行研判分析,可将违法多发地点按照违法次数从高到低的次序显示排名靠前的违法多发地点,为交通管理部门的警力调动安排提供参考信息。为了在有限警力的条件下达到管理交通安全的目标,保证警力在最合适的时间出勤。智能交通综合管控平台对交通数据时间特点进行分析研判,可将违法多发时段分析出来,并按照违法多发时段的违法次数排序,显示违法多发时间段,为交通管理部门警力调度提供参考。
二、“互联网+交通”在国内的应用
杭州市建立了“一个中心、三个系统”即交通指挥中心、交通管理信息系统、交通控制系统和交通工程类信息系统。杭州市交警支队还实行了集中调度指挥和交通信息预报制度,在市区主干路、主要交叉路口实行分级预警和干预机制,重点解决早晚高峰、节假日重要时段的路面交通问题。
各城市交管部门一直在探索优秀的勤务模式,以最少的警力、最小的行政成本,获得最好的交通管理效果和最大的社会效益。杭州市通过改变交警的传统路面巡逻执勤模式,通过交警支队视频作战室、交警大队分指挥室和交警中队数字勤务室三级指挥系统的网络巡逻执勤模式,结合路边重点巡逻,实施“上下联动”机制,实现“桌面就是路面”,使科技应用直达基层民警,提升了交通管控效能,扩大了路面管理的覆盖面,加大了路面管理的密度和力度,提高了应对交通拥堵、交通事故等交通突发事件的快速反应能力,减少了道路交通事故和交通违法行为,提高了道路通行能力,缓解了交通拥堵,确保了城市道路交通的安全、畅通、有序。
三、“互联网+交通”的发展趋势
首先,要大力发展绿色、便捷、高效、经济的公共交通。通过智能交通技术手段提高公共交通系统的服务水平,引导城市居民出行方式的转变。
其次,以智能交通技术提升道路交通管理水平,提高城市道路体系的综合利用效率。
再次,优化区域交通组织,以先进的交通管理手段如先进的交通信号系统、交通诱导系统、交通违法自动考量系统,减少路口延误、排队等候,使得道路通畅、规范停车场管理等关键环节。
当前我国城市交通发展处于挑战和机遇并存的关键历史阶段。一方面,随着城镇化、机动化的持续快速发展,城市交通拥堵加剧、污染严重、事故频发,面临严峻挑战;另一方面,我国城市出在老城改造、新城建设的城市大发展时期,是实现生态城市、绿色交通的最佳时机,可以通过“互联网+交通”的融合发展,通过智能交通实现我国城市绿色交通系统建设的跨越式发展。

Ⅸ 大数据时代下的大流量平台,媒体人应当如何选择

参与一下。

1奉内容为王

从总体和长远上看,认为大数据下,媒体人应该选择大流量平台,追求大流量、高效益、长发展,为此,认可朋友们所说的全网发文、跨域而行、热点跟进、载体多样。

而对现在的我来说,认为应该先专一。

(1)领域专一

专于一域,在这一域中刻意扩展、攀高、钻深,重在攀高和钻深,也就是奉内容为王,自奉,自觉奉,坚持不懈。

为了强调和勉励自己要奉内容为王,这里故作2句惊人之语,即宁可流量小、宁可效益低。

(2)平台专一

为了坚守内容为王,更宁可仅仅守着1个平台,至少在自己没做大之前该这样,何况所守的平台有大流量,值得守、够抢了,当然,这个坦段唯守或者叫首选的平台必须是众平台中以内容著称而赢得大流量的,这个具有前提性意义。

2选今日头条

我,进入今日头条9个半月,被授创作者″明天到3个月,从未离开过。

为何?就因为这个平台流量大,尤其偏重内容,偏重内容的作品也真较多,悟空问答″中最多,而且,对创作采用推荐机制把关、评价、激励,推好荐优、拒″差汰″劣,还个性化推送创作所需、专长所适。

尽管,今日头条尚未达到奉内容为王,表现在平台上报道重复量很大、碎片化信息流不小,内容纠错以及实际拒差汰劣的机制没有完全形成,尤其,内容价值大的深度长文(也没多长)如同在其它平台一样备受冷落,等等吧。

3守内容创作

(1)努力高站

就是搞有高度的创作。

兴趣为科技领域,所懂专业技术实在不多、不高,即使多、高,也不多做以微观技术为主的创作,因为兴奋点在宏观,大事、大关、大节、大局、大势、大律,无穷大,微观技术可穷尽、易雷同,何况懂得少、跨域难。

(2)努力挖掘

就是搞有深度的创作。

在高处尽力深度挖掘,从数据、信息、事实中求知识、找规律,聚焦论事、求是、析势,拓展则高度地服从深钻,无条件服从。

唯恐做不到深,不怕藏在深闺无人识,不忧酒香也笑敏怕巷子深。

(3)努力创造

就是搞有新意的创作。

从旧中寻新、新中挖新,把创作定位在创,无创不作、无新不发,用独创求独有、独到,用新视角、新观点、新理念打造和推送个性化、差异化、特色化的作品,唯此为大。

(4)努力批判

就是搞有鉴别的创作。

昨天,我在微信朋友圈分享了《很遗憾,清醒的头脑依然是这个时代的稀缺品》一文,并对其中的当大众潮流都往一个方向奔泻时,任何一个敢于往回碰信枝走的人,或者任何一个敢于站在原地者,我认为都堪称伟大“这段话,作了如下评论——好像与这里所谓创作过程中的批判有关联:

伟大″,仅仅因为稀缺,而稀缺,仅仅因为独醒,独醒仅仅因为批判,独立地运用批判的武器。那,批判呢?仅仅因为洞悉,而洞悉仅仅因为识见,独有且独到的识见。

伟大做不到,可望不可及,批判可做到,而且必须得做到,否则,不会搞出源于创造、基于挖掘、属于高站的创作。

Ⅹ 大数据培训坚持不下去了要不要放弃

放弃很容易,坚持才是有闭昌意拍态租义的事。当你学成,找到心仪工作的时候,你会感谢今天的自己,感袭兆谢自己的努力和坚持。

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