从国家政策来看，中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市(一期)”项目的支持下，863计划智慧城市项目(一期)总体组提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进，最下层的是城市的感知层，再是传输层，再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层，最上面是智慧应用层，贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。
而要真正实现智慧城市，必须引入大数据技术，主要包含三大方面的需求，通过以下三个方面才能实现海量数据的搜集、处理、加工、分析，并真正作用于具体细分行业：
一、大数据融合技术
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。
二、大数据处理技术
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。
三、大数据分析和挖掘技术
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。相比于大数据融合和处理技术，大数据分析与挖掘技术更为复杂，是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。
随着大数据技术的不断发展，以及行业用户对大数据技术的需求日渐明显，大数据行业应用遍地开花。小编通过金鹏信息在智慧城市大数据应用的探索，分享一些国内外的实际案例供借鉴。
1国内的智慧城市
2013年3月，北京市的“智慧朝阳服务网”正式上线。通过大数据技术的处理、分析手段，从支撑库提炼出数据后发送到服务管理系统，然后通过服务门户，包括微信、微博、移动应用、服务网站、机顶盒等多元化的方式与不同的用户群体进行沟通。
2国外的智慧城市
瑞典首都斯德哥尔摩市政府在通往市中心的道路上设置了18个路边控制站，通过使用RFID技术以及利用激光、照相机和先进的自由车流路边系统，自动识别进入市中心的车辆，自动向在周一至周五(节假日除外)6:30到18:30之间进出市中心的注册车辆收税。通过收取“道路堵塞税”减少了车流，交通拥堵降低了25%，交通排队所需的时间下降50%，道路交通废气排放量减少了8%-14%，二氧化碳等温室气体排放量下降了40%。
3智慧医疗
金鹏信息医疗制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标，在郑州区域卫生数据中心形成了完整的大数据解决方案。经过反复测试和调优，这一区域卫生大数据计算架构可以满足海量数据(一亿条以上记录数)的高并发检索和实时数据分析的性能要求，满足了“智慧”的大数据需求。
4智慧警务
通过充分利用云计算、物联网、大数据和视频智慧分析技术、GIS(地理信息系统)、GPS(全球定位系统)、移动通信网络、移动警务智能系统、数字集成等前沿科技，实现警务工作现代化、智能化、流程化、可视化。
5智慧交通
郑州建立智能公交系统，使公交车信息就在地图上显示出来：如最近的一辆公交车还有5分钟到站，满员;下一辆公交车还有10分钟到站，有空座，可以选择乘坐;下楼2分钟，走到站台1分钟，余下7分钟，还有时间坐下喝杯热茶。
6智慧消防
郑州建立智能消防系统，报警人只需拨打119，系统将立刻定位报警人当前位置，并调用位置所在区域监控摄像头，确定灾情地点和火势情况。
7智慧城市规划
在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息进行挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。
金鹏信息智慧城市解决方案
物联网是万物相连，有硬件也有软件，互联网是网络相连，大家能通讯，能沟通。
理论上物联网的范畴是大过互联网，且连接设备数量也会多于互联网。打个最简单的例子，小米的智能家居生态系统，买一部X米手机，和一个X米智能WIFI，再买X米的风扇，空调，洗衣机，等等小米电器，你就能在家里面直接用手机 *** 控所有的设备，这个是最典型的物联网，是万物相连，我一个手机作为主控终端可以控制所有的智能设备。
物联网如何赚钱嘛，有人考卖硬件赚钱，有人考卖软件赚钱，有人做方案赚钱，有人做项目赚钱，还有人炒概念吹牛皮，其实物联网的价值是你能够抓取设备的信息，一些国家基本的基建设施场景，比如电力水利核电码头烟草等等，都会需要知道他们目前设备的信息，这样就产生了所谓的物联网需求，然后就会有各种商业行为。
数字货币是比特币，属于区块链的技术范畴，区块链又叫分布式记账，是一种公平公正的数字效验方法，如果你是想了解比特币赚钱，那其实和股票市场割韭菜是一个道理，高买低卖，接鼓传花的游戏，只是现在换了个载体，变成了比特币而已。
纯手打，望这位兄台为回答点个赞~~~我是专注新零售，医疗，图书，等行业的智能柜产品开发的智能产品大师~~~
高等数学、英语、模拟/数字电路、C语言、数据结构、数据库、计算机网络、网络 *** 作系统、射频识别技术、嵌入式系统及应用、传感器网与物联网技术、web编程技术、通信原理、信息安全概论、网络管理技术、物联网工程与组网技术、智能终端 *** 作系统与应用、云计算与服务计算、物联网定位技术、物联网应用工程实训等一是抽空参加思科或者微软的认证考试，增强通信网络或者计算机方面的实践能力，二是积极参加实践性课程或者课外实践活动，做一些简单的传感测控系统，通过实践理解自动控制原理。物联网金融是指面向所有物联网的金融服务与创新，涉及到所有的各类物联网应用，不仅仅局限于金融物联网的应用。
物联网金融具有如下特点：
1、物联网金融使得金融服务由主要面向“人”的金融服务延伸到可以面向“物”的金融服务；
2、物联网金融技术与理念可以实现商品社会各类商品的智慧金融服务；
3、物联网金融可以借助物联网技术整合商品社会各类经济活动，实现金融自动化与智能化；
4、物联网金融是金融服务创新融入到整合物理世界，可以创造出很多新型的商业模式；
优就业的深度学习直播课是联合中科院自动化所专家合作研发，课程包含6大实战项目，都是来自于企业的项目实 *** 。具体是哪些实战项目呢下面给大家介绍一下~
项目一：手写数字识别项目实战
本项目基于目前最流行的开源深度学习框架 TensorFlow
来实现手写体数字识别，采用多层卷积神经网络来进行手写数字的特征提取，利用全连接神经网络来进行手写数字的识别。整个项目流程包括数据的分析与处理、模型结构的设计、优化调试及结果分析等，最终识别精度达到
90%以上。 该技术方面可应用于文本数据识别场景，如卡证文本数据识别、票据文本数据识别、汽车场景文字识别等。
项目二：文学作品文本特征向量化实战
本项目主要关注深度学习在自然语言处理中的应用，利用循环神经网络及长短时记忆网络来实现该领域中的词嵌入学习和上下文推断。项目将选取部分文学作品文本，依次实现词嵌入特征提取和基于长短时记忆的上下文推断。相关技术可用于带时间、空间属性的序列数据处理，如经济数据预测、股票数据预测、消费者消费行为数据预测。
项目三：基于 GAN 生成人脸项目实战
学完以后可直接应用于智能客服对话生成、视觉图像合成、数据增强等任务。本项目将以人脸生成作为实例，介绍生成式对抗网络的原理与实现。
项目四：基于分布式 GAN 人脸生成项目实战
通过并行的方式来提高深度学习的数据吞吐量，加速模型的学习训练过程。本项目加以人脸生成为基础，介绍深度学习的 GPU
和分布式集群并行模式。相关技术可直接应用于人工智能+大数据/云计算的各种场景。
项目五:基于深度强化学习的迷宫游戏项目实战
本项目将简要介绍强化学习的基本思想，并通过游戏迷宫的实践展示深度强化学习的开发和训练过程，实现 AI
系统对环境的自主探索学习和智能决策。相关技术可用于自动驾驶、AI 量化投资、电商产品推荐、机器人、人机交互、优化调度等辅助决策任务。
项目六：企业级车牌识别项目实站
本项目将以车牌识别为实战应用，指导学员完成典型人工智能项目的全流程实现，包括项目定位于需求分析、系统架构设计、功能模块实现、关键算法应用、测试与维护等环节。项目会重点介绍核心
AI
模块的开发与测试，相关实战环节可使学员熟悉实际企业级项目完整周期。本项目的技术核心可扩展应用于其他类似问题的识别，如集装箱号码识别，也可作为智能停车场项目的核心模块之一。
不一样。
所谓"数字签名"就是通过某种密码运算生成一系列符号及代码组成电子密码进行签名，来代替书写签名或印章，对于这种电子式的签名还可进行技术验证，其验证的准确度是一般手工签名和图章的验证而无法比拟的。"数字签名"是目前电子商务、电子政务中应用最普遍、技术最成熟的、可 *** 作性最强的一种电子签名方法。
它采用了规范化的程序和科学化的方法，用于鉴定签名人的身份以及对一项电子数据内容的认可。它还能验证出文件的原文在传输过程中有无变动，确保传输电子文件的完整性、真实性和不可抵赖性。
手写签名，是现实中的签字。数字签名，是电子的签名(有相应安全技术措施的支持)。
数字签名同传统的手写签名相比有许多特点：
首先，数字签名中的签名同信息是分开的，需要一种方法将签名与信息联系在一起，而在传统的手写签名中，签名与所签署之信息是一个整体；
其次，在签名验证的方法上，数字签名利用一种公开的方法对签名进行验证，任何人都可以对之进行检验。而传统的手写签名的验证，是由经验丰富的接收者，通过同预留的签名样本相比较而作出判断的；
最后，在数字签名中，有效签名的复制同样是有效的签名，而在传统的手写签名中，签名的复制是无效的。
脱机手写汉字一般相关笔画识别库存在本地，占用一定空间，识别快，但差错率较之联机手写版高，联想词少。联机手写汉字识别库从云端读取，本地占用空间少，相对于脱机识别略慢，反之差错率低，联想词多且更新频繁。
利用计算机自动识别字符的技术，是模式识别应用的一个重要领域。人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，50年代开始探讨一般文字识别方法，并研制出光学字符识别器。60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。60年代后期，出现了多种字体和手写体文字识别机，其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。如用于信函分拣的手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机，并着重于汉字识别的研究。
文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信息的分类判别等几个部分。
信息采集 将纸面上的文字灰度变换成电信号，输入到计算机中去。信息采集由文字识别机中的送纸机构和光电变换装置来实现，有飞点扫描、摄像机、光敏元件和激光扫描等光电变换装置。
信息分析和处理 对变换后的电信号消除各种由于印刷质量、纸质（均匀性、污点等）或书写工具等因素所造成的噪音和干扰，进行大小、偏转、浓淡、粗细等各种正规化处理。信息的分类判别对去掉噪声并正规化后的文字信息进行分类判别，以输出识别结果。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）