用数据智能提升智慧城市治理能力

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在城市管理的各个方面,百分点将数据管理、数据智能监管等做了相应的整合,希望通过坚实的数据底座基础,为各行各业提供相应的服务。这些年,我们一直讲数据,讲人工智能。今天,我把数据和智能放在一起,和大家讨论一下在国家治理现代化过程中,我们可以如何赋能政务应用。我们要了解数据智能的概念。数据智能有两个体系:综合技术体系和智能应用体系。综合技术体系融合了大数据、人工智能、云计算、物联网等技术,
其他文献
7月28日,2021中国数智菁英思享会暨大数据产业生态联盟工作会于北京新世纪日航饭店成功召开.rn会上,联盟秘书长都莉楠对联盟工作进行了总结和梳理,联盟专家、企业家就当前数
期刊
以某600 MW机组前后墙对冲燃烧锅炉为对象,针对其掺烧劣质煤出现的屏式受热面底部结焦问题,对焦块进行了SEM、XRD分析,对煤灰成分、灰熔点进行了测试,认为低灰熔点煤掺配比例不当是导致结焦的主要原因,并从精准配煤掺烧的角度提出解决方案。根据不同混煤的测试数据建立了灰熔点蚁群前馈神经网络预测模型,通过与现场测量的屏底烟温进行比较,获得了不同混煤的最大掺配比例曲线。同时,开发了电站锅炉结焦预警软件平台,在该平台的指导下,运行人员根据不同的负荷,最高已经将掺烧比例由原来的15%~20%提高至40%以上,应用效
基于反向电场除尘原理,构建了反向电场电袋复合除尘实验装置,并实验测试了其对中位径1.49μm气溶胶颗粒的捕集性能。该实验装置由预荷电器和带反向电场的袋式除尘器组成。反向电场电袋复合技术的除尘增效机理是,在反向电场对预荷电粒子的静电斥力减缓了预荷电粒子向滤袋的运动速度,且增加了滤料附近场强。实验结果表明:过滤风速越高,反向电场电袋复合除尘器相对于常规电袋复合除尘器的增效作用越明显;当过滤风速由1.0 m/min增加到2.5 m/min,反向电场电袋复合的除尘效率相对于常规电袋复合的增效幅度由3.9%提升到1
7月27日,作为第三届大数据局长论坛的配套活动,大数据产业生态联盟陪同来自各地的大数据主管领导调研走访了联盟优质企业——软通智慧科技有限公司。在工信部主管部门领导、各地大数据局、工信系统领导大力支持下,一年一度的大数据局长论坛得到了业界广泛关注,产生了深厚的影响。新增的走访调研活动作为第三届大数据局长论坛的重要组成部分,旨在深入大数据产业发展一线。
数智化系统是基于数据驱动的大数据和人工智能相结合的系统,可以通过数据治理、可视化呈现、知识图谱构建、量化分析等赋能企业经营。基于工业互联网的数字化转型是经济高质量发展的新阶段。《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》强调,要实施数字化管理,推动重点行业企业打通内部各管理环节,打造数据驱动、敏捷高效的经营管理体系,推进可视化管理模式普及,开展动态市场响应、资源配置优化、智能战略决策等新模式应用探索。
数字化转型包含信息化、大数据(数字化)和智能化。在未来的发展中,企业应该通过了解并掌握智能技术,推动自身数字化、智能化转型。2015年,在北京市委市政府的指导下,北京大数据研究院由中关村管委会、海淀区政府、北京大学、北京工业大学四方共同建立。我们的目标是成为大数据和人工智能领域的一个集人才培养、科研创新、产业转化以及智库咨询为一体的综合性平台。
基于高温蒸汽管道与支管尺寸,以温度套管为例建立模型,分析计算了通孔型套管、台阶型套管及结构优化温度套管3种不同结构、材质的温度套管焊缝焊趾处应力与振动模态。结果表明,通孔型套管与台阶型套管结构焊缝焊趾内部整体应力水平相近,均高于结构优化后温度套管,且结构优化温度套管发生疲劳断裂的风险大幅降低;3种结构焊缝焊趾的最高应力均分布在蒸汽主管(母管)圆周最高点,裂纹最易在该处萌生,应力水平以该处为基点成对称分布。结构优化温度套管对母管振动的响应程度较低。因此,支管的结构与材质优化可以减弱母管振动诱发的焊缝振动。
久其通过技术循环,把生态里面的优秀技术连接到女娲平台,为客户赋能。同时,我们将24年的行业积累与沉淀传导给生态,服务更多客户。大数据和数字化是相辅相成、相互促进的关系,好的数字化平台能够发挥大数据体系化的价值和作用,也能赋能数字化新应用。自2016年至今,数字化转型的全球化趋势有增无减,已经有超过100个国家发布了大数据或数字政府相关的战略。
我们聚焦数字化和智能化,建设了以大数据技术为支撑的底层平台,打造数据治理能力,推出相应的数据化、智能化产品服务。光大科技注册成立于2016年,2018年成为光大集团旗下的金融科技公司。此后,我们开始全面布局,助力光大集团实现“成为世界一流金控集团”的远大目标。在发展过程中,我们作为集团科技创新的实践者,将集团的IT战略愿景分为“三化”,战略目标为“五推进”,即数字化、平台化、智能化,推进IT治理、推进战略管控+、推进数据价值深挖、推进开发互联、推进科技创新。
为满足火电机组快速深度变负荷工况下主蒸汽温度控制器参数整定需求,将选择算子、自适应学习因子、自适应惯性权重系数引入标准粒子群算法中,提出多策略分区勘探粒子群算法。该方法根据适应度评价指标,将种群划分为标准粒子群操作区、选择算子操作区、自适应学习因子操作区、自适应惯性权重系数操作区4个分区,以充分发挥各寻优策略的优势,保证算法具有较高收敛精度,同时具有较快的收敛速度。与其他5种改进粒子群算法进行对比实验,结果表明:本文所提算法寻优精度高,收敛时间短。将本文算法与衰减曲线法、3种改进粒子群算法分别应用于主蒸汽