云创大数据智能云视频简介20190328【云创大数据】
云创大数据智能云视频简介
1云创智能云视频概述
南京云创大数据科技股份有限公司一直聚焦于智能云视频的技术研发和应用落地，智能云视频即“基于人工智能和大数据技术的视频深度应用”。因此，在智能云视频领域中，亟需解决的问题也就主要归结于以下三点：
●如何有效采集前端数据，实现对真实世界的充分感知？
●如何对大数据有效处理，实现对未来事件的准确预测？
●如何结合预测以及现状，实现对现有方法的提升优化？
例如：云创公司正在配合交管局建设智能信号灯控制项目，针对感知获取的全市大量的图像、GPS、卫星雷达等数据，结合人工智能，大幅优化交通信号灯控制逻辑，实时感知城市交通态势，动态控制信号灯状态，目标优化交通减少80%拥塞情况，其计算复杂度已全面超越AlphaGo的围棋算法。
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2智能云视频体系架构
在智能云视频的体系架构设计中，依据数据流向不同，我们将其分为上行和下行。其中，上行（数据由前端汇聚至云端）是以智能云视频监控为代表，而下行（数据由云端分发至前端）则是以智能云视频教育为代表。同时，智能云视频充分结合市场需求，采用模块化架构设计，每个模块既可以形成独立产品，也可以根据需要组合形成针对化的综合解决方案。因此，云创智能云视频的体系架构如下图所示。
智能云视频体系架构图
智能云视频包含了云创公司主要硬件设备和软件平台，并将其进行有效整合，每个分项设备或平台都解决智能云视频中的某一项关键技术点：
上行智能云视频监控主要包含内容：
?单向光闸：保障网络传输安全，实现网络间数据单向传输物理隔离。
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?cVideo云视频平台：实现大量异构前端视频数据统一接入，资源整合；
?A8000云存储：低功耗高密度云存储，同时支持大小文件融合存储；
?cVideo智能分析：实现非结构化视频和图像数据的智能识别处理；
?DataCube数据立方：分布式数据库，并对结构化数据进行分析挖掘；
?人工大脑：智能化的预警、预测、优化、人员调度和设备控制等；
?真实现实：将各种结果数据在二维或三维的信息空间进行智能呈现；
下行智能云视频教育主要包含内容：
?大数据与人工智能实验平台：支撑老师开展相关教学与实验课程；
?培训与人才认证体系：师资培训、人才培养、认证证书的完整体系；
?智能教育平台：感知学习状态、个性化辅导、AI答疑、就业推荐等。
3分项设备及软件介绍
3.1智能云视频监控（上行）
3.1.1单向光闸
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为了解决跨网通信安全问题，
很多隔离网通信产品应运而生，典
型的产品有网闸和光闸。这些产品
本身仍然属于黑匣子，是否在使用
过程中被改装过，不能一目了然，
给通信安全带来了不确定性。为了解决不同密级网间通信安全问题，云创大数据自主研发的物理隔离跨网单向光传输系统采用物理隔离、单向光传输、中间透明可见，没有任何反向信道、可绝对保证通信安全，实现行业内网、专网与公共网络之间单向可靠通信。
主要技术优势：
●单向传输：通过单向光发射与接收，物理隔离避免反向透传可能；
●中间透明：中间隔离层透明化设计，防止黑匣子被改装造成隐患；
●文件传输；适应标准文件传输协议，轻松实现文件跨网单向传输；
●视频传输：支持多路视频传输协议，满足视频跨网单向传输需求。
3.1.2cVideo智能云视频平台
cVideo 云视频平台通过超融合技术对接现有应用系统，实现资源复用，经
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过集群处理，实现转码处理、多终端支持和数据存储回看等功能，以解决海量异构资源的整合接入问题，对所有视频录像数据进行关键存储和备份、并对外提供多种客户端访问，并以标准接口支持其他第三方应用业务系统对接，实现视频大数据的汇聚与共享。
cVideo云视频平台超融合架构
主要技术优势:
●异构视频资源整合，动态调阅按需获取；
●云视频超融合架构，统一资源动态分配；
●平台接口标准开放，支持各类算法挂载；
●国标协议对外共享，贴合行业上层应用。
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视频结构化大数据平台解决方案
视频结构化大数据平台 解 决 方 案 千视通
目录 1. 建设背景 (4) 2. 建设目标 (5) 3. 建设原则 (6) 3.1. 标准化原则 (6) 3.2. 统一设计原则 (6) 3.3. 大数据处理原则 (6) 3.4. 高可靠/高安全性原则 (6) 3.5. 适用性原则 (7) 3.6. 可扩展性原则 (7) 4. 系统总体设计 (7) 4.1. 设计依据 (7) 4.2. 总体架构设计 (10) 4.3. 业务架构设计 (11) 4.4. 网络架构设计 (12) 5. 数据结构化 (13) 5.1. 概述 (13) 5.2. 数据采集 (14) 5.3. 控制调度单元 (15) 5.4. 目标结构化单元 (15) 5.5. 车辆结构化单元 (21) 5.6. 前端要求 (26) 6. 数据存储 (29) 6.1. 概述 (29) 6.2. 功能设计 (29) 6.2.1. 数据存储 (29) 6.2.2. 数据服务 (30) 6.2.3. 系统管理 (31) 6.3. 存储设计 (32) 7. 数据应用 (32) 7.1 以图搜车 (33) 7.2人物大数据 (34) 7.2.1人物综合查询 (34) 7.2.2人物检索 (34) 7.2.3人骑车检索 (36) 7.2.4视频框选嫌疑目标 (37) 7.3以图搜图 (38) 7.3.1智能建库引擎 (38) 7.3.2以图搜图应用 (38) 7.4GIS应用 (39) 7.4.1基本操作 (39) 7.4.2地图查询 (39) 7.4.3轨迹展示 (40)
7.4.4摄像头操作............................................................................ 错误！未定义书签。 7.4.5系统管理 (41) 8. 平台特点 (44) 8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44) 8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45) 8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45) 8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46) 9. 配置清单.................................................................................................... 错误！未定义书签。
数据中心基础设施智能运维白皮书
数据中心基础设施智能运维白皮书 1 当前大部分数据中心的运维安全依赖于富有经 验、训练有素的运维团队，部分成熟的数据中心 已经开发出完善的运维流程和培训体系，并用以 减小偶发事件及人员变动对运维安全的冲击，少 数先进的数据中心已经在寻求通过数字化、智能 化手段来保障数据中心运维安全的可持续性。本 白皮书划分了从传统运维到智能化运维的5个阶 段，以及每个阶段的典型特征，一 方面，数据中 心的管理人员可以根据这些信息明确当前所处的阶段，以及演进和优化的目标。另一方面，对于处在传统运维阶段的团队，本白皮书介绍了数据中心基础设施可用性管理全景及对应的数字化，智能化措施，利用这些信息，运维团队能更好地规范运维管理，制定智能化运维升级的计划，并能指导运维团队从传统运维向智能运维转型，在智能化运维工具的帮助下，实现运维更高效、更 安全并可持续的业务目标。 简介
数据中心基础设施智能运维白皮书 2 图1展示的是运维从传统运维到智能运维的阶段演进，横 坐标是智能化进展，纵坐标指的是运维流程的完备和复杂 度，在传统运维阶段，智能化手段不多，运维安全主要依 靠运维团队的经验和技能，管理的可持续性则依赖流程制 度，和不断完善培训体系，随着流程制度的不断完善，运 维效率会有所降低，但随着运维团队对流程制度熟练应用 后，效率会有所恢复，在传统运维阶段，存在几个潜在的 误区：1、对运维团队或者个人的过度依赖，往往导致熟练 流程建设及经验积累；2、对流程的僵化使用，最终会导致 运维团队对流程失去耐性，而导致实际运维操作完全偏离 流程本身，因为运维团队需要讲流程跟实际情况结合，在 不影响流程节点结果输出的情况下匹配实际情况，做到这 一点需要运维团队具备丰富的运维经验；3、一些经验丰富、 流程制度成熟的运维团队往往会陷入过于自满的误区，错 误排斥任何智能手段，拒绝对运维效率改善的建议，固执 的认为效率提升必然影响到运维安全。 智能运维阶段，会通过数字化、智能化手段不断的固化和 简化流程，“云化”运维专家，自动化手段取代人力等， 大幅提升运维效率，运维安全不受影响甚至更安全，智能 运维不仅能解决当前数据中心运维人力短缺的困境，还能 通过对流程、经验和技能的不断固化、优化来彻底摆脱数 据中心运维对人和团队的依赖。 数据中心智能运维演进 图1
人工智能大数据和云计算的融合发展
人工智能大数据和云计算的融合发展 发表时间：2019-05-05T17:28:24.400Z 来源：《电力设备》2018年第31期作者：乔金松 [导读] 摘要：随着大数据时代的到来，社会生活和生产已经发生了翻天覆地的变化，这种变化在给人们的生活、学习和工作带来方便的同时，也带来了更多地挑战，从而引发了人们对云计算与大数据的高度关注和讨论。 （国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司江苏泰州 225300） 摘要：随着大数据时代的到来，社会生活和生产已经发生了翻天覆地的变化，这种变化在给人们的生活、学习和工作带来方便的同时，也带来了更多地挑战，从而引发了人们对云计算与大数据的高度关注和讨论。从当前云计算与发数据的发展来看，尽管早已走进人们的实现，但是仍旧还有相当一部分的人对云计算与大数据的相关内容并不是非常了解。基于此，本文对人工智能大数据和云计算的融合发展进行分析讨论。 关键词：人工智能；大数据；云计算；融合发展 2016年，百度总裁张亚勤在百度云智峰会提出，在未来的一段时间里，人工智能对人们生活的影响将会和电力一样，而且对人们的数字体验生活具有主导作用；大数据与新能源类似，它能够让服务更好的把握用户的需求变化，从而使用户能够更加便利的获得自己需要的服务。而云计算则为应用和服务的运行提供基础保障。如此来讲，人工智能、大数据和云计算的融合发展将会成为未来主要的发展趋势。 1人工智能、大数据和云计算概述 1.1人工智能的概述 人工智能包括我们常见的机器人，但并不等同于机器人，准确来说属于计算机学科的一个分支。主要是运用计算机编程的方法，模拟人脑进行机械化的操作，为人们的生活带来便利。上世纪四五十年代，人工智能已开始研究，发展至今，已经融入到生活中的方方面面。如我们在工厂里见到的机械臂、流水线上的自动识别包装；手机上的指纹识别、人脸识别；越来越多的自动驾驶程序；震惊全球的人机对抗中那些轻松战胜人类的机器人；能不出门就走遍世界的AI眼镜……人工智能不断冲击人们的想象，也不断地提高人们的生活质量。未来的人工智能是不是会替代人类？这是个未知数，但当前人工智能的发展还有很大的空间。 1.2大数据的概述 所谓的大数据，就是一个数据体量、类别都非常庞大的数据集，在这个数据集当中，我们难以利用传统的数据库工具获取以及处理器中的内容。数据类型多、数据处理快、数据真实性高以及数据规模大是其最为重要的四个特征。 第一，大数据有着非常多的数据类型，其中的数据并不是来自于单一的数据源，而是来自很多数据源，其中有着十分丰富的数据种类以及格式；第二，大数据有着很大的规模，一般来讲在10TB左右；第三，大数据有着很高的真实性，新型数据使得传统的数据源遭到了打破，而企业的发展也需要有效、真实、安全的信息；第四，大数据有着很快的处理速度，能够及时、快速地对数据进行处理。 1.3云计算基本概念 云计算指的是一种按使用量进行付费的计算模式，在这种计算模式下，网络访问非常的便捷，用户可以根据自己的需要，进入到可配置的计算资源共享池（如网络、服务器、应用软件等），获取自己想要的资源，或者与服务供应商进行交互，而这种模式也无需投人大量的管理工作。简言之，云计算是一种模式，既商业模式，同时也是一种计算模式。 2云计算与大数据二者之间的联系 云计算与大数据二者之间相同点：第一，提供的数据的存储和处理服务，这是云计算与大数据的最大共同点；第二，占用大量的存储和计算资源；第三，均离不开海量数据存储技术、海量数据管理技术。根据云计算与大数据二者之间的相同点。可以从中挖掘出一条非常有用的信息：在进行云计算的时候，所具备的弹性动态和动态调配、资源的虚拟化、按需使用等基本要素与大数据的处理技术实现了完美契合网。从云计算与大数据的发展趋势来看．二者如果想要充分发挥出引领时代发展的作用，必须要实现有机的结合，这样才能够在满足用户需求、提升商业价值方面更让人信服。 3人工智能、大数据和云计算发展中的问题 现阶段，人工智能、大数据与云计算的融合发展还正在探索中，其中存在大量的问题亟待解决。例如：专业人才问题、云计算的安全性问题、大数据的共享与隐私问题、人工智能的费用问题等。人工智能、云计算和大数据在未来具有非常广阔的发展空间，而且各项技术手段逐步趋于成熟，三种技术在各个领域内的应用也将会带来颠覆性的改变。 4人工智能、大数据以及云计算的融合发展探究 云计算为大数据的发展提供坚实的基础保障，云计算的发展与大数据的积累，为人工智能的发展提供非常有力的支持，另外，也是人工智能实现实质性突破的核心所在。云计算应用深度与广度的拓展依赖于大数据与人工智能的发展与进步。当前我国科技水平的发展已经相对成熟，因而人工智能、大数据与云计算的发展正处于黄金时代，对人工智能的发展提供强有力的推动力。此外，人工智能的发展速度也完全超乎人们的预期，未来的人工智能将会和电力一样，对人们的生产生活产生巨大的影响，而且我国的生产力将会呈现出非常显著的提升。人工智能的内涵逐步趋于多样化发展，其细分领域也非常丰富，包括语音识别、用户画像等。此外，人工智能与大数据、云计算之间的界限越来越不清晰，难以分别。 另一方面，大数据技术在各个领域的应用也更加广泛，人们对其商业价值的挖掘从未停止之。云计算则是大数据应用的基础，当前阶段，云计算技术已经在存储和计算的基础上获得了极大的扩展和丰富，这是由于人工智能和物联网的逐步普及使得连接网络设备的数量规模变得越来越庞大，在这样的情况下，云计算所要面对的数据也变得更多。这就使得云服务在智能生活中所占的地位得到了极大的提升，逐渐发展为下层建筑。云计算是数字经济时代下的基础性设施，同时也是实现“互联网+”不可缺少的一部分。结合其发展现状来看，云计算已经成为许多产业改革创新的重要推动力，同时也是人工智能的重要承载体。可以预见到，随着云计算应用的深度和广度的提高，“用云量”必然会成为衡量一个行业数字经济发展水平的重要参考依据。 在人工智能应用的过程中，大数据作为重要的参考依据，主要作用是帮助人工智能对行为智能进行判断。云计算的实现则是建立在大数据运算的基础上的，与此同时，云网络会对大数据运算的结果进行保存，推动人工智能的实现。深度学习是人工智能不断发展的不竭动力，由此可见，人工智能的实用机制必然会随着时间的推移和数据的积累不断提高。大数据和云计算为深度学习提供了有力的支撑，换而言之，只有在云计算和大数据的辅助下，人工智能才能持续不断的发展下去，云计算和大数据是人工智能发展的主要推动力。反过来讲，
视频大数据云平台项目可行性研究报告立项报告
视频大数据云平台项目可行性研究报告 中咨国联出品
目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (17) 2.1项目提出背景 (17) 2.2本次建设项目发起缘由 (19) 2.3项目建设必要性分析 (19) 2.3.1促进我国视频大数据云平台产业快速发展的需要 (20) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (20) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (21) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (21) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (21) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (22) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (22) 2.4项目可行性分析 (23) 2.4.1政策可行性 (23) 2.4.2市场可行性 (23) 2.4.3技术可行性 (23) 2.4.4管理可行性 (24) 2.4.5财务可行性 (24) 2.5视频大数据云平台项目发展概况 (24) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (25) 2.5.2试验试制工作情况 (25) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (25)
三维可视化机房数据中心智能监控管理系统
三维可视化机房数据中心智能监控管理系统随着计算机技术的迅速发展，数字交换技术的日新月异，计算机通信已经深入到社会生活并对社会经济的发展起着决定性的作用，而在这其中计算机机房数据中心作为载体更是整体生态链中的重中之重。尤其是近年来，云技术的突飞猛进，计算机机房数据中心所承受的压力越来越大:机房计算机系统的数量与日俱增，其环境设备也日益增多，机房环境设备(如供配电系统、UPS电源、空调、消防系统、保安系统等)，由于各类设备各自独立，如果没有统一的监控系统进行管理，主要是依靠值班人员的定时巡检来进行系统监控，由于值班人员知识面和安全管理的问题，值班人员不可能详细地检查每套系统，所以存在较大的安全生产隐患。 因此，为满足工作需要，提高机房维护和管理的安全性，北京金视和科技股份有限公司建立一套“可视化、智能化、远程化”的监控系统，为机房高效的管理和安全运营提供有力的保证。系统简介 三维可视化机房数据中心智能监控管理系统(3DDCIMMS)对机房实现远程集中监控管理，实时动态呈现设备告警信息及设备参数，快速定位出故障设备，使维护和管理从人工被动看守的方式向计算机集中控制和管理的模式转变。突破性的三维仿真技术是智能可视化数据中心建设的一个重要的组成部分，机房设备具有数量大、种类多、价值高、使用周期长、使用地点分散、缺少实时性管理、管理难度大等特点。全三维可视化监控平台，形象化的虚拟场景和真实数据相结合，增强机房设备、设施数据的直观可视性、提高其利用率。 系统特点 三维虚拟可视化平台 在现有资源管理系统数据库的基础上，以三维虚拟现实的形式展现数据中心的运行情况。实现可视化管理和服务器设备物理位置的精确定位。三维虚拟现实方式
数据中心及智能化集成服务
数据中心及智能化集成服务 数据中心及智能化集成服务依托全球整合资源、极具高度的专业水准、雄厚的综合技术实力、技术精湛的专家队伍与 IT 服务的丰富实践经验，全程服务于数据中心建设的各个阶段; 强大的端到端服务能力涵盖从咨询到设计、项目建造、安装调试和竣工交接与后续相关服务的各个阶段，让客户的数据中心管理简化且机动灵活，能够满足不断变化的业务需求; 优化后的数据中心让客户在简单、有效的环境中共享系统资源，快速的预测和应对市场变化，并提供快速的服务。 主要解决方案及服务 ?数据中心整体解决方案: 全程服务于数据中心建设的各阶段，包括规划阶段、设计阶段、建造阶段与后续相关服务，可一站式帮助企业解决在数据中心建设中遇到的各种问题; ?数据中心建设咨询服务: 充分考虑企业业务、技术和运维现状，通过对客户的深入调研，协助企业分析、整理出 IT 架构对基础建设的功能、平面布局等要求，并对后续的设计、实施、运维提供系统性的建设导意见。最终向客户提交涵盖数据中心选址规划、平面规划、功能要求规划、人流物流规划、数据中心对建筑体的特殊要求、电气系统规划、暖通系统规划、消防和安防系统规划、总控中心规划、弱电建设规划等新一代绿色数据中心建设咨询意见; ?数据中心和建筑楼宇能效评估服务: 为了了解数据中心和建筑楼宇的能耗现状和改善空间，为您提供全面、准确的能源评估和分析服务，协助您找出能源使用中的问题和缺陷，并根据现场调研和分析结果对能耗使用战略进行重新定位和排序，同时找出改善的机会，以全面提高能源利用率，降低能耗成本; ?数据中心环境基础设施评测服务: 结合多年建立并维护数据中心的经验，能够为客户提供全面的数据中心环境基础设施评测服务。根据评测的关键参数，可提供完善的检测报告和风险分析，以及数据中心基础设施的改造方案，协助客户及早规避潜在风险，为数据中心走向绿色节能提供科学的依据和最佳实践。 ?模块化数据中心集成解决方案 1.可扩展模块化数据中心—适用于 50-250平方米机房规模，按机柜数量进行标准化分级， 客户可按需选择，使建造机房像享用快餐一样方便; 2.企业级模块化数据中心—适用于大型数据中心，以 500平方米为一个机房模块，可模块 化进行递增。采用最先进可靠的技术为客户创造出一个具有高可用性和高运行效率的数 据中心，同时实现了建筑资本和运行成本的最优配置; 3.便携式模块化机房(PMDC)—这是一种可在任何地点简单快速部署的集装箱式数据中心， 适用于机房扩展、异地安装、可移动式和临时使用的需求; 4.高密度分区解决方案—如果客户要在现有的数据中心内快速部署高密度服务器，高密度 分区解决方案可带来改造周期短、成本低、空间省、风险低的优点。
游客大数据云分析平台
游客大数据云分析平台Word文档-可编辑 XXX科技服务有限公司 二O一七年八月
目录 第一章项目背景及需求分析 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目需求分析 (9) 1.3项目工作计划与措施 (15) 第二章平台建设方案 (21) 2.1建设原理 (21) 2.2平台总体架构 (23) 第三章平台技术支持 (30) 3.1平台技术架构 (30) 3.2平台拓扑结构 (32) 3.3平台关键流程 (32) 第四章大数据解决方案 (36) 4.1数据来源 (36) 4.2研究方案 (38) 4.3数据接口服务 (46) 第五章大数据分析报告 (61) 5.1XX旅游市场概述 (61) 5.2来X游客数据分析报告 (88) 5.3大数据可视化分析 (98) 5.4分析报告的目标和意义 (103) 第六章平台安全方案 (106) 6.1安全方案原则 (106) 6.2安全方案设计 (107)
6.3应用安全 (112) 6.4管理安全 (113) 6.5数据安全 (114)
第一章项目背景及需求分析 1.1项目背景 1.1.1智慧旅游及散客时代来临是本项目启动的必然基础 目前，许多地方都在开展智慧旅游建设，并取得了很好的效果。基于地方智慧城市和智慧旅游建设的实践和推进旅游业发展成为现代服务业的目标，国家旅游局对“智慧旅游”试点工作进行了部署，2016年又正式确定江苏镇江的“国家智慧旅游服务中心”。我国正在积极推进有条件的城市开展智慧旅游试点工作。此外还将在认真总结一些成功数字景区经验的基础上，逐步提高精品旅游景区的数字化水平；鼓励旅游酒店、旅游车船公司、旅游购物公司在信息化建设方面大胆探索，不断提高对旅客服务的智能化水平，从而推动国内旅游者在中国大地上实现“智慧旅游”。 2016年7月15日，国家旅游局局长邵琪伟正式提出，旅游业要落实国务院关于加快发展旅游业的战略部署，走在我国现代服务业信息化进程的前沿，争取用10年时间，在我国初步实现“智慧旅游”。 从社会的现代化进程看，技术变革特别是信息技术的飞速发展正在对人们的生产生活产生深刻影响。2010年，我国移动电话用户达到8.59亿户，其中3G移动电话用户达到4705万户；互联网上网人数4.57亿人，成为世界上互联网使用人数最多的国家。未来随着每秒数据传输速度达到2.5G的超高速网络的建设和普及，人民的生产生活方式还将有更深刻变革。 旅游活动作为人们生活方式的延伸，旅游业作为服务业的龙头产业，必然会因为信息技术发生革命性的变化而变革。此外，随着生产生活的发展，在线旅游、邮轮游艇旅游、房车旅游、自驾车旅游等新的旅游方式正在快速
办公楼智能化系统建设
项目功能： 智能化集成管理系统平台 智能化集成管理系统平台必须是全开放的，可将楼宇各个智能化系统进行集成，实现资源的优化配置和信息共享，实现对整个楼宇智能化系统的全局管理，及各个子系统之间的联动控制功能，包括但不限于各子系统应用之间集成、数据共享存储、设备和应用的安全访问控制等。 智能化楼宇包含楼宇自动化系统、消防自动化系统、出入口控制及门禁系统、闭路电视监控系统、智能照明管理系统、能耗管理系统、防盗报警系统、多媒体及展示系统、综合布线管理系统、物业管理系统、变配电管理系统、公共广播及背景音乐系统、停车场管理系统、公共及业务信息显示系统、办公自动化系统等多个专业的子系统，通过集成整合到一个统一的、协调运行的系统中，实现建筑物设备的自动检测与优化控制，信息资源的优化管理和共享，为使用者提供最佳的信息服务，创造安全、舒适、高效、环保的工作、生活环境。 IBMS等智能建筑管理平台是智能建筑最为关键的神经系统，它需要解决多个复杂系统以及多种控制协议之间的互联性和互操作性问题。 这其中包括多层网络结构的传统控制域子系统，也包括以数据库应用为核心的IT管理信息系统，智能楼宇集成系统包含一套兼具实
时数据库功能的数据库，具有实时、分布、事件驱动和远程在线下装的特点，一方面数据库针对大量信息点的实时数据进行存贮、管理，另一方面要为实时监控应用模块、历史数据访问模块、综合报警模块提供信息源，各子系统的数据库保持独立，以OPC、JDBC、MQ、RPC、API等方式与集成系统数据库交互数据，这种物理上的独立，体现了“集中管理、分散操作”的设计原则。集成数据库与子系统数据库通过同步或异步的方式实现数据一致。 智能楼宇中央控制管理平台严格按照项目要求，从三个层次进行， 第一层次为子系统纵向集成，目的在于各子系统具体功能的实现。对于楼宇BA系统、智能餐厅、智慧建筑环境监控系统、智能能耗管理系统、智能照明系统、金融数据中心智能化管理系统、智能机器人、周界防范及门禁电子巡查系统、智能展示系统、智能考勤、门禁及访客管理系统、一卡通、智能会议系统、非固定式办公方案、计算机网络系统首先实现各子系统内的集成及控制。 第二层次为横向集成，主要体现各子系统的联动和优化组合，在确立各子系统重要性的基础上，实现几个关键子系统的协调优化运行，报警联动控制等再生功能。 第三层次为一体化集成，即在横向集成的基础上，实现中央集成管理系统，即实现信息域层次的集成。主要体现在与物业管理信息系统的集成上。
人工智能与健康公需考试答案二
人工智能与健康公需考试答案二 一、判断题 1.智慧社区信息服务平台的作用比较全面，为生活带来更多便利。 正确 2.智慧养老从老年人本身出发，能够满足老年人不同层面的需求。 正确 3.目前在我国，收集到的老年人在生活自理能力服务需求方面的数据，都是掌握在不同的部 门手里，没有能够实现数据的共享，信息孤岛的情况严重。 正确 4.根据《大数据在医疗领域的应用》，当今时代信息技术进一步推动了经济的增长和社会的发展，推动了知识传播应用进程的变化。 正确 5.大数据实际上是指一种思维方式、一种抽象的概念。 正确 6.大数据等于传统的数据库建设、传统的普查、数据中心建设、云计算建设。 正确 7.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。 正确 8.“互联网+”行动将重点促进以移动互联网、云计算、物联网、大数据等与现代制造业相 结合。 正确 9.大数据特征是数据量很大，价值密度很高，同时它的价值总量很高，它对于商业有很大的 商业价值。 错误 10.根据《大数据在医疗领域的应用》，在智慧医疗方面，通过大数据，可以提高医疗质量，做好医疗监控。 正确 11.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 正确 12.大数据时代的核心是分析。 错误 13.1956年达特茅斯会议提出“人工智能”。 正确 14.美国提议运用机器人技术来解决人口减少问题等社会课题。 错误 15.GDPR中指出数据主体具有八项权利。 正确 16.我国目前已经明确了隐私内容条目。 错误 17.2018年，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》。 错误 18.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机制、加大政策扶持力度等建议。 正确
云计算和人工智能的三大未来
云计算和人工智能的三大未来 腾讯2017“云+未来”峰会于6月21日在深圳举行，此次大会上马化腾(腾讯董事会主席兼首席执行官)发表了题为《云时代的新趋势》的演讲。既然是“云+未来”大会，那么本次演讲的主题自然与腾讯云有关。马化腾先是强调了目前全球数据正在从往云上迁移的趋势，进而提出了腾讯云在未来的三个发展趋势： 一、推动传动产业升级。 和摩拜、顺丰、金蝶等企业合作，通过云服务提供的不同AI功能，把物流单号、报销流程等环节接入云端操作，使得传统工作环节更加省时省力，更为高效。 二、提高政府与社会管理效率。 通过云的数字化升级，能够实现高效精确的数字化管理，目前的一些电信诈骗、网络犯罪、身份核实、税务管理等政府公共部门业务都已经开始使用云技术了，未来高度互联的世界将会是可管，可知，可控的。 三、成为人工智能的底层建筑。
“云+人工智能”是本次大会的主题，也是马化腾演讲的一个重点内容。人工智能=大数据+算法+计算能力，而云可以提供的就是海量的数据和强大的计算能力。目前腾讯围棋AI“绝艺”、癌症图像AI优图团队、在微众银行等机构的人脸识别技术等，都是腾讯云为AI赋能的成果落地。 不过他同时提出，就像电气时代的初期阶段，现在我们也只是云的初级阶段。在云计算的初级阶段，我们一定要把握先机，好好学习云计算的相关知识。为此，千锋推出Linux 云计算培训。千锋Linux云计算培训课程实行免费试学两周，不花一分钱，满意后再报名的政策，全心全意为学员提供服务。讲师方面，千锋Linux讲师均是拥有多年经验的老师，并特聘一线名企作为技术顾问;课程体系方面，千锋Linux课程体系是最贴合企业需求的面授课程，并有名企技术顾问定期进行调整;学员福利方面，千锋Linux为首期报名学员减免1000元学费，并赠送5个月阿里云ECS云主机。2017年7月17日，千锋Linux云计算培训等你来战!
教您怎样鉴别粮食酒和酒精酒
教您怎样鉴别粮食酒和酒精酒 近十几年来，我国白酒市场低档白酒中，酒精酒占有了统治地位。消费者都知道粮食酒好，但酒精酒与粮食酒怎样区别，95%以上的消费者都不会鉴别。如果消费者都能掌握一些白酒知识，那么我国的假酒中毒事件也就不会发生了。 为了您的健康，教您几招怎样鉴别粮食酒与酒精酒。 第一招；从白酒的执行标准上判断粮食酒与酒精酒。 我国白酒执行标准： GB\T10781-2006是固态法白酒的执行标准，是采用纯粹粮食为原料，用曲经固态发酵生产的酒，也就是老百姓常说的好酒。 GB\T20822-2007是固液结合法白酒的执行标准。即白酒中有一部分是酒精酒，一部分是粮食酒。规模较大，规范一点的地方酒厂基本上都是执行这个标准。
GB\T20821-2007是纯酒精酒的执行标准。 行业内称，新标准是强制性规范，能帮助消费者辨别不同工艺的白酒，避免大量生产勾兑酒的中小酒厂以劣充优。20世纪80年代以后，相当多的一些白酒小企业开发、推广了以食用酒精为基本原料勾兑的新工艺白酒，成本低、周期短，香气、滋味和口感远赶不上传统工艺白酒，但普通消费者仅凭感官难以判定。 今后，消费者可以从执行标准上判断出您所喝的酒是粮食酒，还是酒精酒。如果您发现酒的执行标准是粮食酒的执行标准，而瓶中的装的却是酒精酒，您就可以以侵犯消费者知情权起诉厂家。 第二招；把酒瓶倒过来摇晃，观察酒花变化，酒花密集且消失缓慢的是优质酒，酒花少消失较快的则为劣质酒。 一些酒厂，高档酒及中档酒都是固态法粮食酒，低档酒却是酒精酒。消费者不妨试一试。 第三招；酒瓶打开以后，把酒倒在手中，用两手搓热，放在鼻子底下闻，酒发出清香的是优质酒，发甜的是中档酒，发苦臭等异杂味的是劣质酒。喝时，固态法白酒如我们用农家肥种的菜，香味浓。酒精酒，如我们用化肥种菜，香味淡。根据我国颁布的《纯粮固态发酵白酒审定规则》，固态法粮食白酒，是采用纯粹粮食为原料，用曲经固态发酵生产的酒。
不同环境条件下植物叶绿素a、b含量的比较
一、实验课题名称：不同环境条件下植物叶绿素a、b含量的比较 二、选题背景或文献综述： 《植物生理学实验指导》（第四版）、《植物生理学》（第六版）、上网查阅相关资料 阴生植物也称“阴性植物”，是在较弱的光照条件下生长良好的植物，但并不是阴生植物对光照强度的要求越弱越好，而是必须达到阴生植物的补偿点，植物才能正常生长，阳生植物也称“阳性植物”，光照强度对植物的生长发育及形态结构的形成有重要作用，在强光环境中生长发育健壮，在阴蔽和弱光条件下生长发育不良的植物称阳性植物，这类植物要求全日照，并且在水分、温度等条件适合的情况下，不存在光照过强的问题。 阳生植物和阴生植物的区别:关于光的饱和点和补偿点光是光合作用的能量来源，光照强度直接影响光合速率，在其它条件都适宜的情况下，在一定范围内，光合速率随光照强度提高而加快，当光照强度高到一定数值后，光照强度再提高而光合速率不再加快，这种现象叫光饱和现象。开始达到光饱和现象的光照强度称为光饱和点，在光饱和点以下，随着光照强度减弱，光合速率减慢，当减弱到一定光照强度时，光合作用吸收二氧化碳量与呼吸释放二氧化碳的量处于动态平衡，这时的光照强度称为光补偿点。此时植物制造有机物量和消耗有机物量相等，不同类型植物的光饱和点和补偿点是不同的，阳性植物的光饱和点和补偿点一般都高于阴性植物。
结构和特性的区别:阴生植物的叶片的疏导组织比阳生植物稀疏，以叶绿体来说，阳生植物有较大的基粒，基粒片层数目多的多，叶绿素含量也高，阴生植物在较低的光照条件下充分的吸收光线，叶绿素a/叶绿素b的比值小，能够强烈的利用蓝紫光，阳性植物叶片小而厚，表面具蜡质或绒毛，叶脉密，单位面积内气孔多，叶绿素含量高，体内含盐分多，渗透压高，可以抗高温干旱，阳生植物的气孔一般在叶片下表皮分布的数量多于上表皮，这样可以避免阳光直晒而减少水分散失，阳生植物的呼吸速率高于阴生植物。 区分阳生植物与阴生植物，主要是根据植物对光照强度需要的不同，阳生植物要求充分直射日光才能生长或生长良好，阴生植物适宜于生长在荫蔽环境中，它们在完全日照下反而生长不良或不能生长，阳生植物和阴生植物之所以能适应不同光照，是与它们的生理特征和形态特征不同有关，以光饱和点来说，阳生植物的光饱合点是全光照（即全部太阳光照）的100％，而阴生植物是全光照的10％～50％。因为阴生植物叶片的输导组织比阳生植物的稀疏，当光照强度增大时，水分对叶片的供给不足，阴生植物便不再增加光合速率，以叶绿体来说，阴生植物与阳生植物相比，前者有较大的基粒，基粒片层数目多，叶绿素含量较高，能在较低光照强度下充分地吸收光线。此外，由于叶绿素b含量相对较多，易于吸收遮阴处的光（如漫射光），因而适于遮阴处生长。植物的光补偿点，即同一叶子在同一时
智能化数据中心运维项目技术方案
智能化数据中心运维项目 技术方案
目录 1项目概述................................................................................................. 错误！未定义书签。 1.1现状分析................................................................................. 错误！未定义书签。 1.2需求分析................................................................................. 错误！未定义书签。2总体方案................................................................................................. 错误！未定义书签。 2.1平台逻辑架构......................................................................... 错误！未定义书签。 2.2平台部署架构......................................................................... 错误！未定义书签。3软件平台功能......................................................................................... 错误！未定义书签。 3.1可视化IT系统关系管理....................................................... 错误！未定义书签。 3.1.1功能概述......................................................................... 错误！未定义书签。 3.1.2IT架构和流程管理........................................................ 错误！未定义书签。 3.1.3数据中心管理................................................................. 错误！未定义书签。 3.1.4地理信息可视化管理..................................................... 错误！未定义书签。 3.1.5流程可视化管理............................................................. 错误！未定义书签。 3.1.6运维管理视图................................................................. 错误！未定义书签。 3.1.7运维分析视图................................................................. 错误！未定义书签。 3.1.8综合搜索......................................................................... 错误！未定义书签。 3.1.9用户运维桌面................................................................. 错误！未定义书签。 3.2协同编辑和视图管理............................................................. 错误！未定义书签。 3.2.1功能概述......................................................................... 错误！未定义书签。 3.2.2功能模块......................................................................... 错误！未定义书签。 3.2.3在线编辑......................................................................... 错误！未定义书签。 3.2.4视图和场景管理............................................................. 错误！未定义书签。 3.2.5对象定位和路径查询..................................................... 错误！未定义书签。 3.2.6视图关联和组合管理..................................................... 错误！未定义书签。 3.2.7视图模板和自动视图管理............................................. 错误！未定义书签。 3.3可视化引擎............................................................................. 错误！未定义书签。 3.3.1功能概述......................................................................... 错误！未定义书签。 3.3.2可视化元素管理............................................................. 错误！未定义书签。 3.3.3自动布局引擎................................................................. 错误！未定义书签。 3.3.42D/3D渲染引擎.............................................................. 错误！未定义书签。 3.4综合搜索................................................................................. 错误！未定义书签。 3.5可视化场景调用接口............................................................. 错误！未定义书签。 3.6告警事件处理平台................................................................. 错误！未定义书签。 3.6.1功能概述......................................................................... 错误！未定义书签。 3.6.2功能模块......................................................................... 错误！未定义书签。 3.6.3事件处理引擎................................................................. 错误！未定义书签。
基于云计算的人工智能探讨
基于云计算的人工智能探讨 发表时间：2019-05-05T17:28:47.377Z 来源：《电力设备》2018年第31期作者：廖小云 [导读] 摘要：随着时代的不断发展，人工智能逐渐受到人们的重视，人们希望能够摆脱以往的繁重工作，因此，研究云计算环境下的人工智能就成为“摆脱”的第一要素，同时也是当前社会发展所需要研究的一个重点。 （国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司江苏泰州 225300） 摘要：随着时代的不断发展，人工智能逐渐受到人们的重视，人们希望能够摆脱以往的繁重工作，因此，研究云计算环境下的人工智能就成为“摆脱”的第一要素，同时也是当前社会发展所需要研究的一个重点。 关键词：云计算；人工智能；分析 引言：近年来，云计算的发展和广泛应用为人工智能带来了严峻的挑战和空前的发展机遇。对云计算和人工智能分析的基础上，就基于云计算的人工智能进行探讨，进一步将云计算和人工智能有机结合起来，发挥应用的最大效果。 1.提出背景 在Humanoids 2010会议上，卡耐基梅隆大学的JamesKuffner教授提出了“云机器人”的概念，引起了广泛的讨论。Humanoids 2010会议上很多专家对云机器人比较看好，或许云机器人就是机器人学的下一个跨越式发展。要更详细地了解云机器人，首先要了解云计算。根据互动百科的介绍，云计算的概念有狭义云计算和广义云计算之分：狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。云计算的“云”，可理解为“多”“大规模”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。例如Google云计算有上百万台服务器。从此可以看出，云机器人并不是指某一个机器人，也不是某一类机器人，而是指机器人信息存储和获取方式的一个学术概念。这种信息存取的方式的好处是显而易见的。 2.云计算与人工智能 2.1云计算环境 云计算（Cloud Computing）环境指的是最近几年所建立的，基于互联网基础的新型信息服务环境。目前，对于与计算还未进行统一的标准化定义，但总体来说，云计算就是一种提供便捷服务的信息服务环境，主要是由虚拟化的数据中心和智能用户终端相互联系。云计算提出了方便的、按照需要的网络接入模式，并且也提供了多种可配置的服务资源共享池，这样就能够通过管理工作或者是与服务者较少的交互，从而实现对资源的快速定制与释放。但这里需要提到的是，云计算并非是突然地凭空出现，也不是名词的炒作，其是现有的信息终端技术、互联网技术以及虚拟化技术等多门信息技术为基础，从而发展形成起来的，所以，云计算同样拥有其自身的理论和技术基础。但是，云计算与之前的决策环境、服务环境又有着本质方面的差异。 2.2人工智能 人工智能作为一门通过研究计算机，从而模拟人的某一部分思维过程与智能行为的学科，其主要是实现更高层次的计算机智能原理、制造类似于人脑智能的计算机。人工智能所需研究的范围非常广泛，甚至已经超出了计算机科学范畴，人工智能与思维科学之间的关系在于理论与实践的相互联系。从思维观点方面来看，人工智能并不局限于逻辑思维，其需要考虑的是灵感思维与形象思维，只有这样两者才能推动人工智能拥有突破性的发展。 2.3云计算与人工智能的联系 语言作为抽象思维的外壳，没有哪一种语言思维属于形象思维的一类型。卡彭特曾经给我说这样说过：“人们需要实现‘语言’上与机器人的对话，也就是通过相互之间的交流沟通，从而帮助自己来发泄个人的情欲，顺便还能够对机器人的‘人工智慧’加以利用”。一般来说，已经解决了云计算的技术问题，这样就不需要人工智能的热别帮助，但是想要普及人工智能，并做好其应用，就必须让云计算对其加以支持。实际上，在人机的对话之中就需要大量的计算能力与储存能力。在互联网之中，每一个人都拥有属于自己的“云账号”，这样需要一个相对应的智能机器人来对用户提供针对性的服务。当用户有事的时候，就可以利用移动设备咨询自己需要了解的问题，通过这样的方式也能够获取直接的提醒与帮助。这样的事情在现阶段并非是无法作用，只需要留有“人机接口”，保持人机之间的相互对话，那么就能够将“对接”实现。 3.基于云计算的人工智能应用分析 3.1机器人操控阶段 机器人在云技术的支持下实现操控性能，可以将它们认为是由云和端两部分组成，其中云的组成为大型服务器，而端的组成为可操控机器人。机器人离不开计算机芯片、机械臂、监控和行走等的功能支持。机器人操控阶段可以明确制定任务要求，通过计算机远程协助促进这些功能的实现。首先，在云上完成供求平台的构建，端用户可以在供求平台上进行清洁、维修等任务发布。其次，完成上述任务的人员可以在供求平台上接受任务，借助远程操控完成要求的工作任务。该环境涉及用户的个人信息和费用支付等行为，所以一般要求用户注册时采用实名制，确保出现错误时能够承担相应的法律责任。随着服务器群的不断强化和网络迅猛发展，对机器人的远程操控将更容易实现。机器人操控能有效提升人们的时间利用率，确保与全球生产力保持平衡，达到相互匹配。 3.2具备遗传基因的专家系统阶段 近些年来，基于云计算的人工智能在对实用化的研究方面取得显著进展，呈现出更加广阔的发展前景，引起很多学者重点关注，但这其中暴露出一些问题，使一些专家认为存在不确定因素影响人工智能的发展。第一，专家系统知识存储的主要来源为日常经验积累，与原理性知识接触较少，容易造成系统不能充分发挥有效作用。第二，从知识获取能力的角度而言，只有通过专家获取知识才可以实现专家系统的设置和完成，但这样难以保持知识的完备性和统一性。第三，问题的解决方式较为单一，仍以推理机制为主，不能完全反映专家的整个创造性过程。第四，问题解决功能还不够强大。为了改善传统模式下专家系统存在的问题，遗传基因系统被提出并应用。遗传算法的应用如今被我们逐渐了解和熟悉，将遗传算法和数据挖掘紧密联系起来，显著改进这些问题。综上所述，云计算和人工智能的发展和应用是