大数据可视化实时交互系统白皮书
5G应用场景白皮书

5G应用场景白皮书一、智能制造领域在智能制造中,5G 技术能够实现工业设备的智能化连接和控制。
通过 5G 网络,工厂内的机器人、数控机床、传感器等设备可以实时、高效地进行数据传输和交互。
这使得生产过程更加灵活和自动化,提高了生产效率和产品质量。
例如,在汽车制造工厂中,5G 可以支持无人驾驶的运输车辆在车间内准确无误地运输零部件,同时能够对生产线上的设备进行实时监控和故障预警。
一旦某个设备出现异常,相关数据会立即通过 5G 网络传输到控制中心,技术人员可以迅速采取措施进行维修,大大减少了生产中断的时间。
此外,5G 还能实现远程操控和虚拟工厂。
技术人员可以在千里之外通过 5G 网络对工厂内的设备进行精准操控,就如同在现场一样。
虚拟工厂则利用 5G 带来的高速数据传输,对整个生产流程进行模拟和优化,提前发现潜在问题,降低生产成本。
二、智能交通领域5G 在智能交通领域的应用将极大地改善交通状况和出行体验。
首先,5G 支持车联网技术的发展,使车辆之间能够实时通信和共享信息。
车辆可以获取周边车辆的速度、位置、行驶方向等信息,从而提前做出预警和决策,避免交通事故的发生。
同时,车辆与道路基础设施之间的通信也变得更加顺畅,交通信号灯可以根据实时交通流量自动调整时长,提高道路通行效率。
其次,5G 助力自动驾驶技术的实现。
自动驾驶车辆需要大量的数据来感知周围环境和做出决策,5G 的低延迟和高速率能够确保这些数据的快速传输和处理,使车辆能够及时响应各种复杂的路况。
再者,5G 还可以用于智能公交系统。
乘客可以通过手机实时获取公交车辆的位置和预计到达时间,合理安排出行。
公交公司也可以根据实时客流量数据,灵活调整车辆的发车频率和线路,提高公交服务的质量和效率。
三、医疗健康领域在医疗健康领域,5G 技术为远程医疗、医疗物联网和医疗大数据等方面带来了新的突破。
远程医疗借助 5G 网络的高速和低延迟,专家可以远程对患者进行诊断和治疗。
大数据白皮书2024(一)2024

大数据白皮书2024(一)引言概述:大数据已经成为现代社会中的一项重要技术和战略资源。
在不断发展的数字经济时代,大数据的应用对于创新、效率和竞争力都有巨大的潜力。
本文将重点探讨2024年大数据领域的趋势和发展方向,包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响。
正文:1. 数据收集与存储a. 传感器技术的发展与应用b. 云计算在大数据存储中的作用c. 数据中心的规模与效率提升d. 数据归档和备份的策略和技术e. 数据格式和标准的统一与交互性提升2. 数据分析与挖掘a. 人工智能在数据分析中的应用b. 机器学习算法的发展与应用c. 可视化分析技术的发展与应用d. 实时数据分析与流式计算e. 非结构化数据的分析与挖掘技术3. 数据隐私与安全a. 隐私保护的技术与措施b. 数据加密与身份验证技术c. 安全审计与数据防泄漏技术d. 隐私与数据安全的合规与监管e. 数据共享与隐私权利的平衡4. 数据伦理与法规a. 数据采集与搜集的道德与法律问题b. 数据使用与共享的伦理与法规约束c. 数据治理与数据伦理的实践与研究d. 数据隐私与个人权益的保护e. 数据伦理与法规的国际合作与标准制定5. 大数据应用的社会影响a. 大数据在城市管理和智慧城市中的应用b. 大数据在医疗保健和生命科学领域的应用c. 大数据在工业制造与供应链管理中的应用d. 大数据在金融和风险管理中的应用e. 大数据在教育和人才培养中的应用总结:展望2024年,大数据的发展将继续加速,数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响将是大数据研究和实践的重要方向。
在驾驭大数据的过程中,我们必须关注隐私保护、伦理约束和法规合规,共同推动大数据的发展繁荣,并使之为人类社会的进步和福祉做出更大的贡献。
大数据白皮书2024(二)2024
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大数据白皮书2024(二)引言概述:随着科技的不断发展,大数据已经成为了企业和组织中的不可或缺的一部分。
2024年,大数据的发展将进一步加速,并为各行各业带来更多的机遇和挑战。
本文将以大数据白皮书2024(二)为切入点,从五个大点出发,分别阐述大数据在社会、经济、科技、教育和医疗领域的应用和影响。
正文内容:1. 大数据在社会领域的应用a) 大数据助力城市管理和规划:- 实现智慧城市的建设和发展- 提升城市交通、环境和安全管理的效率b) 大数据在社会治理中的作用:- 改善政府决策和公共服务- 实现社会风险防控和公共安全的提升c) 大数据驱动社交媒体和网络平台:- 改善广告和营销策略- 推动个性化服务和用户体验的提升d) 大数据助力社会创新和公益事业:- 促进科研和创新的进步- 加强社会组织和非营利机构的运营和服务能力e) 大数据在法律和法律制度中的应用:- 改善司法判决和执法效率- 加强数据隐私和信息安全的保护2. 大数据在经济领域的应用a) 大数据驱动商业智能和决策:- 提升企业竞争力和市场份额- 优化供应链和产品设计b) 大数据在金融行业中的应用:- 改进风险管理和决策制定- 推动普惠金融和金融科技的发展c) 大数据促进新兴产业的崛起:- 加速人工智能、物联网和云计算等行业的发展 - 为创业者和创新企业提供更多机会和支持d) 大数据在市场营销和销售中的应用:- 实现个性化营销和广告定制- 提高销售效率和客户满意度e) 大数据推动数字经济的发展:- 促进互联网经济和在线消费的增长- 增强数字技术和数据治理的能力和规范3. 大数据在科技领域的应用a) 大数据支持科学研究和创新发展:- 推动基础科学和应用科学的进步- 加速技术创新和产业升级b) 大数据在人工智能领域的应用:- 提供数据驱动的智能决策和预测- 促进机器学习和深度学习技术的发展c) 大数据助力智能制造和工业互联网:- 提高生产效率和质量- 推动智能制造和工业数字化转型d) 大数据在物联网中的应用:- 实现设备和物品之间的互联互通- 改善供应链和物流管理的效率e) 大数据推动区块链和密码学的发展:- 加强数据安全和隐私保护的能力- 提升数字资产和交易的可信度和可追溯性4. 大数据在教育领域的应用a) 大数据改善教学和学习环境:- 个性化教育和学习资源定制- 提升教育质量和学生表现b) 大数据支持教育决策和政策制定:- 提供教学评估和效果分析的依据- 优化教育资源配置和学校管理c) 大数据推动在线教育和远程学习的发展: - 扩大教育覆盖范围和机会均等性- 提高学习效率和灵活性d) 大数据助力教育研究和教师培训:- 支持教育科研和教育改革的进展- 提升教师专业发展和能力提升e) 大数据促进教育与产业融合:- 提供人才需求和供给的匹配度- 支持教育培训和职业发展的衔接5. 大数据在医疗领域的应用a) 大数据在医疗诊断和治疗中的作用:- 提供个性化用药和疾病管理方案- 改善医疗效率和患者体验b) 大数据支持医疗决策和临床研究:- 提供医学数据分析和模型预测- 促进疾病预防和医学进展c) 大数据助力医疗资源配置和优化:- 提高医疗服务的均等性和可及性- 优化医疗机构的运营和管理d) 大数据推动医疗健康产业的发展:- 加速生物科技和医药研发的进展- 推进数字医疗和远程医疗的应用e) 大数据在公共卫生和健康管理中的应用:- 实现疫情分析和预警系统- 改善健康干预和健康数据管理总结:到2024年,大数据将在更多领域发挥重要作用,如社会、经济、科技、教育和医疗等。
2023-大数据白皮书2020年-1

大数据白皮书2020年大数据白皮书是当前国内最具权威性的大数据行业报告之一,每年发布的新版都引起业内外的广泛关注。
而2020年新版的大数据白皮书,更是备受瞩目。
以下将从三个方面分步骤阐述其主要观点与特征。
一、新版本特征2020年大数据白皮书是一份面向全行业、关注最新发展趋势的大数据行业报告,其主要特征如下:1.立足新发展阶段:白皮书将“数据+智能”作为新时代大数据发展的主题,提出了“数据价值练就的产业链”、“数据能力为基础的经济体系”等新概念。
2.关注普惠:白皮书将大数据与社会民生结合,提出了网络扶贫、社区大数据平台等公益项目,助力普惠大数据应用。
3.全面覆盖:白皮书涵盖了大数据应用领域的各个方面,从互联网+、智慧城市、商业、金融等多个领域进行了深入剖析。
二、主要观点1.加强数据治理:白皮书认为,大数据时代需要加强对数据的治理,以规范数据流通、利用和保护。
同时,白皮书也提出了政府、行业和社会三方面建立数据治理机制,并用 AI、区块链等技术实现数据的“公正、透明、可信”。
2.智能驱动业务变革:白皮书认为,智能技术将是未来业务变革的主要驱动力之一。
其应用场景不断增加,能够提升企业效率和竞争力。
但同时,智能应用也面临数据隐私、AI不透明等问题,需要不断探索解决之道。
3.跨界合作共创价值:白皮书认为,大数据发展过程中需要各领域的跨界合作,共同探索新型媒体,以及金融、教育、医疗等领域数据开放整合,加强数字经济的战略合作。
三、存在的问题与未来展望1.界定数据边界:随着史上最大规模的数据泄露案件频繁发生,大数据白皮书2020也提出了数据隐私保护的问题。
未来将如何划定数据边界、建立安全保障机制,一直是业内关注的难题。
2.开放共享数据:白皮书2020认为数据是最基本的生产要素之一,其开放共享对于发展智能经济发挥着重要作用。
但数据的开放程度、共享方式、商业模式等还面临各种挑战,如何解决将是未来发展亟待解决的问题。
3.跨界合作机制建立:大数据的发展需要良好的生态环境和政策支持,跨界合作机制也是必需的。
大数据标准化白皮书
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帆软FineBI(V4.0)产品白皮书
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自由释放数据潜能FineBI V4.0产品白皮书2016年12月08日第一章企业为什么需要FineBI?来自企业产品,运营,供应链,市场营销各侧的数据呈现爆发式增长,公司人开始言必称大数据。
越来越多的企业开始意识到利用数据资产的重要性,强调运用数据进行科学化运营,传统的粗放式经营已经成为过去式。
然而想要实现利用大数据分析来驱动业务增长的理想蓝图,却面临众多挑战。
一、大数据分析驱动业务增长的现实困境(一)业务发展的瓶颈:业务部门对于数据分析具有极大的需求,但却苦于没有数据以及工具的有效支持,依赖于IT的报表制作,报表需求得不到及时响应。
固定报表缺乏灵活性,这就会导致业务部门缺乏对业务现状的精确把握,对业务背后逻辑的洞察,以及对业务未来的可见与预测。
这样决策还流于拍脑袋,(二)IT信息中心的瓶颈:IT集权下的疲于应对,:IT信息中心对公司数据进行高度集中的管控,来自企业各职能部门的数据处理以及报表就会全部由IT人员来输出,一旦业务部门需求集中扎堆,就会造成响应不足,业务部门怨声载道。
信息中心自身成员熬夜加班多,却成就感低。
放权下的数据管理混乱:有的信息中心为释放压力,放权给业务部门使用数据,一旦口子打开,数据缺口就会像洪水一样泛滥,就又会走向另外一个极端,导致放权下的数据管理混乱,数据口径不统一,部门之间的数据壁垒等等问题就会出现。
(三)大数据应用的瓶颈:对于企业大数据的应用,大部分企业普遍存在这样的心态:不利用时觉得心慌,现在大数据如火如荼,感觉落后一步就要跌入深渊。
想要上马利用时却又觉得迷茫:如何真正从企业治理的全局出发,基于行业需求,整体架构以及应用角色和场景,让数据发挥出最大价值?现实的情况是大数据倒逼企业不断地去升级硬件,扩展底层架构,但存储的数据越来越多,如何真正让数据发挥价值,很多企业都倒在大数据应用的最后一公里。
也就是说让数据能够结合企业运营的核心指标,以可视化的方式展现出来。
通过响应型分析——诊断型分析——战略型分析——预测型分析,让数据真正对企业的运营决策起到辅助和参考的作用。
大数据产业发展白皮书

大数据产业发展白皮书前言大数据是国家基础性战略资源,是21 世纪的“钻石矿”。
党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,提出“实施国家大数据战略”,出台《促进大数据发展行动纲要》,全面推进大数据发展,加快建设“数据强国”。
“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧产业和发展动能转换接续的关键时期,全球新一代信息技术产业正处于加速变革期,国内市场应用需求处于爆发期,我国大数据产业发展面临重要的发展机遇。
本白皮书首先回顾和阐述了大数据的内涵及产业界定,并以大数据产业几个关键要素为核心,重点从大数据技术发展、数据资源开放共享、大数据在重点行业的应用、大数据相关政策法规等四个方面分析了最新进展,力求反映我国大数据产业发展状况的概貌。
最后结合我国大数据发展最新状况及问题,提出了进一步促进大数据发展的相关策略建议。
目录前言 (2)一、大数据产业发展概述 (1)(一)大数据再认识 (1)(二)大数据产业界定 (3)(三)大数据关键问题 (6)二、大数据技术发展趋势 (8)(一)社交网络和物联网技术拓展了数据采集技术渠道 (8)(二)分布式存储和计算技术夯实了大数据处理的技术基础 (12)(三)深度神经网络等新兴技术开辟大数据分析技术的新时代 (15)三、大数据资源开放与共享 (23)(一)数据资源总量评估 (23)(二)政府数据共享 (25)(三)政府数据开放 (31)(四)数据交易流通 (34)1、国内外大数据交易现状 (34)2.隐私保护与行业自律 (39)3、我国大数据交易面临的问题 (44)四、重点行业大数据应用 (47)(一)大数据应用整体情况 (49)(二)各领域应用进展情况 (49)1.电信领域 (50)2.金融领域 (55)3.政务领域 (58)4.交通领域 (61)5.医疗领域 (65)(三)大数据应用发展趋势 (71)五、大数据政策法规 (72)(一)政府数据开放与信息公开 (72)1.国际趋势 (74)2.我国法律政策现状 (76)3.立法展望 (78)(二)个人数据保护 (78)1.国际趋势 (80)2.我国立法现状 (80)3.立法展望 (83)(三)跨境数据流动 (84)1.国际趋势 (84)2.我国法律政策现状 (86)3.立法展望 (88)(四)数据权属问题 (89)1.国际趋势 (90)2.国内法律政策现状 (90)3.立法展望 (92)六、结论与建议 (92)(一)避免盲目跟风,大数据热潮还需冷思考 (94)(二)推动开放共享,倒逼信息化建设升级 (98)(三)强调供需对接,拉动技术产业跨越发展 (102)(四)完善法律制度,切实保障数据安全 (104)(五)突出地方特色,形成差异化的区域产业布局 (108)一、大数据产业发展概述(一)大数据再认识大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。
(完整word版)H3C大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司2020年4月1 H3C大数据产品介绍 (1)1.1 产品简介 (1)1.2 产品架构 (1)1.2.1 数据处理 (2)1.2.2 数据分层 (3)1.3 产品技术特点 (4)先进的混合计算架构 (4)高性价比的分布式集群 (4)云化ETL (4)数据分层和分级存储 (5)数据分析挖掘 (5)数据服务接口 (5)可视化运维管理 (5)1.4 产品功能简介 (6)管理平面功能: (7)业务平面功能: (8)2 DataEngine HDP 核心技术 (9)3 DataEngine MPP Cluster 核心技术 (9)3.1 MPP + SharedNothing 架构 (9)3.2 核心组件 (10)3.3 高可用 (11)3.4 高性能扩展能力 (11)3.5 高性能数据加载 (12)3.6 OLAP 函数 (13)3.7 行列混合存储 (13)1 H3C大数据产品介绍1.1 产品简介H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案,具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。
H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能,并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统,发现数据的内在价值。
1.2 产品架构第一部分是运维管理,包括:安装部署、配置管理、主机管理、用户管HSCZEFKfl上連平frKB笹堆芒12i』」Rt巽^jpRctiuce Spjrk siremCRM SGM生产记〒曲.M-噸Hadaap2.0■1 j jET辛SEmifiKettleH3C大数据平台包含4个部分:理、服务管理、监控告警和安全管理等。
第二部分是数据ETL,即获取、转换、加载,包括:关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具Kettle 。
工信部大数据白皮书

工信部大数据白皮书[正文]⒈引言⑴背景⑵目的⑶方法⒉大数据概览⑴定义⑵特点⑶影响与挑战⒊大数据应用场景⑴电子商务⑵金融行业⑶医疗保健⑷城市管理⑸交通运输⑹农业⑺其他行业领域⒋大数据技术⑴数据采集与存储⒋⑴传感器数据⒋⑵日志数据⒋⑶图像数据⒋⑷视频数据⒋⑸音频数据⒋⑹文本数据⑵数据处理与分析⒋⑴批处理⒋⑵实时处理⒋⑶机器学习与⑶数据可视化与展示⑷数据安全与隐私⒌大数据发展现状与趋势⑴国内外发展情况⑵产业发展前景⑶技术创新趋势⒍大数据政策与法规⑴数据保护与隐私⑵数据治理与规范⑶数据开放与分享⒎大数据产业生态⑴企业生态系统⑵学术与研究机构⑶与公共部门⑷创新创业生态⒏大数据人才培养与人才储备⑴专业技能培训⑵学术研究与教育体系建设⑶人才储备与流动性⒐大数据的社会影响与伦理问题⑴数据使用与滥用⑵权益保护与公平⒑大数据行业标准与规范⑴国内外标准发展现状⑵标准体系建设与推动1⒈大数据创新与应用案例1⑴工业领域1⑵金融领域1⑶医疗领域(补充其他行业领域)[附件]本文档涉及的附件包括但不限于:附件一:数据采集与存储技术报告附件二:数据处理与分析方法汇总附件三:大数据应用场景案例集锦[法律名词及注释]⒈隐私保护:指个人信息的收集、存储、处理和传输过程中,遵循相关法律法规对个人信息进行保护的措施。
⒉数据治理:指在大数据环境下,对数据进行管理和维护,包括数据收集、数据处理、数据存储和数据分享等方面的规范与机制。
⒊数据开放:指和企业主动将数据对外开放,供社会大众使用和应用,促进创新和发展的行为。
⒋数据分享:指在合法合规的前提下,将数据共享给他人使用和应用,以提供增值服务和共同开发的行为。
洞察无处不在-大数据和实时分析日趋重要

高级数据交付与数据管理功能 所有分析解决方案堆栈都在进行软件创新 以交付更高的功能、安全性和价值。其关 键进步包括:
• 更好地支持安全、合规的数据转换与 传输
• 增强的分析算法提供更佳、更快的分析 并更加高效地操作大型数据集
• 定制的可视化帮助各种类型的用户更加 快速、清晰地了解分析结果
• 更紧密的数据压缩率,以提高存储利 用率
2
洞察无处不在
• 数据库内分析。采用数据库内分析能够 直接查询数据库内的数据。这消除了将 数据从数据仓库移动至独立分析系统引 发的延迟,它还有助于降低基础设施和 管理的复杂度及成本。
• 柱状数据库结构。在传统 RDBMS 中,数 据是按行访问的,这对在线事务处理来 说是一个好方法,但柱状结构能够更加 快速地访问搜索与查询常用的数据类型。
传统的分析解决方案并非为实时交付洞察 信息而设计。其中,数据首先必须存储在 一个数据库中,而且在很多情况下,需要 再将其迁移至独立的数据仓库或数据市 场,而后才能进行分析。尽管该模式对很 多分析应用场景来说仍会非常重要,尤其 是需要深度分析时,但其较慢的速度无法 满足实时分析的要求。市场上已经出现支 持更快速分析的全新技术和解决方案。
洞察无处不在
下一代分析的三大关键挑战 在当今的数字世界里,希望掌控信息流的 企业必须解决三大挑战:数据的爆炸式增 长,需要实时分析这些海量增长的数据, 以及需要为整个价值链中的用户交付分析 结果和应用。
软件系统产品技术白皮书

软件系统产品技术白皮书1. 引言本文档为软件系统产品的技术白皮书,旨在介绍产品的技术架构、功能特性、技术实现等方面的内容。
软件系统产品是一款基于云计算和大数据技术的先进软件系统,旨在帮助用户高效管理数据、提升业务运营效率。
本白皮书将详细介绍产品的核心功能与技术实现,为用户提供深入了解产品的技术基础。
2. 技术架构软件系统产品采用了分布式架构,具备高可扩展性和高可靠性。
系统主要由以下几个组成模块构成:2.1. 用户界面模块用户界面模块为用户提供友好的交互界面,支持多平台和多端设备的访问。
采用现代化的Web前端技术,配合响应式设计,可以在不同屏幕尺寸下提供良好的用户体验。
2.2. 数据存储模块数据存储模块采用分布式对象存储技术,将大规模的数据分散存储在集群中的多个节点上,实现高可靠性和高可扩展性。
通过数据冗余和数据备份策略,保证数据的安全性和可恢复性。
2.3. 业务逻辑处理模块业务逻辑处理模块是软件系统产品的核心模块,负责管理数据流转和业务处理。
采用微服务架构,将不同的业务功能拆分成独立的服务,通过消息队列实现服务间的通信和解耦。
每个服务运行在单独的容器中,具备高并发处理能力。
2.4. 大数据分析模块大数据分析模块利用批处理和流处理技术对海量数据进行分析和挖掘,提供实时和历史数据的分析报告和可视化展示。
采用分布式计算和分布式存储技术,提供高性能和高容错性的数据处理。
3. 功能特性软件系统产品具备以下主要功能特性:3.1. 数据管理软件系统产品支持数据的采集、存储、查询和分析。
通过用户定义的数据模型,可以灵活管理不同类型的数据。
提供丰富的查询语言和条件筛选功能,方便用户对数据进行快速和准确的查询。
3.2. 业务流程管理软件系统产品支持业务流程的定义、执行和监控。
通过图形化的流程设计器,用户可以自定义业务流程并进行执行和监控。
系统提供任务调度和工作流引擎,支持复杂的业务逻辑和流程链式调用。
3.3. 实时监控软件系统产品提供实时监控功能,可以实时监测系统运行状态和数据变化。
多模态融合交互技术白皮书

多模态融合交互技术白皮书近年来,随着技术的发展,多模态融合交互技术(MMFI)已经成为交互式虚拟现实的基础技术。
与传统的人机交互技术(HMI)相比,MMFI技术的出现使得用户及其环境可以更密切的联系在一起,以各种多模态信息(包括视觉、听觉、触觉和情感等)进行交互,进而实现丰富的视觉、听觉以及触觉等体验。
MMFI技术结合了传统的虚拟现实技术,例如3D图形处理技术、语音识别技术、视觉跟踪技术、力回馈技术、计算机视觉技术和机器人技术等,将多种先进技术融合在一起,有效地进行现实世界和虚拟世界的交互衔接,以满足不同的用户需求,实现更加真实的体验效果。
由于MMFI技术的出现,许多新的应用得以实现。
在虚拟现实领域,可以实现更加令人兴奋的体验,以及丰富多彩的虚拟现实环境。
在商业和消费环境中,可以利用交互式虚拟现实技术,提升客户体验,帮助企业实现竞争优势。
此外,MMFI技术也可以用于医疗保健中,例如使用交互式虚拟现实技术构建三维脑部核磁共振扫描,以便对患者的脑部结构进行更加准确的诊断。
虽然MMFI技术在虚拟现实领域有着巨大的发展潜力,但它也面临着许多技术挑战。
例如,多模态融合系统中,由于来自不同信息源的信息不断发生变化,技术问题就会出现,从而影响整个系统的表现。
此外,MMFI技术也会面临安全性和隐私保护方面的问题,因为它涉及到大量数据的处理,从而构成了信息安全和隐私保护方面的挑战。
未来,随着技术的不断发展,MMFI技术将继续发挥关键作用,不仅将改善虚拟现实的体验效果,还可以提供更加可靠的基础安全架构,从而更好地保护用户的隐私和数据的安全性。
总之,多模式融合交互技术被认为是实现现实世界和虚拟世界交互衔接的基础技术,它实现了用户和环境之间更加紧密的联系,以及丰富多彩的虚拟体验。
但是,它也面临着技术挑战和安全性和隐私保护方面的挑战,未来的发展将会为虚拟现实应用提供更加全面的保护。
大数据白皮书

大数据白皮书在当今信息化时代,大数据已经成为推动社会进步和经济发展的关键因素之一。
本白皮书旨在深入探讨大数据的内涵、价值、挑战以及未来的发展趋势,为相关领域的决策者、研究者和实践者提供参考。
大数据的概念起源于20世纪末,随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展,数据量呈现出爆炸式增长。
大数据不仅仅是数据量的简单增加,它更代表了一种全新的数据处理和分析方式。
大数据的核心价值在于通过高效的数据挖掘和分析,揭示数据背后的深层次规律和趋势,从而为决策提供支持。
大数据的应用领域非常广泛,包括但不限于金融、医疗、教育、交通、政府管理等。
在金融领域,大数据可以用于风险评估、信用评分和市场预测;在医疗领域,它可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定;在教育领域,大数据可以用于个性化教学和学习效果评估;在交通领域,它能够优化交通流量管理和事故预防;在政府管理中,大数据有助于提高公共服务的效率和质量。
然而,大数据的发展也面临着诸多挑战。
首先是数据安全和隐私保护问题。
随着数据的广泛收集和使用,如何确保个人信息不被滥用、数据不被非法获取,成为了亟待解决的问题。
其次是数据质量的问题。
大数据的有效性很大程度上取决于数据的质量,数据的不准确或不完整都可能导致错误的分析结果。
此外,还有数据存储和处理的技术挑战,以及跨领域数据整合和标准化的问题。
面对这些挑战,我们需要采取一系列措施来推动大数据的健康发展。
首先,加强数据安全和隐私保护的法律法规建设,明确数据收集、存储、使用和共享的规则。
其次,提高数据质量管理,确保数据的准确性和完整性。
此外,还需要加强技术研发,提高大数据存储和处理的能力,以及推动跨领域数据整合和标准化的工作。
展望未来,大数据将继续在各个领域发挥重要作用。
随着人工智能、机器学习等技术的不断进步,大数据的分析和应用将更加智能化和精准化。
同时,随着5G、物联网等新技术的普及,数据的收集和传输将更加高效,为大数据的发展提供更加广阔的空间。
统信服务器UOS操作系统-产品白皮书

CONTENTS目录w w w.u n i o n t e c h.c o m01.引言 (1)1.1.行业背景 (1)1.2.关于统信 (2)02.问题与挑战 (3)2.1.行业现状 (3)2.2.解决思路 (4)03.产品介绍 (5)3.1.产品简介 (5)3.2.应用领域 (6)3.3.核心优势 (6)04.产品功能与特点 (8)4.1.服务器操作系统架构 (8)4.2.功能描述 (9)05.产品指标与参数 (15)5.1.外部环境 (15)5.2.性能参数 (16)5.3.安装部署 (16)5.4.系统运维 (17)5.5.软件运行 (18)06.典型应用方案 (19)6.1.自主可控应用 (19)6.2.网络服务应用 (19)6.3.电子政务应用 (20)6.4.关键行业应用 (20)6.5.安全可信应用 (20)07.用户案例 (21)7.1.某市级银行机构服务器操作系统国产化项目 (21)7.2.国家某总局业务系统灾备项目 (22)7.3.某行企业投融资服务中心中小企业信用平台 (22)08.服务与支持 (23)8.1.远程服务 (23)8.2.现场服务 (23)8.3.培训服务 (24)8.4.定制服务 (24)8.5.顾问服务 (24)8.6.联系我们 (24)第1 页01.引言1.1.行业背景当今社会,信息安全已然上升为国家战略,发展国产操作系统是必要需求。
相关安全事件敲响了国家层面信息安全的警钟,而贸易事件对于芯片、操作系统等关键基础软硬件的限制,也使得信创成为国家战略。
另一方面,微软+英特尔形成的Wintel体系处于垄断地位,微软的Win7/XP 系列停止维护,也使信息安全处于漏洞威胁之下。
在数字经济时代,发展国产操作系统已成必然需求。
操作系统行业壁垒较高,生态建设是关键,基于开源是最佳选择。
从零开发一款成熟的操作系统所需的资源投入巨大,而生态体系是确保操作系统可用、好用的根本保障,这两方面形成了操作系统产品的超高壁垒。
大数据技术白皮书

前言大数据概念近年来受到高度关注,大数据在各个行业的应用及其带来的影响也引起越来越多的讨论。
大数据正在从单纯的技术概念向实际部署应用转变;从少数领域向众多领域渗透;从企业内部向各产业与公共服务方向扩展。
目前,无论国内还是国外,大数据技术都在经历前所未有的快速演变,以满足各种应用的需求。
我国已将大数据发展确定为国家战略,强调要瞄准世界科技前沿,集中优势资源突破大数据核心技术,加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。
大数据产业在国内发展得如火如荼,据统计,2016年大数据产业规模达14500亿元,2017年达19570亿元,到2020年将达到5万亿元。
大数据技术已经在如电子商务、政务、民生、金融、工业、医疗等多个领域中广泛应用。
从国内的大数据技术和行业应用发展来看,大数据技术的基础架构技术已日趋成熟,大数据领域由技术创新驱动转向应用创新驱动的趋势开始显现,但更多的传统企业在如何建设大数据平台,如何利用大数据来驱动企业业务发展上仍然缺乏经验,这在一定程度上制约了大数据技术的大规模产业应用。
京东拥有全渠道零售和端到端的高质量大数据,包含了用户的浏览和消费行为、商品制造和销售、物流仓储配送以及客服与售后等丰富完整的信息。
同时,京东业务中包含有大量丰富的大数据应用场景,是大数据实践的最佳场所。
早在2010年,京东集团就启动了大数据领域的研发和应用探索工作,经过八年来的持续投入,京东大数据平台无论从规模、技术先进性,还是体系的完整性等方面均已达到国内一流水平。
作为支撑公司数据运营的重要阵地,目前已拥有集群规模40000+服务器,数据规模达800PB+,每日的JOB数100万+,业务表900万+,每日的离线数据日处理量30PB+,单集群规模达到7000+台,实时计算每天消费的数据记录近万亿条。
京东大数据平台建设了完整的技术体系,包括离线计算、实时计算和机器学习平台,可以满足多种复杂应用场景的计算任务。
_大数据标准化白皮书v2_0_发布大数据标准体系框架
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12月22日,无人机系统标准化协会理事会及技术委员会成立大会在北京召开。
大会由无人机系统标准化协会(筹备)主要发起,中国航空综合技术研究所的徐明总工程师主持。
来自工业和信息化部、中国民用航空局、国家标准化管理委员会、中国航空工业集团公司等59家单位的160名代表参加大会。
在理事会第一次扩大会会议上,理事会成员及协会成员针对无人机系统设计生产单位基本条件及评价方法、无人机系统行业发展与标准化现状等议题展开了讨论。
同时,全体技术委员会专家对《无人机系统术语》和《民用无人机系统分类及分级》两项团体标准进行了审查,经过专家讨论与质询,两项标准最终通过技术委员会的审查。
近年来,中国无人机系统产业市场规模在逐年扩大,这个新兴产业的发展需要标准的引领和规范。
我国无人机系统产业亟需标准提升企业竞争力、打造高效产业链、规范市场秩序。
协会的成立为夯实产业发展基石、拓展市场空间提供强有力的支撑服务。
目前,无人机产业技术创新联盟已发布了《民用无人机系统通用要求》1项联盟标准,民用无人机系统性能测试方法联盟标准“第1部分:多旋翼飞行平台”“第2部分:直升机飞行平台”“第3部分:无线射频性能”、《民用无人机系统身份识别技术要求》和《民用无人机飞控系统技术要求》5项联盟标准立项,正在研究制定中。
(摘编自深圳市标准化研究院网站)12月29日,中国电子技术标准化研究院网站发布了《大数据标准化白皮书v2.0》,新版大数据标准化白皮书展示了由中国电子技术标准化研究院提出的“大数据标准体系框架”。
大数据标准体系由基础标准、技术标准、产品和平台标准、安全标准、应用和服务标准五个类别的标准组成。
(1) 基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考模型、元数据等基础性标准。
(2) 技术标准该类标准主要针对大数据相关技术进行规范。
包括大数据集描述与评估、大数据处理生命周期技术和互操作技术三类标准。
其中,大数据集描述与评估主要针对描述模型、分类方法、质量模型、评估和数据溯源等方面进行规范。
大数据态势感知系统白皮书_V2.0
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大数据态势感知系统白皮书_V2.0目录一、研发背景 (2)二、需求要点 (3)三、解决方案 (4)四、系统技术体系 (8)4.1系统总体架构 (8)4.2系统主要功能 (9)4.3业务模型 (11)五、系统部署方式 (13)5.1部门级部署 (13)5.2企业应用部署 (13)5.3集团应用部署 (14)5.4部署要求 (15)六、系统优势 (16)一、研发背景近年来,我国政府和企业信息化建设得到快速发展,越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用,因此,信息安全问题的全局性影响作用日益增强。
目前,很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平,先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等,为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段;但当前各种信息安全保障工作相对独立,各自为政,单点的工作开展的多,缺乏有效手段将这些安全工作有效串接,并形成一个综合防御体系。
另外,信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度逐渐成熟,并已在对信息系统依赖性高的行业开始普及。
信息安全审计的相关标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。
这些标准从不同角度提出信息安全控制体系,可以有效地控制信息安全风险。
同时,公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中对安全监控、审计提出明确的技术要求:监控审计范围覆盖网络设备、操作系统、数据库、应用系统,监控审计内容包括各网络设备运行状况、系统资源的异常使用、重要用户行为和重要系统命令的使用等系统内重要的安全相关事件。
伴随着大数据时代的到来,不同规模的企业和组织每天发生的事件从上亿到百亿之间,随着企业和组织规模的扩大,各类应用系统的日益增多,各类安全信息的规模变得非常庞大和种类繁多,这使以日志和事件为代表的安全信息的采集规模变得日益庞大,而构架在传统关系型数据库下的日志安全中心因在数据扩展方面的劣势,已经无法适应海量数据的存储和安全事件的处理的现实要求,使得安全中心的日志历史数据的分析能力变弱,导致安全事件的调查效率较低。
FusionInsight大数据解决方案白皮书
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让数据慧说话,让企业更智能华为FusionInsight大数据解决方案概述华为FusionInsight大数据解决方案,快速集成结构化、半结构化和非结构化等多种数据,支持离线分析、实时流处理、实时检索、交互查询等各种数据处理能力,针对政府、金融、运营商、公共安全等数据密集型行业的客户需求,打造了敏捷、智慧、融合的大数据解决方案,让客户可以更快、更准、更稳的从各类繁杂无序的海量数据中发现价值,助力政府高效治理和企业卓越经营。
FusionInsight大数据平台包括HD数据底座、数据使能工具(DLF、RTD)与数据服务HDS。
2017年10月,IDC发布的《IDC MarketScape:中国大数据管理平台厂商评估,2017》报告中,华为FusionInsight 大数据平台位居领导者象限第一。
2017~2019年华为FusionInsight大数据连续3年入围Gartner Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics,中国区厂商排名第一。
政务互联网+政务服务:一号一窗一网,数据多跑路,群众少跑腿,流程审批效率提升50%以上;个人或者企业办事只跑1次,提高效率和民生满意度。
城市IOC:城市运行实况直播,城市服务可视化;有效地利用数据,提升政府决策能力。
智慧海关:基于实时大数据技术,结合物流、税收、检疫风险规则、参数、模型;构建实时风控平台,缩短通关时间,提升关税征收准确性,提升查验率和查获率。
金融智慧营销:提升客户洞察能力,提高获客、挽客率和客户满意度;优化营销资源配置,提升人均销售业绩和效益。
智慧风控:信用卡全流程数据化运营,提升实时风控、实时征信、精准获客、分期预测、催收风控能力。
公共安全警务大数据:融合不同警种和各级单位数据,由“事后打”向“事前防”转变,汗水警务 向 智慧警务演进,实现协同研判和作战,提升办案效率。
视频大数据:应用和算法平台解耦;支持千亿级多维数据秒级检索,提升案件研判效率。
可视化指南:数据分析与数据交互
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目录分析
作为本书的最后一章,本章对常用的数据可视化工具和技术进行了详细的介 绍和比较。这些工具包括Excel、Tableau、Power BI、Djs等。通过对不同工具 的优缺点进行对比和分析,帮助读者选择适合自己的工具进行数据可视化实践。
目录分析
《可视化指南:数据分析与数据交互》这本书的目录设计合理、结构清晰, 可以引导读者逐步深入到数据可视化和交互式分析的各个领域。通过本书的学习, 读者可以了解到数据可视化的基本概念、技术和实践方法,同时还可以掌握常用 的数据可视化工具和技术。
可视化指南:数据分析与数据 交互
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
帮助
提供
交互
读者
知识
介绍
不同
数据
指南
数据 交互
技术
分析
实践
大家
分析
作者
理解
这些
内容摘要
内容摘要
《可视化指南:数据分析与数据交互》是一本全面介绍数据可视化和数据分析的书籍,为读者提 供了丰富的理论和实践知识。本书旨在帮助读者理解如何将可视化技术应用于数据分析,以及如 何通过数据交互来提高分析和决策的效率。 本书首先介绍了可视化在数据分析中的重要性。通过可视化的方式,复杂的数据可以以更加直观、 易于理解的方式呈现出来,帮助读者更好地发现数据中的规律和趋势。可视化还可以帮助人们更 好地理解数据的质量和完整性,从而更好地支持决策。 本书接着介绍了数据可视化的基础知识。作者详细介绍了不同类型的图表、图形和仪表板,以及 它们在不同场景下的适用性。这些基础知识的介绍为读者提供了足够的信息,使他们能够选择合 适的可视化工具和技术来满足特定的需求。 本书还深入探讨了数据可视化的最佳实践。
SaCaDataViz数据可视化分析平台白皮书

SaCa DataViz 数据可视化分析平台产品白皮书SaCa DataViz 产品白皮书目录第1章数据驱动业务增长 (4)第2章SaCa DataViz 定位与价值 (5)2.1 自助分析 (5)2.2 数据可视化 (5)2.3 大屏展示 (7)第3章SaCa DataViz 核心模块 (7)3.1 数据接入 (7)3.2 数据准备 (8)3.2.1 多表关联 (8)3.2.2 筛选过滤 (10)3.2.3 新增字段 (11)3.2.4 丰富计算 (12)3.2.5 格式转换 (13)3.2.6 SQL模式 (13)3.2.7 大数据分析引擎 (14)3.3 多维分析 (14)3.3.1 统计分析 (15)3.3.2 筛选过滤 (15)3.3.3 可视化探索 (15)3.3.4 OLAP分析 (16)3.3.5 数据透视 (23)3.3.6 地理分析 (24)3.3.7 高级计算 (28)3.4 综合展现 (29)3.4.1 酷炫模板 (30)3.4.2 丰富资源 (30)3.4.3 自由布局 (31)3.4.4 联动分析 (31)3.4.5 跳转分析 (32)3.4.6 主题配色 (34)3.4.7 大屏展现 (35)SaCa DataViz 产品白皮书3.5 企业管控 (35)3.5.1 多人协作公共项目 (36)3.5.2 权限控制 (36)3.5.3 展示看板 (39)3.6 移动分析 (40)第4章产品优势 (42)4.1 一站式自助分析 (42)4.2 大数据快速响应 (43)4.3 酷炫可视化效果 (44)4.4 多终端数据展现 (44)4.5 扩展与集成 (45)4.6 完善的产品服务 (45)第5章关于东软 (45)SaCa DataViz 产品白皮书第1章数据驱动业务增长大数据时代,随着企业业务的发展与信息化建设的成熟,企业内逐渐积累了海量的业务数据,企业决策者逐渐认识到这些数量庞大、晦涩难懂的数据背后蕴含着巨大的商业价值。
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大数据可视化实时交互系统白皮书目录第1章产品定位分析 (1)1.1产品定位 (1)1.2应用场景 (1)1.2.1城市管理RAYCITY (1)1.2.2交通RAYT (2)1.2.3医疗RAYH (3)1.2.4警务RAYS (3)1.3产品目标客户 (4)1.3.1政务部门 (4)1.3.2公共安全部门 (4)1.3.3旅游规划部门 (5)1.3.4其他客户 (5)第2章产品简介及优势 (5)2.1软件产品系统简介 (5)2.1.1系统概述 (5)2.1.2系统组成 (6)2.1.3系统对比 (7)2.1.4内容开发分项 (7)2.2主要硬件设备简介 (9)2.2.1[R-BOX]介绍 (9)2.2.2[R-BOX]规格 (10)2.2.3设备组成 (11)2.2.4现场安装需求 (11)2.3产品优势 (12)2.3.1专业大数据交互可视系统 (12)2.3.2极其便捷的操作 (13)2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13)2.3.4超大系统容量 (14)2.3.5高安全可靠性 (14)2.3.6优异的兼容扩展能力 (14)2.3.7灵活的部署方式 (14)2.4方案设计规范 (14)2.4.1设计依据 (14)2.4.2设计原则 (15)第3章产品报价及接入方式 (16)3.1产品刊例价 (16)3.2接入注意事项及常见问题 (16)第4章成功案例 (18)重庆:城市服务可视化解决方案 (18)成都:政务云数据可视化解决方案 (19)深圳:城市综合数据可视化解决方案 (20)世界互联网大会:大数据可视化 (20)智能建筑:物联应用解决方案 (21)第1章产品定位分析1.1产品定位RayData是定位于数据可视化的展现和资源管理产品,依托前端的效果展示和后端的大数据分析能力和结果输出,对于数据来源既可以是客户自有数据动态接口接入(需要另行安排开发周期)以及静态数据阶段性展现,也可以是腾讯大数据分析平台(需对接具体需求分析)输出展示结果。
致力于用更生动、友好的形式,在政务管理还是商业发展,通过交互式实时数据可视化视结果来帮助更多的用户对数据资源的管理和更好的呈现。
根据数据管理的需求,数据可视化在数据管理体系中的应用主要体现在三个方面:大数据可视呈现、应用方案可视化和数据场景化管理。
针对具体的应用场景,以警务为例,自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件等突发事件发生时,可通过应急可视指挥调度,远程调度所有相关图像资源,为统一部署各项应急对策提供依据,然后配合总体应急预案进行远程指挥,以最快的速度完成最合理的决策。
通过高效、直观的图像信息管理平台,不论在平时还是战时,均可通过警务系统结合大数据可视交互系统全面管理各项警务资源。
同时在国家“互联网+”的大背景下,结合当今大数据的发展与应用,和网络信息时代的背景,为了更好的管理和使用大数据,引入更为清晰直观的数据呈现和交互方式,提高产品使用者的资源呈现效率和添加新的更为合理的资源处理方式。
1.2应用场景1.2.1城市管理RayCITY城市综合大数据可视化管理系统可实时接入城市政务数据与城市综合数据,并可同时将这些数据综合个人行为数据共同接入该系统,进行统一可视化呈现,全面呈现城市经济发展现状,并包括政府在科技、教育、文化、卫生、环保等领域取得的成就;支持按时间、空间、统计类别等不同维度与数据进行交互,全面分析了解城市发展态势,帮助城市经济与产业发展数据综合监管,可广泛应用于城市管理中各个的数据管理环节中,以便更好地对城市进行管理与综合辅助决策。
1.2.2交通RayT通过实时场景实现道路视频监控展示,流量监测数据呈现,集数据通信、数据库和地理信息系统综合数据可视化为一体,并具有一定智能决策指挥功能的综合性集成系统,具有交通数据统计分析、综合监视、运营协调、应急指挥等职能。
1.2.3医疗RayH加速医疗互联网应用的信息化建设,丰富医疗云生态,通过大数据场景可视化,优化看病流程,提高医生诊疗效率,降低患者等候成本,分析医疗大数据,帮助实现医疗资源分配合理化,剖析医疗大数据价值,有效管理收集到的患者医疗数据。
患者医疗数据包括患者地域、年纪、性别、职业分布等患者属性数据分析,用药数据分析,疾病数据分析等,通过对疾病的数据的掌握与分析,获得医患之间、患病之间、病药之间的联系,依据数据分析中获得的信息,进行疾病提前预防、流行疾病防控等。
让管理者、从业者与就诊群众更加直接的体会到互联网时代带来的便利。
1.2.4警务RayS基于真实场景,将包括城市街区、地标点、建筑物、机动目标、管线设施等在内的城市全景进行完整、鲜活的呈现,并通过接入相关部门数据,集成视频监控、警力警情数据为一体,支持城市常态可视化呈现,可以综合了解警情、警力信息,合理布局警力分布,可以实现城市社会治安管理、安全防范、突发公共安全事件控制等功能。
1.3产品目标客户1.3.1政务部门以职能单位为代表的政府部门,需求上存在共性:一是推进一站式的信息采集。
统一的共享平台,实现资源信息的集中汇聚。
二是数据平台的共享开放。
基于共享平台所形成的数据,促进跨地区、跨部门的数据共享。
要以采集促共享,又以共享促采集,形成良性循环,让政务信息资源的价值最大化。
三是做基于平台化的应用服务。
“互联网+”讲求平台思维,政务服务需要充分利用平台的功能,关联位置信息,分析挖掘数据,将线上应用与线下服务联动起来。
针对政府类客户的这类相关需求,充分发挥Raydata的全局性,可视化,统一共享的特征,切入客户实际痛点需求。
通常政府类客户有通盘的思考但没有落地的手段,Raydata正是针对这一场景而生。
1.3.2公共安全部门公共安全部门需要处理自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件等突发事件发生时,可通过应急可视指挥调度,远程调度所有相关图像资源,为统一部署各项应急对策提供依据,然后配合总体应急预案进行远程指挥,以最快的速度完成最合理的决策。
通过高效、直观的图像信息管理平台,不论在平时还是战时,均可通过警务系统结合大数据可视交互系统全面管理各项警务资源。
资源呈现是第一步,通过全局视野和统一控制调度,可以发挥大数据交互系统的更大价值。
1.3.3旅游规划部门旅游景区部门需要对所辖园区范围内整体地理状况,人流分布,人群画像,摄像视频控制,智能无人机监管,盲区控制,定点监控等都有较高的需求,景区指挥平台需要实时了解所需各组件整体状况,也需要能够有手段获得具体细节,调度合理的处置手段。
因此对于Raydata的数据展现和交互调度有较为明确的需求1.3.4其他客户高新区,软件园区等客户,对于本辖区内人员流动情况,从业人员状况,流动趋势,年龄性别比例,甚至商务特征,消费属性,都有获知和呈现的需求,通过对本园区内主要行为人群的整体画像,规划出园区未来的引资和建设方向,也作为呈现汇报的立体化优势产品。
智能楼宇产品面向所有具备视频采集和物联设备的新型楼宇,通过和采集设备数据无缝接入的方式,实现在Raydata平台上的统一管控,智能调度,数据分析和预测,智能预警。
其他各类型具备范围内展示需求,对展现范围有明确的预期或者对效果有明显期待的客户都可以作为Raydata的目标客户。
第2章产品简介及优势2.1软件产品系统简介2.1.1系统概述[Raydata]是RayKITE Tec.与腾讯云独立开发的数据交互可视化系统。
集成数据可视化与实时交互等当今前沿的技术为一体,拥有无与伦比的数据集成图形化能力,完全自由的创造力与数据连接,状态逻辑动画和即时实现交互性。
可以将视频,复杂的动画,2D / 3D 图形和/或实时数据流进行统一整合,并将工业数据与民用数据进行分类处理的结果通过定制接口进行实时图形化呈现与管理,相比于传统数据可视化界面,[Raydata]让枯燥单一的数据变得更加具有灵活性和绚丽震撼的视觉效果。
在当今信息时代的环境下,提供给用户对大数据可视化需求的无限的助力与可能,让非专业用户也可以轻松自如的应对各项数据专业应用。
[Raydata]还提供的可视化系统乃针对不同应用领域的特定要求而精心打造完全集成的系统,以其能极大程度地满足个性化的需求,以其独特的系统完整性、灵活性以及无与伦比的图像质量给人留下了深刻的印象。
2.1.2系统组成[Raydata]可视交互系统由实时渲染图形引擎、场景模块、数据集成模块、交互体验模块、图像传输模块及前端呈现与设备组成。
整个系统以可视调度、应急指挥为核心,同时集成多方数据、图像传输等多项业务,可提供一体化的大数据可视管理解决方案。
通过对各类数据与应用的整合,系统可将各级大数据资源进行综合管理,方便应急指挥中的数据呈现、图像跟踪、全程记录。
这种整合系统突破了传统的简单数据交流模式及图像传输模式,不仅实现了数据集成、图像传输等基本需求,更提供了和现今网络时代中大数据应用。
2.1.3系统对比[Raydata]是专业的大数据可视交互系统,与业内其他系统相比,[Raydata]具备更加酷炫震撼的视觉效果与无与伦比的数据呈现方式,同时由于腾讯的优势,使系统具有链接用户数据与2.1.4内容开发分项2.2主要硬件设备简介2.2.1[R-BOX]介绍➢R-Box 是针对Raydata可视化渲染系统而设计的专有运行服务器,。
该产品有多种配置和尺寸,适应各种客户的需求,拥有最高的质量和可靠性,即使在恶劣的条件极其苛刻的项目都可以快速和稳定的运行。
每一台R-Box是经过严格的质量控制和全面的系统稳定性测试。
具有稳定性,高性能,低延迟和可靠性核心部件。
➢每一台[Rbox]是经过严格的质量控制和全面的系统稳定性测试。
具有稳定性,高性能,低延迟和可靠性核心部件。
➢内置[Raydata]可视化系统平台,一体化提供强大的系统管理平台、可视化组件、数据融合及协同工作能力。
支持超大分辨率输出,支持多机协同输出➢基于[Raydata]技术平台,支持集群化多机协同运行、多屏同步输出,实现大分辨率复杂多屏布局场景。
集成多种拼控设备控制,内置多个品牌拼接控制器设备的控制接口,在系统内实现一体化同步场景切换控制。
➢支持超凡的大数据吞吐能力和显示能力,工业设备级的可靠性,支持冗余热备,快速排除故障。
软硬件一体式集成架构,一键式快速启动系统,降低维护使用成本。
一机多用既可以为可视化决策系统提供可视化渲染服务,也可以为其他业务系统提供同种服务,提升资产利用价值。
➢数据显示终端可以广泛应用于无限集成的显示组件,并针对数据可视化应用进行了性能优化,完美支持多屏幕、超大分辨率等显示情景,且匹配可视化平台进行性能优化,支持海量数据目标同屏显示,同时经过多个项目不多优化,能为用户提供非常稳定的全天候运行环境。
2.2.2[R-BOX]规格➢大规模CUDA并行架构,使工作站的功耗和成本分别降至原来的1/20和1/10,性能却能与小型集群媲美,支持多个Tesla C2050/C2070/C2075计算处理器(每个处理器有448个核心,共1,792个核心),可提供4.12 Teraflops的单精度浮点运算性能和2.06Teraflops 的双精度浮点运算性能,CUDA程序环境,支持多种编程语言和API,包括C、C++、OpenCL、DirectCompute或Fortran,具备内存数据保护功能,加强了应用数据的完整性和可靠性,注册文件、L1/L2高速缓存、共享内存和DRAM都处于ECC保护状态,NVIDIA并行数据缓存(DataCache)技术,能够对无法预知数据地址的算法进行加速。