AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案
AI人工智能+物联网平台建设综合解决方案
01
20世纪90年代，以RFID和无线传感器网络为代表的物联网技术兴起。发展阶段 Nhomakorabea02
21世纪初，物联网平台的概念逐渐形成，各行业开始探索物联
网应用。
成熟阶段
03
近年来，物联网平台发展迅速，应用领域不断拓展，跨界合作
成为趋势。
物联网平台的现状与趋势
物联网平台的现状
目前，全球物联网平台市场呈现出快速增长的态势，各行业都在积极推进物 联网应用。
物联网平台的趋势
未来，物联网平台将朝着更加智能化、云化、开放化、工业互联网化的方向 发展，同时将更加注重数据安全和隐私保护。
02
ai人工智能技术在物联网平台的应用
ai人工智能技术的定义与特点
01
02
03
04
05
AI技术是一种模拟人类智 能的技术：指使计算机系 统能够像人类一样进行自 然语言处理、学习、推理 、判断、决策等智能活动 ，具备模拟人类智能的能 力。
信息安全防护：建立完善的信息安全防护体系，保障物 联网平台的数据安全。
物联网平台建设的方案优势
架构先进
采用先进的微服务架构，支持分布式部 署和弹性扩展。
兼容性强
支持多种设备和协议的接入与集成，方 便用户的使用和管理。
智能化程度高
通过人工智能技术，实现数据智能分析 、预测、优化等功能，提升管理效率。
安全防护方案
通过AI技术实现数据挖掘和可视化分析，为 决策提供科学依据。
通过AI技术建立安全防护方案，有效防止恶 意攻击和数据泄露。
ai人工智能技术在物联网平台的未来展望
1
AI技术在物联网平台的应用前景广阔，未来将 会有更多的AI技术被应用于物联网平台的建设 和维护中。
大数据可视化平台数据治理综合解决方案
总结词
开放共享、协同办公
VS
详细描述
该政府机构通过数据治理项目，实现了数 据的开放共享和协同办公。通过数据分类 、元数据管理、数据质量监控等手段，确 保了数据的准确性和完整性。同时，通过 数据可视化平台，实现了各部门之间的数 据共享和协同办公，提高了政府机构的办 公效率和公共服务水平。
THANKS
完整的数据。
数据验证
通过规则和算法，对数据进行校验和 验证，确保数据的准确性和合规性。
数据标准化
制定统一的数据标准，对数据进行规 范化和标准化处理，提高数据的可比
性和可分析性。
增强数据安全和隐私保护
数据加密
采用加密技术对数据进行加密存储和传输，确保数据的安全性和 机密性。
数据访问控制
设置严格的数据访问控制和权限管理，限制对数据的访问和使用 ，防止数据泄露和滥用。
总结词
合规监管、风险控制
详细描述
该金融企业面临着严格的合规监管和风险控制要求。通过数据治理实践，该企业实现了 对数据的合规监管和风险控制。通过数据分类、数据安全控制、数据审计等手段，确保 了数据的合规性和安全性。同时，通过数据可视化平台，实现了对数据的实时监控和预
警，有效降低了企业的风险。
案例三：某政府机构的数据治理项目
增强数据交互性
通过交互式可视化，用户可以自主探 索和分析数据，发现潜在规律和价值
。
辅助科学决策
可视化平台能够直观展示数据间的关 系和趋势，为科学决策提供有力支持 。
降低数据分析门槛
可视化技术降低了数据分析的难度， 使更多人员能够参与到数据分析和利 用中。
大数据可视化平台的分类和应用场景
数据报表类
适用于业务分析、报表展示等场景，如Power BI、Tableau等。
AI智能+智慧市政大数据可视化管理云平台建设方案
的发香，看那一缕长发在风中飘扬，0任2 凭她划过你的眼智慧市政信息化
泪。你曾问过，什么是玉，但我却不思而语，我宁愿你 做你喜欢的石头，朴实无华，冷若冰霜。玉虽完美无暇，
剔透晶莹，却终究需要人工的雕琢，0方3 呈完美，可说它成功案例分享
寂静，内心愈是充满综孤合监独督管与理寂寥，运充行检满测预你警 的千姿行百政审态批电，子监察 彻夜难眠。所有的心事潜伏在痛着的伤口，忽隐忽现。
应急指挥管理
领导决策支持系统
热线服务系统
月光的冰冷照耀浮动的心事，却不知如何安慰。四月的，
伴随着多情的雨季缓步而来，走失在泪水的思智念慧里市。政是 信息共享集成平台
一平台
智慧市政综合管理平台
数
运维管理
指挥调度
公众服务
综合评价
信
据 标
两类库
准
化
体
系
息
地理信息数据库
业务管理数据库
安
全
市政行业应用系统
保
智慧照明管理系统
桥梁健康管理系统
障
道路信息管理系统
体
园林绿化管理系统
系
多累应
城市管网管理系统
热网监控管理系统
用系统
给排水管理系统
市容环卫管理系统
视频监控管理
车辆定位管理系统
国家积极开展智慧城市建设，将城市中的水、电、油、气、交通等公共服务资
源信息通过互联网有机连接起来，智能化作出响应，更好地服务于市民学习、
生活、工作、医疗等方面的需求，以及改善政府对交通的管理、环境的控制等
等。在我国，一些地区在数字城市建设基础上，开始探索智慧城市的建设。可
可视化智能平台建设实施方案
可视化智能平台建设实施方案实施方案概述:可视化智能平台建设的目标是开发一个集成多种数据来源和智能分析技术的可视化平台，以提供直观、实时的数据可视化呈现，帮助用户更好地理解和分析数据，支持决策制定和业务管理。
本文将提出一个基于以下步骤实施该方案的详细方案：1. 需求分析:-明确用户需求和目标业务场景。
-确定数据来源和类型，包括结构化和非结构化数据。
-识别必要的数据处理和分析需求。
2. 数据集成:-建立数据集成框架，支持从不同的数据源中提取、转换和加载数据。
-实现数据清洗和预处理，包括数据清理、格式转换和缺失值处理。
-确保数据的准确性、完整性和一致性。
3. 可视化设计:-选择适当的可视化工具和技术，包括图表、图形和地图。
-设计可视化界面和交互功能，使用户能够快速获取和解释数据。
-考虑多种用户需求，提供灵活的可视化选择和自定义功能。
4. 智能分析模型集成:-选择合适的智能分析技术，如机器学习、深度学习和自然语言处理。
-构建和训练智能模型，包括数据特征提取和模型优化。
-将智能模型集成到可视化平台中，实现自动化的数据分析和推断。
5. 平台开发与测试:-根据需求和设计制定平台开发计划，包括前端和后端的开发工作。
-进行系统测试和性能优化，确保平台的稳定性和可靠性。
-与用户进行沟通和反馈，及时修复和改进平台功能。
6. 部署与维护:-选择合适的部署方式，包括本地部署和云平台部署。
-定期进行系统维护和更新，保证平台的安全性和性能。
-持续监测和优化平台的运行效果，根据用户需求进行功能扩展和改进。
通过以上步骤，可视化智能平台建设实施方案可以确保高质量的可视化结果和智能分析功能，提供强大的数据分析和决策支持能力。
AI智能+智慧安防大数据综合分析平台建设方案
AI智能+智慧安防大数据综合智慧分安防析大平数据台综合建分析设平台方建案设综合解决方案
郎丰利©
✓ 统一品牌交付 ✓ 提升运维效率 ✓ 改进操作体验 ✓ 丰富联动策略 ✓ 人工智能技术
综合 &
智能
贯穿整个安防的各个环节：
重点区域
睿利而行
停车场
电梯/楼道
生活区/办公区
内部道路
6
AI智能+智慧安防大数据综合智慧分安防析大平数据台综合建分析设平台方建案设综合解决方案
4
信息化应用现状
睿利而行
AI智能+智慧安防大数据综合智慧分安防析大平数据台综合建分析设平台方建案设综合解决方案
郎丰利©
系统信息共享不足
✓各系统相对独立、分散、集成度较低，各系统之间功能无法融合，不同 业务之间缺乏统筹协同，存在“应用烟囱”现象，系统间无法实现双向数 据集成，缺少通用的基础支撑软件打通底层，难以解决“信息孤岛”问题。
特色应用
➢ 智能安防系统介绍 ➢ 行为侦测系统介绍 ➢ 人脸布控系统介绍 ➢ V R 实训系统介绍
特色应用
多模态智能安防
AI智能+智慧安防大数据综合智慧分安防析大平数据台综合建分析设平台方建案设综合解决方案
郎丰利©
攀爬检测
奔跑检测
聚集检测
入侵检测
通过多模态智能安防系统对看守所内区域进行智能布控，基于人体识别技术，支持多种行为检测，支持分时分段分区域，当检测到相应动作系统报警
硬件环境 ：
•VR头戴显示设备 •电子白板 •PC/主机 •移动充电柜 •网络设备 •……
传统手段已无法满足需求
郎丰利©
传统安防
AI安防
依赖人为管理
大数据可视化平台建设方案
大数据可视化平台建设方案一、项目背景随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，传统的数据分析方法已经无法满足现代企业的需求。
因此，建立一个大数据可视化平台对企业来说是至关重要的。
大数据可视化平台可以将庞大的数据集通过图形、图表等直观的方式展示出来，帮助企业洞察数据中的规律和趋势，做出更明智的决策。
二、目标和价值1.建立大数据可视化平台，将海量的数据转化为可视化的图形和图表，帮助企业更好地理解和利用数据。
2.提供灵活、实时的查询和筛选功能，方便用户根据需要自由地进行数据探索和分析。
3.支持多维度、多角度的数据呈现，帮助用户全面了解数据中的关联和规律。
4.提供定制化的报表和仪表盘，帮助用户监控业务运营状况，及时发现问题并做出调整。
5.提供数据挖掘和预测分析功能，帮助用户发现潜在的商机和风险。
三、建设方案1.数据采集与存储a. 采用分布式存储系统，如Hadoop、NoSQL等，来存储海量的数据。
b.利用ETL工具对数据进行清洗和转化，使其符合可视化平台的数据要求。
2.数据建模与分析a.构建数据模型，将数据进行规范化并建立关联关系。
b.进行数据挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势。
3.可视化展示a. 使用现有的可视化工具，如Tableau、Power BI等，对数据进行可视化展示。
b.根据用户需求和场景，自定义图表、仪表盘等可视化界面。
4.查询和分析功能a.提供灵活、实时的查询功能，支持多维度、多角度的数据筛选和组合分析。
b.提供交互式查询界面，支持用户自由探索和分析数据。
5.报表和仪表盘a.提供定制化的报表和仪表盘功能，帮助用户监控业务运营状况。
b.支持报表和仪表盘的定时自动更新和分享。
6.数据挖掘和预测分析a.利用机器学习和数据挖掘算法，对数据进行挖掘和预测分析。
b.基于挖掘结果，提供商机发现和风险预警的功能。
7.安全和权限管理a.建立严格的安全策略，确保数据的安全性和隐私性。
b.根据用户角色和权限，进行数据访问和操作的控制。
基于AI(人工智能)的智慧社区大数据平台建设方案
智能家居
周界防范
访客管理
智能巡更
AI IOT统一接入
人员分类管理 停车场管理
边缘 域N
云对讲 业主管理
智能家居
周界防范
访客管理
智能巡更
AI IOT统一接入
人员分类管理 停车场管理
边缘 节点
边缘 节点
Part 3
视频大数据系统建设
视频信息最丰富
视频是最丰富的信息源
视频大数据与其他大数据的区别
视频大数据
分享互联网+盛宴，地产商转型势在必行
行业拐点到来，房地产行业进入新常态。 地产商需顺应人们生活方式与需求的变化，探索新的长效利润增长模式。
旧模式
粗放型高增长
增量扩能为主 土地和劳动力等要 素驱动
房地产行业新常态 质量效率型平稳增长 做优增量和消化存量并存的深度调整
技术进步等创新驱动
2015年7月全国房地产开发投资增速
房更好卖：智慧家庭一步到位，提升品牌内涵及购买欲望
服务更优：高效物管，社区O2O新模式
占据入口，未来可期：占据家庭生活入口，未来可挖掘新的利益增长点
地产企业
+ 互联网
中国电信
客户资源
认可度 信任度
业主 周边商家
业主
智慧家庭
－光纤宽带 －手机 －ＩＴＶ
情感资源
服务机构 服务人员
地理资源
小区场地 小区设施
学习 深化
从知识大数据中快速提取关键信 息，基于神经网络进行学习和认 知，优化计算模型
人机 交互
通过增强现实、虚拟现实等技 术，以自然友好的方式进行人 机交互
AI Cloud架构 在地产行业的应用
云端 智能
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案(2020年最新完整版)
▪ 企业创新技术投入大
▪ IT和信息化维护能力差
缺技术
缺管理
▪ 缺少便宜好用的管理工具
▪ 企难以吸引到人才 ▪ 难以及时找到合适的人才
睿利而行
缺人才
工业园区
入驻企业 诉求
缺管理
缺资金
缺资金
▪ 企业融资困难 ▪ 企业资金周转慢
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
工业园区信息化应用现状
睿利而行
系统信息共享不足
✓各系统相对独立、分散、集成度较低，各系统之间功能无法融合，不同 业务之间缺乏统筹协同，存在“应用烟囱”现象，系统间无法实现双向数 据集成，缺少通用的基础支撑软件打通底层，难以解决“信息孤岛”问题。
2、特色应用：智能安防系统、行为侦测系统、人脸布控系统、VR实训系统
3、基于AI的特色应用：网络监控、安防报警、AI人脸识别、远程智能智慧应用
4、报警系统集成接入
5、数字广播系统集成接入
6、周界控制系统集成接入
7、 LED显示屏联动报警集成接入
8、RFID人员动态集成接入
9、在线巡更系统集成接入
10、外来人员系统集成
服务实战效能不够
✓现有系统偏重档案数据录入、信息查询和统计报告功能，注重上对下的单向管理需要， 缺乏不同层级角色的定位与细分。面向基层的助推、减负功能不足，面向管理层智能分 析、风险预警、决策支持等功能不强，不能适应实战应用需要。
AI智能+智慧工业园区大数据智慧管理云平台建设和运营整体解决方案
工业园区建设的现状
2、大数据、物联网、AI智能总体架构 4、GIS地图综合监控平台 6、智慧运维综合管控平台
AI+大数据+人工智能+物联网平台整体解决方案
•引言•大数据解决方案•人工智能解决方案目录•物联网平台解决方案•整体解决方案•实施步骤与计划•结论与展望背景介绍在此背景下，提出了一种名为“AI+大数据+人工智能+物联网平台整体解决方案”的方案。
该方案旨在整合多种技术手段，为企业提供全面的数据分析和智能化管理方案，以提升运营效率和市场竞争力。
随着科技的不断发展，人工智能（AI）、大数据、物联网等技术逐渐成为推动社会进步的重要力量。
意义目标解决方案的意义和目标大数据采集030201大数据处理与分析数据挖掘与机器学习运用数据挖掘和机器学习算法，从数据中提取有价值的信息和知识，支持业务决策。
数据可视化与报表生成通过数据可视化工具，将处理后的数据以直观的图表和报表形式呈现，便于分析和监控。
数据分布式处理等，对海量数据进行高效处理。
03数据备份与恢复大数据存储与安全01数据存储架构设计02数据安全保障总结词机器学习是一种基于数据和统计的算法，通过学习大量数据来自动识别模式并进行预测。
深度学习是机器学习的一种，通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习方式。
要点一要点二详细描述机器学习和深度学习是人工智能领域的重要分支，它们都可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林等，深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等。
机器学习与深度学习总结词自然语言处理是一种将人类语言转化为计算机可读懂的语言的技术，包括文本分类、情感分析、命名实体识别等。
详细描述自然语言处理是人工智能领域的重要分支，它涉及到语言学、计算机科学和统计学等多个领域。
NLP技术可以用于文本挖掘、智能客服、舆情分析、机器翻译等领域，帮助企业更好地理解客户需求、市场趋势和竞争环境。
自然语言处理（NLP）计算机视觉与模式识别总结词计算机视觉是利用计算机和图像处理技术来分析和理解图像，包括目标检测、图像分类、人脸识别等。
AI智能+智能运维可视化平台建设综合解决方案
ai智能的优势与局限
03
智能运维可视化平台设计
提高运维管理效率
01
通过智能化、可视化的手段，提高运维管理的效率和响应速度。
可视化平台建设目标
降低运维成本
02
通过集中式、标准化的管理，降低运维成本和人力资源浪费。
增强系统可靠性
03
通过实时监控、预测性维护等手段，增强系统的可靠性和稳定性。
1
可视化平台架构设计
优化资源配置
通过机器学习和大数据分析技术，对运维资源需求进行分析和预测，合理安排资源计划，提高资源利用效率。
能够提高运维效率和准确性，降低运维成本，减少人力投入，提高服务质量。同时，能够实现数据分析和预测，提供决策支持，优化运维流程。
优势
需要大量数据进行训练和学习，对数据质量和算法性能要求较高。同时，目前ai智能技术还无法完全替代人类专家决策，仍需要人工干预和判断。
AI智能预测
解决方案的价值体现
通过AI智能监控和可视化呈现，提高运维管理效率，降低人力成本。
提高运维管理效率
提高系统可靠性
提高数据分析准确性
加速数字化转型
及时发现和预警故障，提高IT系统的可靠性和稳定性。
通过AI智能技术，提高数据分析的准确性，为企业决策提供有效支持。
通过优化IT运维管理策略，加速企业数字化转型，提高企业竞争力。
可视化智能运维平台技术实现
数据标准化
建立统一的数据规范，对数据进行标准化处理，保证数据的质量和可用性。
数据过滤和去重
在数据采集过程中，对数据进行过滤和去重，避免重复数据的采集。
数据压缩和加密
对采集到的数据进行压缩和加密处理，以减少数据传输量和保障数据安全。
AI智能+智能运维可视化平台建设综合解决方案
提升用户体验
通过实时监控和可视化呈现，让用 户能够快速了解系统状态和问题，
提升用户体验。
降低成本和错误率
通过自动化和智能化运维，减少人 工干预和错误，降低成本和错误率 。
实现运维数据价值最大化
通过数据分析和挖掘，发现潜在问 题和优化点，实现运维数据价值最 大化。
02
建设方案概述
建设内容与架构
推动产业发展
该研究成果将推动AI智能+智能运维可视化平台建设相关产业的 发展，为社会带来更多的经济效益和社会效益。
THANKS
感谢观看
采用Elasticsearch和MySQL的 组合方式，实现数据的快速检索 与存储。
平台功能模块介绍
设备管理模块
01
对平台管理的所有设备进行统一管理，支持设备的快速接入与
配置，支持设备的状态监控与告警。
数据分析模块
02
对平台收集的数据进行可视化展示，支持多维度的数据分析与
挖掘，支持数据的快速检索与查询。
平台建设内容
主要包括智能运维可视化平台和AI智能分析模块的建设。
平台架构
采用微服务架构，支持容器化和弹性伸缩，支持横向和纵向的扩展。
技术实现方案
01
02
03
前端技术
后端技术
数据存储
采用React框架，基于组件化的 开发模式，实现可复用的UI组件 。
采用Spring Cloud框架，实现 微服务的拆分与治理，支持服务 的快速迭代与发布。
2
运维人员需要处理大量的数据和日志，以及进 行故障排查和性能优化等工作，传统的手工操 作方式效率低下且容易出错。
3
基于以上背景，企业需要构建一个AI智能+智能 运维可视化平台，以提高运维效率和准确性， 降低成本和错误率。
AI智能+智慧校园可视化云平台建设方案
为确保数据的安全性，应采用必要的安全措施， 如数据加密存储、访问控制等。同时，应建立完 善的数据备份和恢复机制，保证数据的可靠性和 完整性。
数据库表设计
数据库表的设计应遵循第三范式，减少数据冗余 ，保证数据的完整性。具体来说，每个数据库表 都应有主键和外键，并且每个表的字段都应有相 应的描述。
可视化展示层
该层主要负责将处理和挖掘后的数据进行可视化展示，通 过采用大数据可视化技术，如数据报表、数据图、热力图 等方式，帮助用户直观地了解数据。
业务应用层
该层主要包括各种校园管理应用系统，如学生管理系统、 教务管理系统、财务管理系统等，通过调用底层数据和可 视化展示层的数据，实现各种业务的管理和决策。
ai智能+智慧校园可视化云平台建 设方案
目 录
• 背景与目标 • 智慧校园可视化云平台系统设计 • 技术实现与平台开发 • 安全与保障 • 应用场景与效果展示 • 总结与展望
01
背景与目标
背景介绍
社会背景
随着社会信息化的不断发展，教育和校园管理面临着数据不 集中、信息不共享、沟通不顺畅等问题，需要借助信息化手 段提升管理效率和服务质量。
务
THANKS
3
数据挖掘
运用数据挖掘技术，对大量数据进行深入分析 ，发现潜在规律和趋势。
大数据技术应用
数据存储与管理
01
采用分布式存储技术，实现对海量数据的存储和管理，提高数
据可靠性。
数据处理与分析
02
运用大数据处理技术，对海量数据进行高效处理、分析和挖掘
，提取有价值的信息。
数据安全与隐私保护
03
通过数据加密、安全审计等技术手段，保障数据安全和隐私权
AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案
平台功能模块
数据处理
利用AI算法对大数 据进行清洗、整合 、分析和挖掘。
报表生成
根据用户需求生成 各类报表，支持导 出和打印功能。
数据采集
支持多种数据源接 入，如数据库、API 、文件等。
数据可视化
提供丰富的图表类 型和可视化效果， 支持自定义配置。
用户管理
02
AI智能技术概述
AI技术原理
机器学习
通过训练数据，让机器 自动学习并识别模式， 从而进行预测和决策。
深度学习
利用神经网络模型处理 大规模数据，实现更精
确的预测和分类。
自然语言处理
让机器理解和生成人类 语言，实现人机交互。
计算机视觉
利用图像处理和识别技 术，实现目标检测、识
别和跟踪。
AI技术的应用场景
支持多用户角色和 权限管理，保证数 据安全。
平台实施步骤和计划
需求调研
了解用户需求和业务场景，制定 实施计划。
系统设计
根据需求进行系统架构设计和功 能模块规划。
系统开发
按照设计进行系统开发和实现。
后期维护
提供系统运行维护和技术支持服 务。
上线部署
将系统部署到实际运行环境中， 进行上线运行。
系统测试
对开发完成的系统进行测试，确 保功能正常。
06
案例分析
案例一：AI智能在金融风控领域的应用
要点一
总结词
要点二
详细描述
金融风控是AI智能应用的重要领域之一，通过AI技术可以 实现对金融风险的实时监测、预警和防范，提高金融行业 的风险控制能力。
AI智能在金融风控领域的应用主要体现在以下几个方面：1 ）反欺诈识别：利用机器学习算法对大量历史数据进行分 析，识别出异常交易和欺诈行为，及时进行预警和拦截；2 ）信贷风险评估：通过对借款人的个人信息、信用记录等 数据进行分析，评估其信用风险，为信贷决策提供依据；3 ）市场风险预测：利用大数据和机器学习技术对市场数据 进行实时监测和分析，预测市场风险走势，为投资决策提 供支持。
基于AI的智慧社区大数据平台建设方案
基于AI的智慧社区大数据平台建设方案目录一、项目背景与目标 (3)1.1 背景介绍 (4)1.2 项目目标 (5)二、需求分析 (6)2.1 功能需求 (7)2.2 性能需求 (9)2.3 数据需求 (10)2.4 安全性需求 (11)三、技术架构 (12)3.1 总体架构 (13)3.2 技术选型 (14)3.3 系统模块划分 (16)四、平台功能设计 (18)4.1 数据采集与整合 (19)4.2 数据存储与管理 (20)4.3 数据分析与挖掘 (21)4.4 数据可视化与应用 (22)4.5 管理与维护功能 (24)五、平台性能优化 (25)5.1 性能优化策略 (26)5.2 数据处理算法优化 (27)5.3 平台扩展性设计 (28)六、安全与隐私保护 (30)6.1 数据加密与脱敏 (31)6.2 权限管理与访问控制 (32)6.3 安全审计与日志记录 (34)6.4 隐私保护政策与合规性 (35)七、项目实施计划 (37)7.2 任务分工与时间安排 (38)7.3 项目风险与应对措施 (40)八、项目预算与资源需求 (41)8.1 项目预算 (43)8.2 硬件资源需求 (45)8.3 软件资源需求 (46)8.4 人力资源需求 (47)九、项目效益评估 (49)9.1 社会效益评估 (50)9.2 经济效益评估 (52)9.3 环境效益评估 (53)9.4 可持续发展评估 (54)十、项目总结与展望 (55)10.1 项目成果总结 (56)10.3 未来发展趋势与展望 (59)一、项目背景与目标随着科技的不断发展和人们生活水平的提高，智慧社区已经成为了现代城市发展的重要组成部分。
智慧社区通过运用大数据、云计算、物联网等先进技术，实现对社区内各类信息的实时采集、分析和处理，从而为居民提供更加便捷、安全、舒适的生活环境。
基于AI的智慧社区大数据平台建设方案旨在构建一个集数据采集、数据分析、应用服务于一体的综合性平台，以满足社区管理者和居民的需求，提升社区治理水平和服务能力。
智慧园区大数据可视化平台建设和运营一体化解决方案(基于AI、物联网、大数据、云计算、互联网等技术)
结果.
视频智能分析技术在视频录像的应用体现在录像特征检索 ：可通过高性能服务器和智能分析算法 r 将海量视频录像变成用
』
件 ，最大限度的保障人员的人身安全。
智慧管理
2.视频智能分析
视频智能分析是目前视频监控系统智能化应用的热点之一 r ”智慧园区“ 应用平台中的监控模块可基于智能视频分析引擎，
提供穿越警戒建报警、监舍内在ffl人员异常行为（如打架）、限高报警、目标快速移动、目标突然聚集报警等功能 ,并与图像显示
系统联机
息传感设备
采集感知安防相关信息，按约定的协议
』
，经过接口与互联
网相连接 』实现人与物体或是物体与物体相互间的沟通和对话（ 即 M2M ） ,从而给物体赋予 “智能” f 实现智能化识别、定位、跟踪、
监控和程田化管3里的一种网络。
· 智慧园区" 应用平台可以应用RFID等物联网技术 ，对人员进行准
确定位 实现对人员的实时、动态管3里 同时对犯呆力曾漫盾况实时
户感兴趣、带有目标持征的图片和对应前三后五秒的视频流;同日指热感兴趣图片和视频流进行集中存储、智能搜索和分类标注。
智慧管理 即心「
3.应急预案管理
当安防发生重大或特别重大的突发应急事件时 ，日常事件处理已经无法对其进行处理了 ，需要专门流程进行处理 ，这就需 要提供应急处置预案系统给领导、专家等组成的应急才旨挥小组应对重大或特别重大的突发应急事件.
系统更扁平 r 开发和部署效率高。
基于AI(人工智能)智能运维可视化平台解决方案精选全文
AIOps算法层
指标分布预测
指标聚类
KPI联动分析
KPI事件关联
日志事件序列提取
日志事件模板提取
技术能力层
数据源异常标记
单指标异常检测
多指标异常检测
关联分析
故障拓扑图
故障树
根因分析
调用链
告警压缩
单故障止损
灰度版本止损
配置优化
成本分析
容量规划
资源调度
发现问题
定位问题
解决问题
其他
应用层
自适应异常检测
深度挖掘
如何从IT数据中获得洞察？
人工智能算法与分析篇
结合领域知识的人工智能算法
人工智能算法
聚类、决策树、随机森林、卷积神经网络
运维领域知识
异常检测、多维分析、根因分析、故障预测
行业运维经验
金融、运营商、互联网、政府、大型企业
AIOps
OneAPM人工智能算法与分析平台
基础数据层
机器学习算法层
模拟拨测
通过定时任务模拟用户访问和系统调用，主动探测应用服务的可用性指标采集
SDK/API
可根据数据采集（任意数据、任意格式）需要，在应用开发过程中调用SDK和接口采集数据
与已有ITOM工具的对接
JDBC，SNMP TRAP，Web Service，……
OneAPMAIOps
海量数据处理与存储篇
IT数据梳理与关联篇
通过数据模型（Data Module）梳理IT数据
CPU利用率 %
数据库服务错误数
数据库服务请求数
数据库平均响应时间
数据库死锁率
内存空闲率 %
存储空闲率 %
数据库连接池利用率 %
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互联网时代
• 人工智能 • 机器人
来悄 临悄
• 交通工具（即无人机、无人驾驶等） • VR（虚拟现实）
终正 结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
01 核心技术 03
AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案8
人工智能应用领域
郎丰利©
模式识别
自然语言处理
专家系统
图像识别
是在多层神经网络发展的深 主要目标是让机器能够识别、 在工业、农业、商务、科技、 其两个核心问题是图像分类
度学习和深度神经网络的基 操作人类语言，主要包括信 教育、服务等领域被广泛应 和物体检测。在围绕图像内
面临大数据深度挖掘与 分析时，通常采用机器学习， 是基于人工神经网络的深度学 习。可针对海量数据进行分析 计算，并创建相应模型。
知识和数据智能处理
知识处理时通常使用专家 技术，它能运用特定领域中专 家提供的专门知识和经验，通 过智能推理求和，便可解决只 有专家才能解决的问题。
02
人机交互
主要运用到的技术包括机 器人学和模式识别技术，机器 人可以模拟人的行为，而模式 识别则能使用计算机模拟人类 器官对外界的各种感知。
总架构
郎丰利©
AI、物联网、大数据、区块链技术和产品有机结合，相互赋能，打造综合能力产品建设好基础平台 的同时，充分结合海航优势行业，打造优势云产品
客户/行业：
数字航旅 智能安防
科技金融 智慧城市
数据
新零售 智慧物流 智慧教育 智能医疗 连接
1、采用“自建+合作”模式打 造云化场景的产品与交付体系。
• 强人工智能，指比人类更聪明的机器；
AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案6
人工智能发展历程
AI的诞生
1956达特矛斯 会议，“人工智 能”正式诞生
搜索式推理 聊天机器人 乐观思潮
专家系统 知识工程
五代机 神经网络重生
摩尔定律 统计机器学习
AI广泛应用
郎丰利© 深度学习
人工智能
1956
孕育期
AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案
AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案
目录 Contents 第一章 AI+人工智能革命 第二章 AI+大数据可视化整体架构 第三章 AI+大数据可视化技术能力 第四章 AI+大数据可视化解决方案 第五章 应用案例
AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案
础上，被运用于虹膜识别、 息抽取、机器翻译、摘要、 用，如农业方面的作物病虫 容的信息检索、广告投放、
步态识别、身份识别等方面。 搜索及人机交互等。
预测专家系统等。
用户分析、商品推荐等互联
网应用在应用广泛。
AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案9
手机中的AI
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AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案10
郎丰利©
复 杂 度
蒸汽机
电力广泛应用
18世纪末
20世纪初
自动化、信息化
信息物联系统
1970年代初
AI智能今+大天数据可视化平台建设综合解决方时案5间
什么是人工智能(AI)?
人工智能：国家战略(2017年政府工作报告)
• 全面实施战略性新兴产业发展规划，加快人工智能 等技术的研发和转化，做大做强产业集群
感知、数据 数据 赋能
赋能
· 设备管理、连接管理平台、 RFID\NFC电子标签、2G\4G
硬件、数据
物联网 · 数据分析平台 · 物联网能力服务、规则引擎、
数据 溯源
生命周期管理
安全
数据 决策
· 基于“听说看辨想”的基础能力平
台、智能客服云
AI · 身份认证云、知识图谱、AI能力开 数据 放平台、刷脸考勤云
区块
· 深度学习框架、超算中心
链 决策
数据
决策
接入&节点管理、账本应用
数据
决策
2、基础能力现阶段以合资，合 作，采购等方式引入。逐渐培 养自主研发能力。
3、融合 “AI+BlockChain+Iot+Data ”，多种赋能，形成综合解决 方案。
4、结合海航优势行业，针对场 景打磨产品，形成标准灵活的 云化产品。
电子计算机 机 器翻译与NLP 图灵测试 计算 机下棋 早期神
经网络
1974
1980
所有的AI程序 都只是“玩具”
运算能力
计算复杂性
常识与推理
1987
1993
未达预期 削减投入
2006
2016
大数据 计算能力 应用增多
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人工智能核心技术
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数据挖掘与分析
AI Roadmap
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AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案11
国人为什么要关注AI？
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AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案12
AI学科结构
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计算原理 算法分析
控制理论 空间研究
自动程序设计
机器人
工业自动化
逻辑 数学
系统程序设计
心理学 图示学
认识论
心理学
逻辑学
自动定理证明
大数据
· 大数据银行项目平台(API市场） · 多维度数据源整合平台 ：
· 航旅大数据基地数据平台 · 联通大数据公司-精能够准营销产品 · 京东万象航旅数据标签场景产品
超算中心、GPU集群
AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案3
AI+人工智能革命
AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案
人工智能将引领人类第四次工业革命 – 智能化
有关学科 图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉
计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
• 把发展智能制造作为主攻方向，推进国家智能制造 示范区、制造业创新中心建设
什么是人工智能？
• 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩 写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人 的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的 技术科学。
• 它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人 类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的 研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言 Fra bibliotek理和专家系统等。
• 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可 能超过人的智能。
郎丰利©
人工智能有那些类型？
• 弱人工智能，包含基础的、特定场景下角色型的任 务，如Siri等聊天机器人和AlphaGo等下棋机器人 ；
• 通用人工智能，包含人类水平的任务，涉及机器的 持续学习；