馮宇彥：基于大數(shù)據(jù)與人工智能的智慧交通云:

騰訊交通云為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)遠(yuǎn)景也制定了很大的計(jì)劃，大家看到我這上面寫的各個(gè)領(lǐng)域，總結(jié)一句話就是：天上飛的、地上跑的和水里游的都是我們智慧交通涉及的領(lǐng)域。騰訊做智慧交通打算怎么做呢？ 有一個(gè)例子，我們?cè)跈C(jī)場(chǎng)和高鐵站這種公交樞紐，在它的進(jìn)站以及整個(gè)大廳里面這么多人在這里走，我們根據(jù)公安的要求，要從里面識(shí)別出一些重點(diǎn)防范的人群，比如說(shuō)吸毒的、小偷小摸，還有全國(guó)通緝的犯罪嫌疑人，通過(guò)人在里面巡防 其次，安全第一還體現(xiàn)在人流、客流以及人員聚集，這些都是安防的一些隱患，如何快速地識(shí)別這些安防隱患，結(jié)合騰訊地圖和我們的城市計(jì)算服務(wù)，把這兩個(gè)結(jié)合起來(lái)，大家就可以看到我上面畫(huà)的，這就是我們廣州本地的一個(gè)車站 政府監(jiān)管更想宏觀地了解我的人從哪個(gè)城市遷徙到哪個(gè)城市，用的是什么交通工具，在什么時(shí)段會(huì)進(jìn)行爆發(fā)式增長(zhǎng)，以便進(jìn)行政策和實(shí)際警力的部署，這張圖就是我們給廣東省交通廳做的2017年春運(yùn)的分析圖，我們做了很多這樣的分析圖 ，它就分析了春運(yùn)期間人口遷徙以及所乘坐的不同交通工具的情況，以及到不同城市的人數(shù)有多少。

協(xié)同移動(dòng)工作臺(tái)現(xiàn)狀如何？看下面十組數(shù)字就清楚！:

2016 年，移動(dòng)信息化已經(jīng)進(jìn)入高速發(fā)展的新階段，企業(yè)用戶通過(guò)實(shí)踐認(rèn)識(shí)到移動(dòng)信息化不僅給企業(yè)帶來(lái)辦公方式的變化，更推動(dòng)了深層次的業(yè)務(wù)方式、管理模式的變革。協(xié)同移動(dòng)工作臺(tái)廠商將在其中扮演什么角色？ 由于傳統(tǒng)的 oa 系統(tǒng)已無(wú)法滿足企業(yè)發(fā)展的需求，企業(yè)更希望擁有移動(dòng) oa 辦公和企業(yè)級(jí)社交結(jié)合的這樣的一個(gè)平臺(tái)，能為企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中遇到的投融資、政策申報(bào)、整合營(yíng)銷、資源共享等問(wèn)題，雖然博客、微博、微信等應(yīng)用能吸引廣泛群體使用 辦公模式的改變，其中協(xié)同移動(dòng)工作臺(tái)即是近年來(lái)出現(xiàn)的典型應(yīng)用，一方面企業(yè)用戶需要滿足在移動(dòng)化背景下實(shí)現(xiàn)可靠的辦公的需求，另一方面也是 oa 廠商進(jìn)行 oa 產(chǎn)品自我創(chuàng)新的必然。 六、30.3% 的企業(yè)用戶對(duì)在線直銷很青睞移動(dòng)信息化研究中心數(shù)據(jù)顯示：30.3% 的企業(yè)用戶通過(guò)廠商的線上直銷渠道購(gòu)買協(xié)同移動(dòng)工作臺(tái)產(chǎn)品服務(wù)，已接近傳統(tǒng)線下直銷渠道（31.0%）。 另一方面，對(duì)于一些需要快速在多個(gè)地區(qū)建立分支機(jī)構(gòu)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，協(xié)同移動(dòng)工作臺(tái)具有的優(yōu)勢(shì)更加突出，相比較傳統(tǒng) oa 需要實(shí)施、培訓(xùn)等復(fù)雜環(huán)節(jié)才能實(shí)現(xiàn)上線運(yùn)行，協(xié)同移動(dòng)工作臺(tái)則可以快速部署到分支機(jī)構(gòu)員工的移動(dòng)終端上

除了web和node，javascript還能做什么:

那么，除此之外， javascript還可以做什么？ ，可能有錯(cuò)誤和紕漏，還請(qǐng)指正! 這當(dāng)然也是可以的，道理和第5點(diǎn)是類似的，這里不多闡述，參考 參考資料 vscode插件開(kāi)發(fā)全攻略（一）概覽 s9.nodeos: 屬于js的操作系統(tǒng)(當(dāng)然了，js寫操作系統(tǒng)，相對(duì)其他語(yǔ)言來(lái)說(shuō)肯定是被動(dòng)的 ，但是我覺(jué)得吧，閱讀其源碼有利于前端工程師去了解操作系統(tǒng)的組成和構(gòu)造，就是一個(gè)學(xué)習(xí)的窗口吧)nodeos是一個(gè)由node.js設(shè)計(jì)的操作系統(tǒng)，發(fā)布于2015年。 地址 總結(jié)這篇文章，說(shuō)了些東西，也什么都沒(méi)說(shuō)。

【業(yè)界】科技讓生活更美好 利用人工智能預(yù)測(cè)城市洪水:

隨著氣候變化的加速，世界各地的沿海社區(qū)面臨著海平面上升的威脅。研究人員認(rèn)為他們可以通過(guò)結(jié)合人工智能、社交媒體和眾包應(yīng)用等工具，幫助這些社區(qū)為自然災(zāi)害做準(zhǔn)備。 鄧迪團(tuán)隊(duì)著手開(kāi)發(fā)一種早期的洪水檢測(cè)系統(tǒng)，從一個(gè)高度分辨率的城市洪水計(jì)算機(jī)模型開(kāi)始。為了使模型更可靠，研究人員需要對(duì)驗(yàn)證模型結(jié)果與地面接收的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。 衛(wèi)星遙感成本昂貴，經(jīng)常受到城市地區(qū)技術(shù)問(wèn)題的影響，并且地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)的安裝和維護(hù)費(fèi)用很高。即使由政府工作人員進(jìn)行證人調(diào)查，也超出了預(yù)算。 通過(guò)在twitter上搜索諸如“洪水”、“大壩”、“堤壩”等關(guān)鍵詞，該團(tuán)隊(duì)就能識(shí)別出洪水事件。然后，使用一種被稱為自然語(yǔ)言處理(nlp)的人工智能，根據(jù)嚴(yán)重程度和位置等因素對(duì)這些事件進(jìn)行排序。 借助這些工具，他們希望幫助社區(qū)預(yù)防潛在的洪水問(wèn)題。系統(tǒng)并不完美。wang和他的團(tuán)隊(duì)使用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)程序的準(zhǔn)確率達(dá)到了70%，盡管他們還在繼續(xù)在mycoast的照片上進(jìn)行訓(xùn)練。

吳旗縣政務(wù)政務(wù)OA系統(tǒng)：堆龍德慶縣政府機(jī)關(guān)oa中政務(wù)大數(shù)據(jù)系列6：政務(wù)大數(shù)據(jù)的物理模型

也?！倍缃?，企業(yè)想要更快的發(fā)展，更高效的完成業(yè)務(wù)指標(biāo)，也需要進(jìn)行借力使力。 而西安oa就是這股力，企業(yè)憑借這股力，無(wú)形中提高企業(yè)效益。 一、提高工作效率西安oa能夠快速提高員工的工作效率已是不爭(zhēng)的事實(shí)，當(dāng)員工需要審批流程時(shí)，不再需要進(jìn)行部門跑動(dòng)，只需要在系統(tǒng)一端發(fā)起申請(qǐng)、并且實(shí)時(shí)進(jìn)行流程監(jiān)控即可。當(dāng)企業(yè)員工需要溝通工作事項(xiàng)時(shí)，員工只需要在短消息里進(jìn)行互動(dòng)即可，短消息的溝通內(nèi)容還能作為憑證保留下來(lái)，做到權(quán)責(zé)分明。 二、精準(zhǔn)決策西安oa的報(bào)表分析，是領(lǐng)導(dǎo)層最關(guān)注的一個(gè)功能，西安oa能夠?qū)⑾到y(tǒng)內(nèi)部和系統(tǒng)外部的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、匯總、分析，讓領(lǐng)導(dǎo)層從各方面看待問(wèn)題、分析問(wèn)題，也幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行精準(zhǔn)決策。政務(wù)是個(gè)大市場(chǎng)，阿里、騰訊、電信、華為都在賠本賺吆喝。本文作者宇同學(xué)是資深從業(yè)人士，研發(fā)總監(jiān)，他會(huì)寫一系列文章來(lái)闡述政務(wù)云全景。 前面三篇分別深入闡述： 政務(wù)大數(shù)據(jù)點(diǎn)本質(zhì)：《 淺談?wù)?wù)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)》 政務(wù)大數(shù)據(jù)的全景圖：《政務(wù)大數(shù)據(jù)的全景圖》 政務(wù)大數(shù)據(jù)的上下文范圍：《政務(wù)大數(shù)據(jù)的上下文范圍》 政務(wù)大數(shù)據(jù)的概念模型：《政務(wù)大數(shù)據(jù)的概念模型》 政務(wù)大數(shù)據(jù)的邏輯模型：《政務(wù)大數(shù)據(jù)的邏輯模型》 反響非常好，本篇接上一篇講講政務(wù)大數(shù)據(jù)的物理模型。希望大家會(huì)喜歡！ 后續(xù)還有一系列文章；敬請(qǐng)期待。 在《政務(wù)大數(shù)據(jù)的邏輯模型》一文中提到，政務(wù)大數(shù)據(jù)在物理上分為“數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)服務(wù)”三個(gè)重要層面，其物理模型示意圖如下： 就政務(wù)大數(shù)據(jù)的物理模型整體而言，存儲(chǔ)層是技術(shù)基礎(chǔ)、計(jì)算層是核心能力、服務(wù)層是核心價(jià)值。立體、全方位（全面覆蓋數(shù)據(jù)訪問(wèn)鑒權(quán)認(rèn)證、數(shù)據(jù)安全傳輸和數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)等全過(guò)程&全生命周期）的安全保障機(jī)制與體系建設(shè)是政務(wù)大數(shù)據(jù)提供和使用服務(wù)的基本前提。綜合、系統(tǒng)化（充分運(yùn)用系統(tǒng)工程思想，不斷提升、優(yōu)化整個(gè)鏈條的價(jià)值再生&可持續(xù)能力）的運(yùn)營(yíng)支撐機(jī)制與體系建設(shè)是為實(shí)現(xiàn)政務(wù)大數(shù)據(jù)“自治和自優(yōu)化”這一最終目標(biāo)做準(zhǔn)備的。注：在《政務(wù)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)》一文中提到：“政務(wù)大數(shù)據(jù)的未來(lái)是數(shù)據(jù)自治”。 有關(guān)政務(wù)大數(shù)據(jù)的立體安全保障機(jī)制與體系建設(shè)將在后續(xù)文章《政務(wù)大數(shù)據(jù)的安全》中具體展開(kāi)，有關(guān)政務(wù)大數(shù)據(jù)的綜合運(yùn)營(yíng)支撐機(jī)制與體系建設(shè)將在后續(xù)文章《政務(wù)大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)》中具體展開(kāi)，本文重點(diǎn)討論政務(wù)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算和服務(wù)三層物理模型。 如同資源虛擬化是實(shí)現(xiàn)云計(jì)算的重要具體技術(shù)，大數(shù)據(jù)也離不開(kāi)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、決策支持、商業(yè)智能、分布式計(jì)算等傳統(tǒng)it技術(shù)。然而，大數(shù)據(jù)是一個(gè)更加綜合、龐雜的生態(tài)體系，它需要it技術(shù)的支撐但不僅僅是it技術(shù)本身，其本質(zhì)上還是數(shù)據(jù)，是能夠資源化的、有商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)始終存在，但以前將其存儲(chǔ)起來(lái)是一個(gè)問(wèn)題，隨著存儲(chǔ)軟硬件技術(shù)的發(fā)展，容量已經(jīng)不是問(wèn)題，可以實(shí)際利用的海量數(shù)據(jù)就產(chǎn)生了。還有就是計(jì)算能力的快速發(fā)展，使得基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行全樣本的計(jì)算和分析由不可能變成現(xiàn)實(shí)。具體到政務(wù)大數(shù)據(jù)而言，很多時(shí)候其體量并不大，原因在于長(zhǎng)期以來(lái)被人為的按照地域、按照職能、按照主題、按照數(shù)據(jù)類型分割了。這種分割的現(xiàn)狀源于之前對(duì)全樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、通信和計(jì)算的能力局限，以及數(shù)據(jù)的價(jià)值密度過(guò)低而持有成本過(guò)高。隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，以及物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0以及機(jī)器智能技術(shù)的不斷成熟，政務(wù)大數(shù)據(jù)具備了發(fā)展的土壤，也具備了發(fā)展的時(shí)機(jī)。歸根到底，政務(wù)大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值在于政務(wù)優(yōu)化（協(xié)同、治理、服務(wù)和決策）。如果政務(wù)優(yōu)化比作一個(gè)人的綜合價(jià)值，存儲(chǔ)層就是其記憶的信息和知識(shí)（記憶力和記憶量），計(jì)算層是其學(xué)和做的能力（智商和反應(yīng)能力），服務(wù)層是其結(jié)果規(guī)劃、產(chǎn)出能力（大局觀、情商和效率）。 政務(wù)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)層從大的方面來(lái)講就是要解決好結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化兩類數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問(wèn)題。這兩類數(shù)據(jù)并不孤立，而且需要相互轉(zhuǎn)化：非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)往往需要將其屬性信息結(jié)構(gòu)化，如視頻、圖像、聲音、文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所表達(dá)的主題、關(guān)鍵詞、人物對(duì)象等信息往往會(huì)以結(jié)構(gòu)化的方式予以展現(xiàn)；同時(shí)，結(jié)構(gòu)化的信息也需要轉(zhuǎn)換成非結(jié)構(gòu)化的形式，比如企業(yè)或個(gè)人信用信息往往需要形成一份可讀的文檔型的信用報(bào)告，還有類似語(yǔ)音導(dǎo)航、智能設(shè)備的智能控制，根據(jù)矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行地圖繪制以及三維建模等都是在把結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化。因此，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是緊密聯(lián)系的，也是可以相互轉(zhuǎn)化的。不太認(rèn)同劃分出第三類數(shù)據(jù)“半結(jié)構(gòu)化”，基本上這類數(shù)據(jù)就是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合模式。 鑒于政務(wù)信息資源的特點(diǎn)，其數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化往往取決于其原始來(lái)源和用途目的的綜合作用。如攝像頭采集的是圖形、圖像信息或者音視頻信息，在交通及治安執(zhí)法時(shí)需要識(shí)別人物（人臉）、車牌，就需要把非結(jié)構(gòu)化的圖像轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的信息。又如相關(guān)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備傳感器采集的溫度、濕度、pm2.5、甲醛等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，往往需要刻畫(huà)出圖文并茂的環(huán)境質(zhì)量報(bào)告。再如公共資源交易信息，即有非結(jié)構(gòu)化的標(biāo)書(shū)、投標(biāo)書(shū)、技術(shù)圖紙等數(shù)據(jù)，也有結(jié)構(gòu)化的交易主體、交易過(guò)程及結(jié)果信息、評(píng)審專家信息等數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合是常態(tài)，分別開(kāi)來(lái)的時(shí)候往往是場(chǎng)景不同。 從具體的數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)來(lái)講，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)如oracle、sqlserver、db2、sybase、mysql、postsql等以及達(dá)夢(mèng)、人大金倉(cāng)、南大通用等國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)多為關(guān)系型數(shù)據(jù)（sql數(shù)據(jù)庫(kù)），適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、適合事務(wù)處理（強(qiáng)調(diào)acid特性：atomicity、consistency、isolation和durability）。與之對(duì)應(yīng)的是nosql（not only sql）數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)種類比較龐雜，廣義來(lái)講面向文檔的mongodb、couchdb等，圖形(graph)數(shù)據(jù)庫(kù)neo4j、allegrograp、graphdb等，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)memcached、redis、roma等，面向列的cassandra、hbase等（強(qiáng)調(diào)cap特性：consistency、availability和partitiontolerance）。從某種程度上來(lái)講，nosql是在分布式存儲(chǔ)的飛速發(fā)展和日益成熟而逐漸登上舞臺(tái)成為sql數(shù)據(jù)的重要補(bǔ)充的。當(dāng)然，分布式存儲(chǔ)并非nosql數(shù)據(jù)的專屬，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)也同樣對(duì)分布式存儲(chǔ)有較好的支持。如果說(shuō)分布式計(jì)算本質(zhì)是在充分共享利用關(guān)鍵計(jì)算資源和負(fù)載分擔(dān)，那么對(duì)應(yīng)于分布式計(jì)算的分布式存儲(chǔ)就是依賴于分布式文件系統(tǒng)，來(lái)提高存儲(chǔ)能力的可擴(kuò)展性。 在搭建政務(wù)大數(shù)據(jù)的物理結(jié)構(gòu)時(shí)，可以參考淘寶商城（采用阿里自主研發(fā)的oceanbase和tair），優(yōu)酷（采用開(kāi)放的hbase、mongodb和redis）等典型方案?？紤]到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的綜合支持以及自主可控的指標(biāo)，也可以采用國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)組合方案（dm/gbase/kingbasees/openbase/神通數(shù)據(jù)庫(kù)等+sequoiadb巨杉數(shù)據(jù)庫(kù)等）或者開(kāi)放的存儲(chǔ)平臺(tái)（mysql+hbase、mongodb和redis）以及基于全文檢索的es（elasticssearch）/apache solr等。伴隨著云計(jì)算的快速發(fā)展，致力于daas的云數(shù)據(jù)庫(kù)也會(huì)成為搭建政務(wù)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層的重要選擇（前提是安全、自主和可控三者的良好平衡）。 政務(wù)大數(shù)據(jù)的計(jì)算層是圍繞著政務(wù)業(yè)務(wù)來(lái)展開(kāi)的，政務(wù)大體上可以分為協(xié)同（g2g：政府對(duì)政府）、治理（g2s：政府對(duì)社會(huì)）、服務(wù)(g2c：政府對(duì)公眾&g2b：政府對(duì)企業(yè))和決策（g2s：政府對(duì)社會(huì)）四個(gè)部分。其中，政務(wù)大數(shù)據(jù)的治理和決策是政府對(duì)社會(huì)的治理和決策的重要組成部分；政務(wù)協(xié)同是政府對(duì)外提供政務(wù)服務(wù)的基礎(chǔ)，政府各組成部門以及公務(wù)員之間通過(guò)工作協(xié)同使政務(wù)數(shù)據(jù)協(xié)同起來(lái)、聚合起來(lái)形成統(tǒng)一的政務(wù)信息資源庫(kù)。政務(wù)的治理過(guò)程既是政府對(duì)社會(huì)的監(jiān)督、管理基礎(chǔ)上的治理，也是對(duì)政務(wù)信息資源庫(kù)的數(shù)據(jù)治理。政務(wù)的服務(wù)與決策是基于政務(wù)信息資源庫(kù)的，也是以政務(wù)協(xié)同和治理為前提的。在提供服務(wù)和智慧決策的過(guò)程中，政務(wù)大數(shù)據(jù)的作用十分重要。因此，在政務(wù)活動(dòng)中產(chǎn)生的政務(wù)大數(shù)據(jù)的原始信息——政務(wù)信息資源庫(kù)，需要通過(guò)關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測(cè)、時(shí)序模式和偏差分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及信息組合、數(shù)學(xué)建模、相關(guān)性分析等數(shù)據(jù)計(jì)算。 政務(wù)大數(shù)據(jù)的計(jì)算層就是要把分散在各個(gè)原始存儲(chǔ)單元中的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組合、運(yùn)算形成更全貌、綜合或者更深層次、全新的數(shù)據(jù)價(jià)值。從政務(wù)的特點(diǎn)來(lái)看，其實(shí)時(shí)/準(zhǔn)實(shí)時(shí)計(jì)算里既包含面向業(yè)務(wù)分析的olap（實(shí)時(shí)在線分析），也包含面向業(yè)務(wù)的oltp（實(shí)時(shí)事務(wù)處理）;非實(shí)時(shí)[離線]計(jì)算里，既包括面向業(yè)務(wù)分析的離線分析，也包括面向業(yè)務(wù)的離線處理。 就政務(wù)大數(shù)據(jù)而言，其計(jì)算層主要是面向業(yè)務(wù)分析的實(shí)時(shí)/準(zhǔn)實(shí)時(shí)和離線計(jì)算。其中，政務(wù)大數(shù)據(jù)的離線計(jì)算仍是適用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本理論：如維度表和事實(shí)表的深度融合構(gòu)成維度模型；基于數(shù)據(jù)立方體實(shí)現(xiàn)五種基本操作（consolidation/roll-up、drill-down、slice、dice和pivot）；融合了rolap[關(guān)系型]和molap[多維]的holap[混合型]分析；以ods[operational data store]為主要存儲(chǔ)模式等）。政務(wù)大數(shù)據(jù)的離線計(jì)算可以采用mapreduce分布式計(jì)算模型（如spark集群計(jì)算環(huán)境）和apache hive基于hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具；實(shí)時(shí)計(jì)算可以采用apache storm+redis來(lái)實(shí)現(xiàn)；日志處理方面可同時(shí)使用flume（日志收集管道）和kafka（分布式消息隊(duì)列），日志流向可以從log到kafka，再?gòu)膋afka到strom上，再由flume去讀取日志消息。 政務(wù)大數(shù)據(jù)的服務(wù)層是基于計(jì)算層的支撐來(lái)實(shí)現(xiàn)的，按照計(jì)算層的政務(wù)協(xié)同、政務(wù)治理、政務(wù)服務(wù)和政務(wù)決策四類政務(wù)大數(shù)據(jù)群組，依次衍生出“協(xié)同流程、協(xié)同成效”，“治理體系、治理收益”，“服務(wù)提供、服務(wù)優(yōu)化”和“政務(wù)研判、政務(wù)預(yù)測(cè)”等八大政務(wù)業(yè)務(wù)主題域。 其中，協(xié)同流程重點(diǎn)是提供政務(wù)活動(dòng)的業(yè)務(wù)流程、過(guò)程數(shù)據(jù)支持，協(xié)同成效是對(duì)政務(wù)活動(dòng)的價(jià)值評(píng)估、衡量，兩者共同構(gòu)成政務(wù)大數(shù)據(jù)在協(xié)同層面提供的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)、增值服務(wù)和價(jià)值創(chuàng)新；治理體系是政務(wù)監(jiān)管評(píng)價(jià)、綜合治理在政務(wù)數(shù)據(jù)層面上進(jìn)行具體保障的系統(tǒng)性規(guī)劃以及工具集、作業(yè)集，治理收益是治理效果的具體量化、數(shù)據(jù)展現(xiàn)；服務(wù)提供和服務(wù)優(yōu)化也是相輔相成的，前者是基礎(chǔ)、后者是用于政務(wù)服務(wù)的自我改進(jìn)、提升；政務(wù)研判是對(duì)政務(wù)活動(dòng)的研究、分析和判定，核心目標(biāo)是政務(wù)預(yù)測(cè)，即服務(wù)于對(duì)政務(wù)活動(dòng)的未來(lái)預(yù)測(cè)、更好支撐未來(lái)的政務(wù)活動(dòng)。從技術(shù)落地上來(lái)講，政務(wù)大數(shù)據(jù)的服務(wù)層是需要可視化技術(shù)、機(jī)器智能技術(shù)進(jìn)行支撐的，前者用于展現(xiàn)展示和基礎(chǔ)互動(dòng)，后者用于基于ai技術(shù)的虛擬“專家”智庫(kù)/團(tuán)隊(duì)。其中，可視化技術(shù)未來(lái)必然是要和vr（virtual reality）、ar（augmented reality）、mr（mixed reality）、hr（holographic reality）、er（expander reality）等xr技術(shù)相融合，來(lái)提高人與數(shù)據(jù)的互動(dòng)。 關(guān)于政務(wù)大數(shù)據(jù)在服務(wù)層的8大業(yè)務(wù)主題域（政務(wù)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是政務(wù)，所以也是政務(wù)的8大業(yè)務(wù)主題域），計(jì)劃在漫談?wù)?wù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)文章完稿后，再分別做專題討論，所以本文就不再進(jìn)一步深入闡述了。 簡(jiǎn)言之，政務(wù)大數(shù)據(jù)的物理模型是服務(wù)于其概念模型，依據(jù)其邏輯模型進(jìn)行政務(wù)大數(shù)據(jù)的實(shí)際實(shí)施、落地的。政務(wù)大數(shù)據(jù)的范圍非常廣泛，本文僅對(duì)整體脈絡(luò)、通用業(yè)務(wù)、常用技術(shù)進(jìn)行了說(shuō)明。鑒于作者本人的學(xué)識(shí)、經(jīng)驗(yàn)所限，相關(guān)內(nèi)容難免有偏頗甚至錯(cuò)誤之處，非常歡迎感興趣的同仁一起研討。同時(shí)，也會(huì)持續(xù)在該領(lǐng)域進(jìn)行研究，并將心得、體會(huì)及時(shí)與大家分享。

【深度長(zhǎng)文】人工智能過(guò)去60年沉浮史，未來(lái)60年將徹底改變?nèi)祟?

此外，其它成果包括能自動(dòng)識(shí)別信封上郵政編碼的機(jī)器，就是通過(guò)人工智能網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，精度可達(dá)99%以上，已經(jīng)超過(guò)普通人的水平。于是，大家又開(kāi)始覺(jué)得人工智能還是有戲。? 的時(shí)候，ibm watson是由10臺(tái)ibm商用服務(wù)器power750組成的計(jì)算系統(tǒng)。 其中，merge的技術(shù)平臺(tái)普遍應(yīng)用在7500余家美國(guó)醫(yī)院及全球眾多著名臨床研究機(jī)構(gòu)和制藥公司。2016年剛開(kāi)年，ibm就宣布進(jìn)行了郭士納以來(lái)一次大型的組織調(diào)整。 目前已經(jīng)有36個(gè)國(guó)家、17個(gè)行業(yè)的企業(yè)在使用watson的認(rèn)知技術(shù)，全球超過(guò)7.7萬(wàn)名開(kāi)發(fā)者在使用watson developer cloud平臺(tái)，超過(guò)350家生態(tài)系統(tǒng)中合作伙伴及企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)正在構(gòu)建基于認(rèn)知技術(shù)的應(yīng)用 、產(chǎn)品和服務(wù)，其中100家企業(yè)已將產(chǎn)品推向市場(chǎng)。

大數(shù)據(jù)正給你的信用打分:

黨的十八屆三中全會(huì)強(qiáng)調(diào)建立健全社會(huì)征信體系，褒揚(yáng)誠(chéng)信，懲戒失信。目前，我國(guó)個(gè)人信用體系仍然不夠完善，成為制約經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的“軟肋”。推進(jìn)我國(guó)的個(gè)人信用系統(tǒng)建設(shè)，企業(yè)、個(gè)人和政府分別能做些什么？ 1月28日，市場(chǎng)化運(yùn)作的征信機(jī)構(gòu)——芝麻信用開(kāi)始在部分用戶中進(jìn)行公測(cè)，首推芝麻信用分，直觀地呈現(xiàn)用戶的信用水平。 芝麻信用的相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人說(shuō)，“讓征信覆蓋到盡量多的人群，是對(duì)已有征信系統(tǒng)的補(bǔ)充，具有一定普惠性質(zhì)?！?信用系統(tǒng)完善后，這樣的情形也將發(fā)生在我們身邊。 據(jù)透露，公測(cè)期間芝麻信用已經(jīng)跟租車、租房、婚戀、簽證等多個(gè)領(lǐng)域的合作伙伴談定合作，并將很快試驗(yàn)性地對(duì)外提供服務(wù)。 在德國(guó)，有一家政府主導(dǎo)的征信機(jī)構(gòu)，不過(guò)影響很小，目前最大的征信機(jī)構(gòu)是一家民營(yíng)公司，它儲(chǔ)存著6600余萬(wàn)個(gè)人及400萬(wàn)家企業(yè)的6.5億條信息，這意味著德國(guó)34的人口、幾乎全部企業(yè)的信用狀況都有據(jù)可查。

rhel5上配置vncserver:

vnc一個(gè)遠(yuǎn)程顯示系統(tǒng)，管理員通過(guò)它不僅僅可以在運(yùn)行程序的本地機(jī)上察看桌面環(huán)境，而且可以從inte運(yùn)維 vnc一個(gè)遠(yuǎn)程顯示系統(tǒng)，管理員通過(guò)它不僅僅可以在運(yùn)行程序的本地機(jī)上察看桌面環(huán)境，而且可以從 internet 上的任何地方察看遠(yuǎn)程機(jī)器的運(yùn)行情況，而且它具有跨平臺(tái)的特性。 將要vnc的用戶名稱加入到配置文件：注：用戶名是指linux系統(tǒng)本身就加入過(guò)的用戶的名稱# vim etcsysconfigvncserversvncservers1:php-oa 2:root 3: 啟動(dòng)vnc服務(wù) 要使用root來(lái)啟動(dòng)服務(wù) #service vncserver start4. etcx11xinitxinitrcservice vncserver restart 成功在window 下面運(yùn)行vnc在server里面輸入：10.61.0.222:5902??? 一定要注意端口在password里輸入剛才設(shè)置的密碼

區(qū)塊鏈新政出臺(tái) 全球加密貨幣加速合規(guī):

8月4日，北京市委辦公廳、北京市人民政府辦公廳印發(fā)《北京市關(guān)于加快建設(shè)全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)標(biāo)桿城市的實(shí)施方案》（下稱《方案》），《方案》指出，要超前布局區(qū)塊鏈，圍繞區(qū)塊鏈高性能、安全性、隱私保護(hù)、可擴(kuò)展性等方向 ，加快共識(shí)機(jī)制、分布式存儲(chǔ)、跨鏈協(xié)議、智能合約等技術(shù)突破，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模區(qū)塊鏈算法性能關(guān)鍵技術(shù)突破，以及通過(guò)匯聚激活超大規(guī)模的數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)，率先建設(shè)數(shù)據(jù)原生的城市基礎(chǔ)設(shè)施，集中建設(shè)開(kāi)放互聯(lián)的國(guó)際數(shù)據(jù)樞紐等來(lái)打造全球領(lǐng)先的數(shù)字經(jīng)濟(jì)新體系 8月4日消息，福建省發(fā)改委發(fā)布《福建省發(fā)展和改革委員會(huì)福建省財(cái)政廳關(guān)于組織申報(bào)人工智能、5g、區(qū)塊鏈等 2021 年省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展專項(xiàng)資金的通知》（下稱《通知》），《通知》將設(shè)立數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展專項(xiàng)資金，其中區(qū)塊鏈方向?qū)⒅攸c(diǎn)支持區(qū)塊鏈?zhǔn)痉稇?yīng)用 另外，除北京、福建外，海南、貴州、云南等省市已經(jīng)陸續(xù)出臺(tái)或施行了區(qū)塊鏈技術(shù)補(bǔ)助政策幫助區(qū)塊鏈在中國(guó)繼續(xù)蓬勃發(fā)展！另外，中國(guó)對(duì)待區(qū)塊鏈技術(shù)的補(bǔ)助、補(bǔ)貼政策也影響到了其他國(guó)家的相關(guān)政策制定。 中幣（zb）研究院認(rèn)為，美國(guó)證券交易委員會(huì)與美國(guó)貨幣監(jiān)理署的相關(guān)態(tài)度表示美國(guó)相關(guān)金融部門正在考慮逐步放開(kāi)etf申請(qǐng)，繼而影響全球加密貨幣合規(guī)化的整體進(jìn)度，分析人士認(rèn)為，中國(guó)、美國(guó)、西班牙等國(guó)家的相關(guān)政策會(huì)加速加密貨幣合規(guī)化的進(jìn)程

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