吴旗县政务oa系统：堆龙德庆县政府机关oa中政务大数据系列6：政务大数据的物理模型

吴旗县政务政务OA系统：堆龙德庆县政府机关oa中政务大数据系列6：政务大数据的物理模型使力的观点：“登高而招，臂非加长也，而见者远；顺风而呼，声非加疾也，而闻者彰。假舆马者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 在《政务大数据的逻辑模型》一文中提到，政务大数据在物理上分为“数据存储、数据计算和数据服务”三个重要层面，其物理模型示意图如下： 就政务大数据的物理模型整体而言，存储层是技术基础、计算层是核心能力、服务层是核心价值。立体、全方位（全面覆盖数据访问鉴权认证、数据安全传输和数据安全存储等全过程&


冯宇彦：基于大数据与人工智能的智慧交通云:

腾讯交通云为了实现这个远景也制定了很大的计划，大家看到我这上面写的各个领域，总结一句话就是：天上飞的、地上跑的和水里游的都是我们智慧交通涉及的领域。腾讯做智慧交通打算怎么做呢？ 有一个例子，我们在机场和高铁站这种公交枢纽，在它的进站以及整个大厅里面这么多人在这里走，我们根据公安的要求，要从里面识别出一些重点防范的人群，比如说吸毒的、小偷小摸，还有全国通缉的犯罪嫌疑人，通过人在里面巡防 其次，安全第一还体现在人流、客流以及人员聚集，这些都是安防的一些隐患，如何快速地识别这些安防隐患，结合腾讯地图和我们的城市计算服务，把这两个结合起来，大家就可以看到我上面画的，这就是我们广州本地的一个车站 政府监管更想宏观地了解我的人从哪个城市迁徙到哪个城市，用的是什么交通工具，在什么时段会进行爆发式增长，以便进行政策和实际警力的部署，这张图就是我们给广东省交通厅做的2017年春运的分析图，我们做了很多这样的分析图 ，它就分析了春运期间人口迁徙以及所乘坐的不同交通工具的情况，以及到不同城市的人数有多少。

协同移动工作台现状如何？看下面十组数字就清楚！:

2016 年，移动信息化已经进入高速发展的新阶段，企业用户通过实践认识到移动信息化不仅给企业带来办公方式的变化，更推动了深层次的业务方式、管理模式的变革。协同移动工作台厂商将在其中扮演什么角色？ 由于传统的 oa 系统已无法满足企业发展的需求，企业更希望拥有移动 oa 办公和企业级社交结合的这样的一个平台，能为企业在发展过程中遇到的投融资、政策申报、整合营销、资源共享等问题，虽然博客、微博、微信等应用能吸引广泛群体使用 办公模式的改变，其中协同移动工作台即是近年来出现的典型应用，一方面企业用户需要满足在移动化背景下实现可靠的办公的需求，另一方面也是 oa 厂商进行 oa 产品自我创新的必然。 六、30.3% 的企业用户对在线直销很青睐移动信息化研究中心数据显示：30.3% 的企业用户通过厂商的线上直销渠道购买协同移动工作台产品服务，已接近传统线下直销渠道（31.0%）。 另一方面，对于一些需要快速在多个地区建立分支机构的企业来说，协同移动工作台具有的优势更加突出，相比较传统 oa 需要实施、培训等复杂环节才能实现上线运行，协同移动工作台则可以快速部署到分支机构员工的移动终端上

除了web和node，javascript还能做什么:

那么，除此之外， javascript还可以做什么？ ，可能有错误和纰漏，还请指正! 这当然也是可以的，道理和第5点是类似的，这里不多阐述，参考 参考资料 vscode插件开发全攻略（一）概览 s9.nodeos: 属于js的操作系统(当然了，js写操作系统，相对其他语言来说肯定是被动的 ，但是我觉得吧，阅读其源码有利于前端工程师去了解操作系统的组成和构造，就是一个学习的窗口吧)nodeos是一个由node.js设计的操作系统，发布于2015年。 地址 总结这篇文章，说了些东西，也什么都没说。

【业界】科技让生活更美好 利用人工智能预测城市洪水:

随着气候变化的加速，世界各地的沿海社区面临着海平面上升的威胁。研究人员认为他们可以通过结合人工智能、社交媒体和众包应用等工具，帮助这些社区为自然灾害做准备。 邓迪团队着手开发一种早期的洪水检测系统，从一个高度分辨率的城市洪水计算机模型开始。为了使模型更可靠，研究人员需要对验证模型结果与地面接收的实际数据进行比较。 卫星遥感成本昂贵，经常受到城市地区技术问题的影响，并且地面传感器网络的安装和维护费用很高。即使由政府工作人员进行证人调查，也超出了预算。 通过在twitter上搜索诸如“洪水”、“大坝”、“堤坝”等关键词，该团队就能识别出洪水事件。然后，使用一种被称为自然语言处理(nlp)的人工智能，根据严重程度和位置等因素对这些事件进行排序。 借助这些工具，他们希望帮助社区预防潜在的洪水问题。系统并不完美。wang和他的团队使用的计算机视觉程序的准确率达到了70%，尽管他们还在继续在mycoast的照片上进行训练。

吴旗县政务政务OA系统：堆龙德庆县政府机关oa中政务大数据系列6：政务大数据的物理模型

也。”而如今，企业想要更快的发展，更高效的完成业务指标，也需要进行借力使力。 而西安oa就是这股力，企业凭借这股力，无形中提高企业效益。 一、提高工作效率西安oa能够快速提高员工的工作效率已是不争的事实，当员工需要审批流程时，不再需要进行部门跑动，只需要在系统一端发起申请、并且实时进行流程监控即可。当企业员工需要沟通工作事项时，员工只需要在短消息里进行互动即可，短消息的沟通内容还能作为凭证保留下来，做到权责分明。 二、精准决策西安oa的报表分析，是领导层最关注的一个功能，西安oa能够将系统内部和系统外部的数据进行集成、汇总、分析，让领导层从各方面看待问题、分析问题，也帮助企业领导进行精准决策。政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 在《政务大数据的逻辑模型》一文中提到，政务大数据在物理上分为“数据存储、数据计算和数据服务”三个重要层面，其物理模型示意图如下： 就政务大数据的物理模型整体而言，存储层是技术基础、计算层是核心能力、服务层是核心价值。立体、全方位（全面覆盖数据访问鉴权认证、数据安全传输和数据安全存储等全过程&全生命周期）的安全保障机制与体系建设是政务大数据提供和使用服务的基本前提。综合、系统化（充分运用系统工程思想，不断提升、优化整个链条的价值再生&可持续能力）的运营支撑机制与体系建设是为实现政务大数据“自治和自优化”这一最终目标做准备的。注：在《政务大数据的本质》一文中提到：“政务大数据的未来是数据自治”。 有关政务大数据的立体安全保障机制与体系建设将在后续文章《政务大数据的安全》中具体展开，有关政务大数据的综合运营支撑机制与体系建设将在后续文章《政务大数据的运营》中具体展开，本文重点讨论政务大数据的存储、计算和服务三层物理模型。 如同资源虚拟化是实现云计算的重要具体技术，大数据也离不开数据仓库、数据挖掘、决策支持、商业智能、分布式计算等传统it技术。然而，大数据是一个更加综合、庞杂的生态体系，它需要it技术的支撑但不仅仅是it技术本身，其本质上还是数据，是能够资源化的、有商业价值的数据。海量数据始终存在，但以前将其存储起来是一个问题，随着存储软硬件技术的发展，容量已经不是问题，可以实际利用的海量数据就产生了。还有就是计算能力的快速发展，使得基于海量数据进行全样本的计算和分析由不可能变成现实。具体到政务大数据而言，很多时候其体量并不大，原因在于长期以来被人为的按照地域、按照职能、按照主题、按照数据类型分割了。这种分割的现状源于之前对全样本数据进行存储、通信和计算的能力局限，以及数据的价值密度过低而持有成本过高。随着互联网产业的快速发展，以及物联网、工业4.0以及机器智能技术的不断成熟，政务大数据具备了发展的土壤，也具备了发展的时机。归根到底，政务大数据的核心价值在于政务优化（协同、治理、服务和决策）。如果政务优化比作一个人的综合价值，存储层就是其记忆的信息和知识（记忆力和记忆量），计算层是其学和做的能力（智商和反应能力），服务层是其结果规划、产出能力（大局观、情商和效率）。 政务大数据的存储层从大的方面来讲就是要解决好结构化和非结构化两类数据的存储问题。这两类数据并不孤立，而且需要相互转化：非结构化的数据往往需要将其属性信息结构化，如视频、图像、声音、文档等非结构化数据所表达的主题、关键词、人物对象等信息往往会以结构化的方式予以展现；同时，结构化的信息也需要转换成非结构化的形式，比如企业或个人信用信息往往需要形成一份可读的文档型的信用报告，还有类似语音导航、智能设备的智能控制，根据矢量数据进行地图绘制以及三维建模等都是在把结构化的内容进行非结构化。因此，结构化和非结构化数据是紧密联系的，也是可以相互转化的。不太认同划分出第三类数据“半结构化”，基本上这类数据就是结构化数据和非结构化数据的混合模式。 鉴于政务信息资源的特点，其数据是结构化还是非结构化往往取决于其原始来源和用途目的的综合作用。如摄像头采集的是图形、图像信息或者音视频信息，在交通及治安执法时需要识别人物（人脸）、车牌，就需要把非结构化的图像转化为结构化的信息。又如相关物联网设备传感器采集的温度、湿度、pm2.5、甲醛等结构化数据，往往需要刻画出图文并茂的环境质量报告。再如公共资源交易信息，即有非结构化的标书、投标书、技术图纸等数据，也有结构化的交易主体、交易过程及结果信息、评审专家信息等数据。结构化和非结构化混合是常态，分别开来的时候往往是场景不同。 从具体的数据库管理平台来讲，传统的数据库如oracle、sqlserver、db2、sybase、mysql、postsql等以及达梦、人大金仓、南大通用等国产数据库多为关系型数据（sql数据库），适合存储结构化数据、适合事务处理（强调acid特性：atomicity、consistency、isolation和durability）。与之对应的是nosql（not only sql）数据库，这个种类比较庞杂，广义来讲面向文档的mongodb、couchdb等，图形(graph)数据库neo4j、allegrograp、graphdb等，内存数据库memcached、redis、roma等，面向列的cassandra、hbase等（强调cap特性：consistency、availability和partitiontolerance）。从某种程度上来讲，nosql是在分布式存储的飞速发展和日益成熟而逐渐登上舞台成为sql数据的重要补充的。当然，分布式存储并非nosql数据的专属，传统的关系型数据库也同样对分布式存储有较好的支持。如果说分布式计算本质是在充分共享利用关键计算资源和负载分担，那么对应于分布式计算的分布式存储就是依赖于分布式文件系统，来提高存储能力的可扩展性。 在搭建政务大数据的物理结构时，可以参考淘宝商城（采用阿里自主研发的oceanbase和tair），优酷（采用开放的hbase、mongodb和redis）等典型方案。考虑到结构化数据和非结构化数据的综合支持以及自主可控的指标，也可以采用国产数据库组合方案（dm/gbase/kingbasees/openbase/神通数据库等+sequoiadb巨杉数据库等）或者开放的存储平台（mysql+hbase、mongodb和redis）以及基于全文检索的es（elasticssearch）/apache solr等。伴随着云计算的快速发展，致力于daas的云数据库也会成为搭建政务大数据存储层的重要选择（前提是安全、自主和可控三者的良好平衡）。 政务大数据的计算层是围绕着政务业务来展开的，政务大体上可以分为协同（g2g：政府对政府）、治理（g2s：政府对社会）、服务(g2c：政府对公众&g2b：政府对企业)和决策（g2s：政府对社会）四个部分。其中，政务大数据的治理和决策是政府对社会的治理和决策的重要组成部分；政务协同是政府对外提供政务服务的基础，政府各组成部门以及公务员之间通过工作协同使政务数据协同起来、聚合起来形成统一的政务信息资源库。政务的治理过程既是政府对社会的监督、管理基础上的治理，也是对政务信息资源库的数据治理。政务的服务与决策是基于政务信息资源库的，也是以政务协同和治理为前提的。在提供服务和智慧决策的过程中，政务大数据的作用十分重要。因此，在政务活动中产生的政务大数据的原始信息——政务信息资源库，需要通过关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等数据挖掘技术以及信息组合、数学建模、相关性分析等数据计算。 政务大数据的计算层就是要把分散在各个原始存储单元中的数据进行重新组合、运算形成更全貌、综合或者更深层次、全新的数据价值。从政务的特点来看，其实时/准实时计算里既包含面向业务分析的olap（实时在线分析），也包含面向业务的oltp（实时事务处理）;非实时[离线]计算里，既包括面向业务分析的离线分析，也包括面向业务的离线处理。 就政务大数据而言，其计算层主要是面向业务分析的实时/准实时和离线计算。其中，政务大数据的离线计算仍是适用数据仓库基本理论：如维度表和事实表的深度融合构成维度模型；基于数据立方体实现五种基本操作（consolidation/roll-up、drill-down、slice、dice和pivot）；融合了rolap[关系型]和molap[多维]的holap[混合型]分析；以ods[operational data store]为主要存储模式等）。政务大数据的离线计算可以采用mapreduce分布式计算模型（如spark集群计算环境）和apache hive基于hadoop的数据仓库工具；实时计算可以采用apache storm+redis来实现；日志处理方面可同时使用flume（日志收集管道）和kafka（分布式消息队列），日志流向可以从log到kafka，再从kafka到strom上，再由flume去读取日志消息。 政务大数据的服务层是基于计算层的支撑来实现的，按照计算层的政务协同、政务治理、政务服务和政务决策四类政务大数据群组，依次衍生出“协同流程、协同成效”，“治理体系、治理收益”，“服务提供、服务优化”和“政务研判、政务预测”等八大政务业务主题域。 其中，协同流程重点是提供政务活动的业务流程、过程数据支持，协同成效是对政务活动的价值评估、衡量，两者共同构成政务大数据在协同层面提供的数据基础服务、增值服务和价值创新；治理体系是政务监管评价、综合治理在政务数据层面上进行具体保障的系统性规划以及工具集、作业集，治理收益是治理效果的具体量化、数据展现；服务提供和服务优化也是相辅相成的，前者是基础、后者是用于政务服务的自我改进、提升；政务研判是对政务活动的研究、分析和判定，核心目标是政务预测，即服务于对政务活动的未来预测、更好支撑未来的政务活动。从技术落地上来讲，政务大数据的服务层是需要可视化技术、机器智能技术进行支撑的，前者用于展现展示和基础互动，后者用于基于ai技术的虚拟“专家”智库/团队。其中，可视化技术未来必然是要和vr（virtual reality）、ar（augmented reality）、mr（mixed reality）、hr（holographic reality）、er（expander reality）等xr技术相融合，来提高人与数据的互动。 关于政务大数据在服务层的8大业务主题域（政务大数据的本质就是政务，所以也是政务的8大业务主题域），计划在漫谈政务大数据系统文章完稿后，再分别做专题讨论，所以本文就不再进一步深入阐述了。 简言之，政务大数据的物理模型是服务于其概念模型，依据其逻辑模型进行政务大数据的实际实施、落地的。政务大数据的范围非常广泛，本文仅对整体脉络、通用业务、常用技术进行了说明。鉴于作者本人的学识、经验所限，相关内容难免有偏颇甚至错误之处，非常欢迎感兴趣的同仁一起研讨。同时，也会持续在该领域进行研究，并将心得、体会及时与大家分享。

【深度长文】人工智能过去60年沉浮史，未来60年将彻底改变人类:

此外，其它成果包括能自动识别信封上邮政编码的机器，就是通过人工智能网络来实现的，精度可达99%以上，已经超过普通人的水平。于是，大家又开始觉得人工智能还是有戏。? 的时候，ibm watson是由10台ibm商用服务器power750组成的计算系统。 其中，merge的技术平台普遍应用在7500余家美国医院及全球众多著名临床研究机构和制药公司。2016年刚开年，ibm就宣布进行了郭士纳以来一次大型的组织调整。 目前已经有36个国家、17个行业的企业在使用watson的认知技术，全球超过7.7万名开发者在使用watson developer cloud平台，超过350家生态系统中合作伙伴及企业内部创新团队正在构建基于认知技术的应用 、产品和服务，其中100家企业已将产品推向市场。

大数据正给你的信用打分:

党的十八届三中全会强调建立健全社会征信体系，褒扬诚信，惩戒失信。目前，我国个人信用体系仍然不够完善，成为制约经济社会发展的“软肋”。推进我国的个人信用系统建设，企业、个人和政府分别能做些什么？ 1月28日，市场化运作的征信机构——芝麻信用开始在部分用户中进行公测，首推芝麻信用分，直观地呈现用户的信用水平。 芝麻信用的相关业务负责人说，“让征信覆盖到尽量多的人群，是对已有征信系统的补充，具有一定普惠性质。” 信用系统完善后，这样的情形也将发生在我们身边。 据透露，公测期间芝麻信用已经跟租车、租房、婚恋、签证等多个领域的合作伙伴谈定合作，并将很快试验性地对外提供服务。 在德国，有一家政府主导的征信机构，不过影响很小，目前最大的征信机构是一家民营公司，它储存着6600余万个人及400万家企业的6.5亿条信息，这意味着德国34的人口、几乎全部企业的信用状况都有据可查。

rhel5上配置vncserver:

vnc一个远程显示系统，管理员通过它不仅仅可以在运行程序的本地机上察看桌面环境，而且可以从inte运维 vnc一个远程显示系统，管理员通过它不仅仅可以在运行程序的本地机上察看桌面环境，而且可以从 internet 上的任何地方察看远程机器的运行情况，而且它具有跨平台的特性。 将要vnc的用户名称加入到配置文件：注：用户名是指linux系统本身就加入过的用户的名称# vim etcsysconfigvncserversvncservers1:php-oa 2:root 3: 启动vnc服务 要使用root来启动服务 #service vncserver start4. etcx11xinitxinitrcservice vncserver restart 成功在window 下面运行vnc在server里面输入：10.61.0.222:5902    一定要注意端口在password里输入刚才设置的密码

区块链新政出台 全球加密货币加速合规:

8月4日，北京市委办公厅、北京市人民政府办公厅印发《北京市关于加快建设全球数字经济标杆城市的实施方案》（下称《方案》），《方案》指出，要超前布局区块链，围绕区块链高性能、安全性、隐私保护、可扩展性等方向 ，加快共识机制、分布式存储、跨链协议、智能合约等技术突破，实现大规模区块链算法性能关键技术突破，以及通过汇聚激活超大规模的数据要素资产，率先建设数据原生的城市基础设施，集中建设开放互联的国际数据枢纽等来打造全球领先的数字经济新体系 8月4日消息，福建省发改委发布《福建省发展和改革委员会福建省财政厅关于组织申报人工智能、5g、区块链等 2021 年省数字经济发展专项资金的通知》（下称《通知》），《通知》将设立数字经济发展专项资金，其中区块链方向将重点支持区块链示范应用 另外，除北京、福建外，海南、贵州、云南等省市已经陆续出台或施行了区块链技术补助政策帮助区块链在中国继续蓬勃发展！另外，中国对待区块链技术的补助、补贴政策也影响到了其他国家的相关政策制定。 中币（zb）研究院认为，美国证券交易委员会与美国货币监理署的相关态度表示美国相关金融部门正在考虑逐步放开etf申请，继而影响全球加密货币合规化的整体进度，分析人士认为，中国、美国、西班牙等国家的相关政策会加速加密货币合规化的进程

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