吳旗縣政務政務OA系統(tǒng)：堆龍德慶縣政府機關oa中政務大數據系列6：政務大數據的物理模型使力的觀點：“登高而招，臂非加長也，而見者遠；順風而呼，聲非加疾也，而聞者彰。假輿馬者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非數據的邏輯模型》 反響非常好，本篇接上一篇講講政務大數據的物理模型。希望大家會喜歡！ 后續(xù)還有一系列文章；敬請期待。 在《政務大數據的邏輯模型》一文中提到，政務大數據在物理上分為“數據存儲、數據計算和數據服務”三個重要層面，其物理模型示意圖如下： 就政務大數據的物理模型整體而言，存儲層是技術基礎、計算層是核心能力、服務層是核心價值。立體、全方位（全面覆蓋數據訪問鑒權認證、數據安全傳輸和數據安全存儲等全過程&


馮宇彥：基于大數據與人工智能的智慧交通云:

騰訊交通云為了實現(xiàn)這個遠景也制定了很大的計劃，大家看到我這上面寫的各個領域，總結一句話就是：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域。騰訊做智慧交通打算怎么做呢？ 有一個例子，我們在機場和高鐵站這種公交樞紐，在它的進站以及整個大廳里面這么多人在這里走，我們根據公安的要求，要從里面識別出一些重點防范的人群，比如說吸毒的、小偷小摸，還有全國通緝的犯罪嫌疑人，通過人在里面巡防 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，如何快速地識別這些安防隱患，結合騰訊地圖和我們的城市計算服務，把這兩個結合起來，大家就可以看到我上面畫的，這就是我們廣州本地的一個車站 政府監(jiān)管更想宏觀地了解我的人從哪個城市遷徙到哪個城市，用的是什么交通工具，在什么時段會進行爆發(fā)式增長，以便進行政策和實際警力的部署，這張圖就是我們給廣東省交通廳做的2017年春運的分析圖，我們做了很多這樣的分析圖 ，它就分析了春運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有多少。

協(xié)同移動工作臺現(xiàn)狀如何？看下面十組數字就清楚！:

2016 年，移動信息化已經進入高速發(fā)展的新階段，企業(yè)用戶通過實踐認識到移動信息化不僅給企業(yè)帶來辦公方式的變化，更推動了深層次的業(yè)務方式、管理模式的變革。協(xié)同移動工作臺廠商將在其中扮演什么角色？ 由于傳統(tǒng)的 oa 系統(tǒng)已無法滿足企業(yè)發(fā)展的需求，企業(yè)更希望擁有移動 oa 辦公和企業(yè)級社交結合的這樣的一個平臺，能為企業(yè)在發(fā)展過程中遇到的投融資、政策申報、整合營銷、資源共享等問題，雖然博客、微博、微信等應用能吸引廣泛群體使用 辦公模式的改變，其中協(xié)同移動工作臺即是近年來出現(xiàn)的典型應用，一方面企業(yè)用戶需要滿足在移動化背景下實現(xiàn)可靠的辦公的需求，另一方面也是 oa 廠商進行 oa 產品自我創(chuàng)新的必然。 六、30.3% 的企業(yè)用戶對在線直銷很青睞移動信息化研究中心數據顯示：30.3% 的企業(yè)用戶通過廠商的線上直銷渠道購買協(xié)同移動工作臺產品服務，已接近傳統(tǒng)線下直銷渠道（31.0%）。 另一方面，對于一些需要快速在多個地區(qū)建立分支機構的企業(yè)來說，協(xié)同移動工作臺具有的優(yōu)勢更加突出，相比較傳統(tǒng) oa 需要實施、培訓等復雜環(huán)節(jié)才能實現(xiàn)上線運行，協(xié)同移動工作臺則可以快速部署到分支機構員工的移動終端上

除了web和node，javascript還能做什么:

那么，除此之外， javascript還可以做什么？ ，可能有錯誤和紕漏，還請指正! 這當然也是可以的，道理和第5點是類似的，這里不多闡述，參考 參考資料 vscode插件開發(fā)全攻略（一）概覽 s9.nodeos: 屬于js的操作系統(tǒng)(當然了，js寫操作系統(tǒng)，相對其他語言來說肯定是被動的 ，但是我覺得吧，閱讀其源碼有利于前端工程師去了解操作系統(tǒng)的組成和構造，就是一個學習的窗口吧)nodeos是一個由node.js設計的操作系統(tǒng)，發(fā)布于2015年。 地址 總結這篇文章，說了些東西，也什么都沒說。

【業(yè)界】科技讓生活更美好 利用人工智能預測城市洪水:

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。研究人員認為他們可以通過結合人工智能、社交媒體和眾包應用等工具，幫助這些社區(qū)為自然災害做準備。 鄧迪團隊著手開發(fā)一種早期的洪水檢測系統(tǒng)，從一個高度分辨率的城市洪水計算機模型開始。為了使模型更可靠，研究人員需要對驗證模型結果與地面接收的實際數據進行比較。 衛(wèi)星遙感成本昂貴，經常受到城市地區(qū)技術問題的影響，并且地面?zhèn)鞲衅骶W絡的安裝和維護費用很高。即使由政府工作人員進行證人調查，也超出了預算。 通過在twitter上搜索諸如“洪水”、“大壩”、“堤壩”等關鍵詞，該團隊就能識別出洪水事件。然后，使用一種被稱為自然語言處理(nlp)的人工智能，根據嚴重程度和位置等因素對這些事件進行排序。 借助這些工具，他們希望幫助社區(qū)預防潛在的洪水問題。系統(tǒng)并不完美。wang和他的團隊使用的計算機視覺程序的準確率達到了70%，盡管他們還在繼續(xù)在mycoast的照片上進行訓練。

吳旗縣政務政務OA系統(tǒng)：堆龍德慶縣政府機關oa中政務大數據系列6：政務大數據的物理模型

也。”而如今，企業(yè)想要更快的發(fā)展，更高效的完成業(yè)務指標，也需要進行借力使力。 而西安oa就是這股力，企業(yè)憑借這股力，無形中提高企業(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的事實，當員工需要審批流程時，不再需要進行部門跑動，只需要在系統(tǒng)一端發(fā)起申請、并且實時進行流程監(jiān)控即可。當企業(yè)員工需要溝通工作事項時，員工只需要在短消息里進行互動即可，短消息的溝通內容還能作為憑證保留下來，做到權責分明。 二、精準決策西安oa的報表分析，是領導層最關注的一個功能，西安oa能夠將系統(tǒng)內部和系統(tǒng)外部的數據進行集成、匯總、分析，讓領導層從各方面看待問題、分析問題，也幫助企業(yè)領導進行精準決策。政務是個大市場，阿里、騰訊、電信、華為都在賠本賺吆喝。本文作者宇同學是資深從業(yè)人士，研發(fā)總監(jiān)，他會寫一系列文章來闡述政務云全景。 前面三篇分別深入闡述： 政務大數據點本質：《 淺談政務大數據的本質》 政務大數據的全景圖：《政務大數據的全景圖》 政務大數據的上下文范圍：《政務大數據的上下文范圍》 政務大數據的概念模型：《政務大數據的概念模型》 政務大數據的邏輯模型：《政務大數據的邏輯模型》 反響非常好，本篇接上一篇講講政務大數據的物理模型。希望大家會喜歡！ 后續(xù)還有一系列文章；敬請期待。 在《政務大數據的邏輯模型》一文中提到，政務大數據在物理上分為“數據存儲、數據計算和數據服務”三個重要層面，其物理模型示意圖如下： 就政務大數據的物理模型整體而言，存儲層是技術基礎、計算層是核心能力、服務層是核心價值。立體、全方位（全面覆蓋數據訪問鑒權認證、數據安全傳輸和數據安全存儲等全過程&全生命周期）的安全保障機制與體系建設是政務大數據提供和使用服務的基本前提。綜合、系統(tǒng)化（充分運用系統(tǒng)工程思想，不斷提升、優(yōu)化整個鏈條的價值再生&可持續(xù)能力）的運營支撐機制與體系建設是為實現(xiàn)政務大數據“自治和自優(yōu)化”這一最終目標做準備的。注：在《政務大數據的本質》一文中提到：“政務大數據的未來是數據自治”。 有關政務大數據的立體安全保障機制與體系建設將在后續(xù)文章《政務大數據的安全》中具體展開，有關政務大數據的綜合運營支撐機制與體系建設將在后續(xù)文章《政務大數據的運營》中具體展開，本文重點討論政務大數據的存儲、計算和服務三層物理模型。 如同資源虛擬化是實現(xiàn)云計算的重要具體技術，大數據也離不開數據倉庫、數據挖掘、決策支持、商業(yè)智能、分布式計算等傳統(tǒng)it技術。然而，大數據是一個更加綜合、龐雜的生態(tài)體系，它需要it技術的支撐但不僅僅是it技術本身，其本質上還是數據，是能夠資源化的、有商業(yè)價值的數據。海量數據始終存在，但以前將其存儲起來是一個問題，隨著存儲軟硬件技術的發(fā)展，容量已經不是問題，可以實際利用的海量數據就產生了。還有就是計算能力的快速發(fā)展，使得基于海量數據進行全樣本的計算和分析由不可能變成現(xiàn)實。具體到政務大數據而言，很多時候其體量并不大，原因在于長期以來被人為的按照地域、按照職能、按照主題、按照數據類型分割了。這種分割的現(xiàn)狀源于之前對全樣本數據進行存儲、通信和計算的能力局限，以及數據的價值密度過低而持有成本過高。隨著互聯(lián)網產業(yè)的快速發(fā)展，以及物聯(lián)網、工業(yè)4.0以及機器智能技術的不斷成熟，政務大數據具備了發(fā)展的土壤，也具備了發(fā)展的時機。歸根到底，政務大數據的核心價值在于政務優(yōu)化（協(xié)同、治理、服務和決策）。如果政務優(yōu)化比作一個人的綜合價值，存儲層就是其記憶的信息和知識（記憶力和記憶量），計算層是其學和做的能力（智商和反應能力），服務層是其結果規(guī)劃、產出能力（大局觀、情商和效率）。 政務大數據的存儲層從大的方面來講就是要解決好結構化和非結構化兩類數據的存儲問題。這兩類數據并不孤立，而且需要相互轉化：非結構化的數據往往需要將其屬性信息結構化，如視頻、圖像、聲音、文檔等非結構化數據所表達的主題、關鍵詞、人物對象等信息往往會以結構化的方式予以展現(xiàn)；同時，結構化的信息也需要轉換成非結構化的形式，比如企業(yè)或個人信用信息往往需要形成一份可讀的文檔型的信用報告，還有類似語音導航、智能設備的智能控制，根據矢量數據進行地圖繪制以及三維建模等都是在把結構化的內容進行非結構化。因此，結構化和非結構化數據是緊密聯(lián)系的，也是可以相互轉化的。不太認同劃分出第三類數據“半結構化”，基本上這類數據就是結構化數據和非結構化數據的混合模式。 鑒于政務信息資源的特點，其數據是結構化還是非結構化往往取決于其原始來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)法時需要識別人物（人臉）、車牌，就需要把非結構化的圖像轉化為結構化的信息。又如相關物聯(lián)網設備傳感器采集的溫度、濕度、pm2.5、甲醛等結構化數據，往往需要刻畫出圖文并茂的環(huán)境質量報告。再如公共資源交易信息，即有非結構化的標書、投標書、技術圖紙等數據，也有結構化的交易主體、交易過程及結果信息、評審專家信息等數據。結構化和非結構化混合是常態(tài)，分別開來的時候往往是場景不同。 從具體的數據庫管理平臺來講，傳統(tǒng)的數據庫如oracle、sqlserver、db2、sybase、mysql、postsql等以及達夢、人大金倉、南大通用等國產數據庫多為關系型數據（sql數據庫），適合存儲結構化數據、適合事務處理（強調acid特性：atomicity、consistency、isolation和durability）。與之對應的是nosql（not only sql）數據庫，這個種類比較龐雜，廣義來講面向文檔的mongodb、couchdb等，圖形(graph)數據庫neo4j、allegrograp、graphdb等，內存數據庫memcached、redis、roma等，面向列的cassandra、hbase等（強調cap特性：consistency、availability和partitiontolerance）。從某種程度上來講，nosql是在分布式存儲的飛速發(fā)展和日益成熟而逐漸登上舞臺成為sql數據的重要補充的。當然，分布式存儲并非nosql數據的專屬，傳統(tǒng)的關系型數據庫也同樣對分布式存儲有較好的支持。如果說分布式計算本質是在充分共享利用關鍵計算資源和負載分擔，那么對應于分布式計算的分布式存儲就是依賴于分布式文件系統(tǒng)，來提高存儲能力的可擴展性。 在搭建政務大數據的物理結構時，可以參考淘寶商城（采用阿里自主研發(fā)的oceanbase和tair），優(yōu)酷（采用開放的hbase、mongodb和redis）等典型方案?？紤]到結構化數據和非結構化數據的綜合支持以及自主可控的指標，也可以采用國產數據庫組合方案（dm/gbase/kingbasees/openbase/神通數據庫等+sequoiadb巨杉數據庫等）或者開放的存儲平臺（mysql+hbase、mongodb和redis）以及基于全文檢索的es（elasticssearch）/apache solr等。伴隨著云計算的快速發(fā)展，致力于daas的云數據庫也會成為搭建政務大數據存儲層的重要選擇（前提是安全、自主和可控三者的良好平衡）。 政務大數據的計算層是圍繞著政務業(yè)務來展開的，政務大體上可以分為協(xié)同（g2g：政府對政府）、治理（g2s：政府對社會）、服務(g2c：政府對公眾&g2b：政府對企業(yè))和決策（g2s：政府對社會）四個部分。其中，政務大數據的治理和決策是政府對社會的治理和決策的重要組成部分；政務協(xié)同是政府對外提供政務服務的基礎，政府各組成部門以及公務員之間通過工作協(xié)同使政務數據協(xié)同起來、聚合起來形成統(tǒng)一的政務信息資源庫。政務的治理過程既是政府對社會的監(jiān)督、管理基礎上的治理，也是對政務信息資源庫的數據治理。政務的服務與決策是基于政務信息資源庫的，也是以政務協(xié)同和治理為前提的。在提供服務和智慧決策的過程中，政務大數據的作用十分重要。因此，在政務活動中產生的政務大數據的原始信息——政務信息資源庫，需要通過關聯(lián)分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等數據挖掘技術以及信息組合、數學建模、相關性分析等數據計算。 政務大數據的計算層就是要把分散在各個原始存儲單元中的數據進行重新組合、運算形成更全貌、綜合或者更深層次、全新的數據價值。從政務的特點來看，其實時/準實時計算里既包含面向業(yè)務分析的olap（實時在線分析），也包含面向業(yè)務的oltp（實時事務處理）;非實時[離線]計算里，既包括面向業(yè)務分析的離線分析，也包括面向業(yè)務的離線處理。 就政務大數據而言，其計算層主要是面向業(yè)務分析的實時/準實時和離線計算。其中，政務大數據的離線計算仍是適用數據倉庫基本理論：如維度表和事實表的深度融合構成維度模型；基于數據立方體實現(xiàn)五種基本操作（consolidation/roll-up、drill-down、slice、dice和pivot）；融合了rolap[關系型]和molap[多維]的holap[混合型]分析；以ods[operational data store]為主要存儲模式等）。政務大數據的離線計算可以采用mapreduce分布式計算模型（如spark集群計算環(huán)境）和apache hive基于hadoop的數據倉庫工具；實時計算可以采用apache storm+redis來實現(xiàn)；日志處理方面可同時使用flume（日志收集管道）和kafka（分布式消息隊列），日志流向可以從log到kafka，再從kafka到strom上，再由flume去讀取日志消息。 政務大數據的服務層是基于計算層的支撐來實現(xiàn)的，按照計算層的政務協(xié)同、政務治理、政務服務和政務決策四類政務大數據群組，依次衍生出“協(xié)同流程、協(xié)同成效”，“治理體系、治理收益”，“服務提供、服務優(yōu)化”和“政務研判、政務預測”等八大政務業(yè)務主題域。 其中，協(xié)同流程重點是提供政務活動的業(yè)務流程、過程數據支持，協(xié)同成效是對政務活動的價值評估、衡量，兩者共同構成政務大數據在協(xié)同層面提供的數據基礎服務、增值服務和價值創(chuàng)新；治理體系是政務監(jiān)管評價、綜合治理在政務數據層面上進行具體保障的系統(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、數據展現(xiàn)；服務提供和服務優(yōu)化也是相輔相成的，前者是基礎、后者是用于政務服務的自我改進、提升；政務研判是對政務活動的研究、分析和判定，核心目標是政務預測，即服務于對政務活動的未來預測、更好支撐未來的政務活動。從技術落地上來講，政務大數據的服務層是需要可視化技術、機器智能技術進行支撐的，前者用于展現(xiàn)展示和基礎互動，后者用于基于ai技術的虛擬“專家”智庫/團隊。其中，可視化技術未來必然是要和vr（virtual reality）、ar（augmented reality）、mr（mixed reality）、hr（holographic reality）、er（expander reality）等xr技術相融合，來提高人與數據的互動。 關于政務大數據在服務層的8大業(yè)務主題域（政務大數據的本質就是政務，所以也是政務的8大業(yè)務主題域），計劃在漫談政務大數據系統(tǒng)文章完稿后，再分別做專題討論，所以本文就不再進一步深入闡述了。 簡言之，政務大數據的物理模型是服務于其概念模型，依據其邏輯模型進行政務大數據的實際實施、落地的。政務大數據的范圍非常廣泛，本文僅對整體脈絡、通用業(yè)務、常用技術進行了說明。鑒于作者本人的學識、經驗所限，相關內容難免有偏頗甚至錯誤之處，非常歡迎感興趣的同仁一起研討。同時，也會持續(xù)在該領域進行研究，并將心得、體會及時與大家分享。

【深度長文】人工智能過去60年沉浮史，未來60年將徹底改變人類:

此外，其它成果包括能自動識別信封上郵政編碼的機器，就是通過人工智能網絡來實現(xiàn)的，精度可達99%以上，已經超過普通人的水平。于是，大家又開始覺得人工智能還是有戲。? 的時候，ibm watson是由10臺ibm商用服務器power750組成的計算系統(tǒng)。 其中，merge的技術平臺普遍應用在7500余家美國醫(yī)院及全球眾多著名臨床研究機構和制藥公司。2016年剛開年，ibm就宣布進行了郭士納以來一次大型的組織調整。 目前已經有36個國家、17個行業(yè)的企業(yè)在使用watson的認知技術，全球超過7.7萬名開發(fā)者在使用watson developer cloud平臺，超過350家生態(tài)系統(tǒng)中合作伙伴及企業(yè)內部創(chuàng)新團隊正在構建基于認知技術的應用 、產品和服務，其中100家企業(yè)已將產品推向市場。

大數據正給你的信用打分:

黨的十八屆三中全會強調建立健全社會征信體系，褒揚誠信，懲戒失信。目前，我國個人信用體系仍然不夠完善，成為制約經濟社會發(fā)展的“軟肋”。推進我國的個人信用系統(tǒng)建設，企業(yè)、個人和政府分別能做些什么？ 1月28日，市場化運作的征信機構——芝麻信用開始在部分用戶中進行公測，首推芝麻信用分，直觀地呈現(xiàn)用戶的信用水平。 芝麻信用的相關業(yè)務負責人說，“讓征信覆蓋到盡量多的人群，是對已有征信系統(tǒng)的補充，具有一定普惠性質。” 信用系統(tǒng)完善后，這樣的情形也將發(fā)生在我們身邊。 據透露，公測期間芝麻信用已經跟租車、租房、婚戀、簽證等多個領域的合作伙伴談定合作，并將很快試驗性地對外提供服務。 在德國，有一家政府主導的征信機構，不過影響很小，目前最大的征信機構是一家民營公司，它儲存著6600余萬個人及400萬家企業(yè)的6.5億條信息，這意味著德國34的人口、幾乎全部企業(yè)的信用狀況都有據可查。

rhel5上配置vncserver:

vnc一個遠程顯示系統(tǒng)，管理員通過它不僅僅可以在運行程序的本地機上察看桌面環(huán)境，而且可以從inte運維 vnc一個遠程顯示系統(tǒng)，管理員通過它不僅僅可以在運行程序的本地機上察看桌面環(huán)境，而且可以從 internet 上的任何地方察看遠程機器的運行情況，而且它具有跨平臺的特性。 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)本身就加入過的用戶的名稱# vim etcsysconfigvncserversvncservers1:php-oa 2:root 3: 啟動vnc服務 要使用root來啟動服務 #service vncserver start4. etcx11xinitxinitrcservice vncserver restart 成功在window 下面運行vnc在server里面輸入：10.61.0.222:5902??? 一定要注意端口在password里輸入剛才設置的密碼

區(qū)塊鏈新政出臺 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)《北京市關于加快建設全球數字經濟標桿城市的實施方案》（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、可擴展性等方向 ，加快共識機制、分布式存儲、跨鏈協(xié)議、智能合約等技術突破，實現(xiàn)大規(guī)模區(qū)塊鏈算法性能關鍵技術突破，以及通過匯聚激活超大規(guī)模的數據要素資產，率先建設數據原生的城市基礎設施，集中建設開放互聯(lián)的國際數據樞紐等來打造全球領先的數字經濟新體系 8月4日消息，福建省發(fā)改委發(fā)布《福建省發(fā)展和改革委員會福建省財政廳關于組織申報人工智能、5g、區(qū)塊鏈等 2021 年省數字經濟發(fā)展專項資金的通知》（下稱《通知》），《通知》將設立數字經濟發(fā)展專項資金，其中區(qū)塊鏈方向將重點支持區(qū)塊鏈示范應用 另外，除北京、福建外，海南、貴州、云南等省市已經陸續(xù)出臺或施行了區(qū)塊鏈技術補助政策幫助區(qū)塊鏈在中國繼續(xù)蓬勃發(fā)展！另外，中國對待區(qū)塊鏈技術的補助、補貼政策也影響到了其他國家的相關政策制定。 中幣（zb）研究院認為，美國證券交易委員會與美國貨幣監(jiān)理署的相關態(tài)度表示美國相關金融部門正在考慮逐步放開etf申請，繼而影響全球加密貨幣合規(guī)化的整體進度，分析人士認為，中國、美國、西班牙等國家的相關政策會加速加密貨幣合規(guī)化的進程

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