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24大平台各项大数据深度解析


图 新一代大数据非现场审计平台应用架构

24大平台各项大数据深度解析

[国家知识产权局知识产权运用促进司司长 雷筱云] 谢谢你的提问。这“三个机制”中,创造机制是源头、突出质量导向;运营机制是服务、突出市场活力;运用机制是目标、突出价值实现,三者相辅相成、相融互促。

[教育部科学技术与信息化司司长 雷朝滋] 谢谢你的提问。教育部深入贯彻落实习近平总书记重要讲话精神和党中央、国务院重大决策部署,全面提升高校专利创造质量、运用效益、管理水平和服务能力,推动高校知识产权工作取得了新的进展。主要体现在四个方面。

[工业和信息化部科技司副司长 任爱光] 谢谢你的提问。知识产权是促进制造业高质量发展的重要支撑。党的十八大以来,我们坚决学习贯彻习近平总书记重要指示批示精神,按照党中央、国务院部署,努力推动“中国制造”向“中国创造”迈进。十年来,从基础材料、基础软硬件到重大装备、重大工程,制造业核心竞争力逐步增强,制造业知识产权能力建设迈上新台阶,规模以上制造业重点领域企业每亿元营业收入高价值专利数从2012年0.62件提升至2020年2.38件。

[中国银保监会法规部副主任 李翰阳] 谢谢你的提问。党的十八大以来,银保监会高度重视知识产权质押融资在支持创新型企业发展、缓解民营企业和小微企业融资困难等方面的积极作用,采取切实举措支持扩大知识产权质押融资。

[雷朝滋] 近年来,教育部大力推动“转学风、提质量”攻坚行动,引导高校真正做到基础研究要真有发现,技术创新要真解决问题,成果转化要真有效果。特别是针对高校专利等科技成果质量不高、转化效率低的问题,2020年教育部联合国家知识产权局、科技部出台《关于提升高等学校专利质量 促进转化运用的若干意见》,推出一系列实招硬招。一是推行专利申请前评估制度。过去,一项技术无论是否有必要申请专利进行保护,只要发明人提出专利申请,高校都会按照既有程序协助开展专利申请工作,由此产生了许多不是为了保护创新而申请的专利。推行专利申请前评估制度,就是希望通过评估决定是否应该申请专利,从而保留高质量、有转化前景的专利。二是率先调整资助奖励政策。停止对专利申请的资助奖励,大幅减少并逐步取消对专利授权的奖励,同时,鼓励发明人与高校共同承担专利费用,对于发明人承担专利费用的,可以采取从成果转化收益中加倍返还的方式,加大激励力度。这主要是希望强化发明人责任意识和内生动力,提升专利质量,共同促进成果转化。

深度解析大数据在公安领域的应用

深度解析大数据在公安领域的应用

以相关的案例来讲,在广西公安厅投入使用的大数据系统中,整个项目是以自治区的总数据为出发点,对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据,每年大概 三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上,后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务,比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数 据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询,以及基于测控的分析和基站行业的服务,目的就是让公安能快速科学地侦破案件。

在智能交通领域,目前主要应用于车辆的疏导,比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等),根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时 的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地,比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面,就是基于大数 据的技术分析所得。从应用上看,用户切实感到便捷好用,所以市场潜力很大,未来的应用会更加广泛。

大数据应用存在的难题

***个难点是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来。所谓非结构化数据是指在视频里面进行特征的提取,这 些可能是人类不能理解和不能处理的;结构化数据则是人可以理解和处理的,比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人,身上穿的是什么样的衣服;如 果是车,车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据,这些都是可以转化为结构化数据为人所用。目前,安防的数据很多涉及到视频数据,而 视频数据本身是不能够被结构化的数据,也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半 结构化数据。

第二个难点是寻找这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没关联之分的,我们只能通过工具来找。所有这些存储的 特征数据,包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据,可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相 应的工具模块,通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来,找到或提取这些数据之间的相关性,为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。

公安数据流动的单向性

公安行业每天获取的数据数以千万,如何确保这些数据信息的安全成为行业共同关注的热点。从传统意义上讲,数据产生之后,首先要确保数据本身的安全, 目前行业内有非常成熟的技术和解决方案。在海量数据面前,如果你对数据不了解,就算把这些数据摆在面前,你也很难去提取有用的数据,但这并不能作为行业忽 视其重要性的借口。因为对安防厂商而言,很多有价值的数据是需要提供保护的,也就是对数据应用模式采取高规格的保护措施,因为这些数据一旦被不法分子挖掘 并关联起来,可能整个地区的安全漏洞就会被利用。

现在,公安的数据一般在局域网内运行,并有相关的保护措施来提供安全保障。如会把数据分成不同的网络和不同的层次,让数据在不同的网络安全系统之 间,从低安全性网络向高安全性网络实行单向流动,***在公安的核心网络里汇集所有的数据(这个安全等级是***的,通过安全边界、物理隔离来保护)。同时在 外围的视频网,主要以视频数据为主,辅以视频相关的业务,这些数据只有进入公安网后才与其他的数据发生关联,才能发掘出一些有价值的数据。比如办案民警在 视频网络上,可以获取犯罪嫌疑人的照片,但这个人是谁,他的信息是什么,只有进入公安网以后才能获取,才能将相关信息匹配关联起来,然后通过其他数据库的 关联,进一步挖掘出他在哪个网吧出现过,在哪个酒店居住过……以上信息都可以挖掘出来,但这种挖掘只能在高安全性网络中进行,这种信息流动都是单向的。

未来的商业模式

从传统的安防业务来讲,还是以公安客户投资建设系统为主,厂商提供产品和集成的解决方案,最终由集成商来做落地实施,***交付给客户使用并进行相应 的维护。同时,未来行业对大数据中数据的获取、存储、分析、处理会变得更加的专业,用户本身在处理和应用时可能会遇到各种困难,那么针对这类问题可能会有 一些小型的服务公司出现,给终端用户提供各种各样专业的数据服务。比如专业的视频提取会有专业的公司切入,用专业的算法工具帮助你把视频里面的数据提取出 来,或者有那些专业的通讯厂商对数据进行挖掘和处理,包括提供一些工具和服务的模式(未来会更倾向于服务的模式)。但限于公安行业的特点,这些公共服务在 公安行业目前还比较难做,不过未来也可以由一些厂家对整个应用系统进行构建,以运营服务收费的方式与公安客户或者政府机构进行合作。

对于大型、特别大型的项目,比如涉及到一个城市、一个省乃至全国范围的项目,一般来说可能会找专业的IT厂商来做,特别是互联网公司(现在也有牵涉 其中),他们更多是以技术提供商的角色参与,安防厂商侧重点放在业务上。这样大家分工比较明确,因为即使是技术比较领先的行业厂商,它也很难或者没有必要 投大量的研发在大数据基础的研发上,而是应该将重点放在大数据的基础应用或业务解决方案上,然后底层的基础架构由IT厂商来分担完成。彼此互利共赢,持续 发展。

实战 | 新一代大数据非现场审计平台助力科技强审

1.架构设计。新一代大数据非现场审计平台基于国开行大数据平台建设,分为基础层、集市层和应用层。基础层是以数据为核心的一站式大数据平台,涵盖业内主流大数据开发工具和技术。可提供从数据集成、导入、清洗、存储、挖掘、分析、调度到可视化报表、机器学习等多种能力,提供从服务开发、部署、发布到数据管理、运营在内完整支持,营建数据开发、数据生产、数据管理、数据共享的数据生态闭环。集市层基于基础层提供的贴源数据,按不同应用需要归纳、整合的基础数据区、基础主题区、审计主题区和非结构化数据四个区域,快速响应应用层不同层次数据需求。应用层为基于大数据的审计监督应用,分为审计模型、机构监督、客户监督、审计履职调查等功能模块。

2.关键技术与创新点。(1)大数据PB级存储、秒级查询:新一代大数据非现场审计平台选用兼顾存储容量与查询性能的HIVE+MPP+HBASE的技术栈。实现了海量数据的T+1数据更新频率;为满足前端一线审计用户的实时并发查询需求,成功实现秒级查询支持。

3.业务特点。(1)实现数据服务全面性和高时效性。依托海量数据资源,利用大数据、人工智能技术提高平台的数据处理及分析能力,完成系统向大数据环境的迁移及功能升级。业务条线方面,实现了对行内主要业务数据和外部数据的及时获取;机构覆盖方面,拓展到总行、境内外分支机构;数据时效性方面,每日采集和加载业务系统明细数据,支持T+1数据更新频率,满足审计人员数据获取和分析要求,有效提升审计工作效率。


图 新一代大数据非现场审计平台应用架构

平台应用成效

1.实现审计全覆盖,提高审计效能。解决了因人力资源不足、疫情期间接触受限、审计覆盖面不够、难以开展业务持续监测等现实问题。依托科技手段,对被审计单位全部或某个业务领域形成全量数据筛选,由点及线、由线及面,以更加立体的审计视角关注全行业务经营、风险管理和内部控制状况,提高了审计效能。

2.增强审计线索的前瞻性,提升审计履职能力。利用大数据挖掘技术建立内外部信息的关联,从大量结构化和非结构化数据中揭示隐藏的、未知的问题,寻找预测性信息,前瞻性地发现和预警业务中可能潜在的风险,推动内部审计由事后监督向事中控制、事前预防为主的转变。

3.提高审计精准度,提升审计质量。不断丰富内外部数据源,利用大数据挖掘技术,通过客户项目全景视图、资金流向图、风险聚焦和演变图、审批流程等功能,揭示其中潜在的逻辑关系和规律,使审计思路的客观性和审计重点的精确性得以保障,拓宽审计人员视角,减少主观因素的影响,提高审计监督质效。

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24大平台各项大数据深度解析

8月24日,市委、市政府召开城市运行“一网统管”24大平台各项大数据深度解析 暨政府数字化转型推进会,深入学习贯彻习近平总书记关于数字政府建设的重要论述,认真贯彻全省数字经济发展推进会议精神,部署推进“一网统管”和数字政府建设各项任务。市委书记陈金虎出席会议并讲话,市委副书记、市长盛蕾主持会议。市人大常委会主任白云萍、市政协主席戴源等市四套班子领导出席会议。
陈金虎指出,城市运行“一网统管”是今年市委深改委14项重点改革任务之一,数字政府建设是大势所趋、发展所向、时代所需。各地各单位要坚决落实中央和省委省政府决策部署,把推进“一网统管”和数字政府建设作为坚定捍卫“两个确立”、坚决做到“两个维护”的实践检验,全面落实“一网统管”和数字政府建设各项任务,加快推动治理模式创新、治理方式重塑和治理体系重构,全面提升群众的获得感、幸福感和安全感,以实际行动迎接党的二十大胜利召开。
陈金虎强调,“一网统管”和数字政府建设是牵一发动全身的系统工程,工作中要把握好几个方面:要坚持系统观念,统筹推进“24大平台各项大数据深度解析 一网通办”“一网统管”“一网协同”建设,推动数字政府、数字经济、数字社会、数字文化和数字生态协同发展。要强化改革思维,推动跨层级、跨系统、跨部门、跨业务的技术融合、数据融合和业务融合。要站稳人民立场,聚焦群众“急难愁盼”问题,让群众广泛参与“一网统管”建设,体现数字治理的速度、精度和温度。要突出实战管用,实现“观、管、防”一体见效,做到日常运行“防未然”、应急状态“打得赢”。
陈金虎强调,“一网统管”建设目标是:今年建成“一网统管”指挥中心,部分重点应用场景投入实战应用;通过3年左右的努力,形成系统完备的“基座+平台+场景”架构,建成60个以上跨行业、跨领域、跨部门、跨单一需求的“多跨示范场景”,基本形成“全域感知、全程协同、全时响应”,加快实现“城市运行一张网”“高效处置一件事”。
要在推动数据归集上形成突破。加快构建标准统一、管理协同、安全可靠的公共数据管理服务体系。要加强数据归集,提升数据归集的准确性、完整性、时效性。要强化数据共享,坚持“共享为原则、不共享为例外”。要探索数据运用,打造数据应用创新生态圈。要确保数据安全,打造完备的数据安全制度、数据安全防护和数据安全运营体系。
要在实现泛在感知上形成突破。加快建设城市运行统一物联感知平台,逐步形成规模覆盖、网络通畅、数据共享、智慧共用的城市泛在感知网络。要统筹建设本地本条线的物联感知终端,强化智能视频分析技术应用,提升城市治理事项主动发现能力。
要在中台能力建设上形成突破。紧扣一体化布局和集约化建设,统筹云网环境、数据共享、应用平台、通用技术等能力建设,实现技术、业务、数据融合发展,形成对智慧应用、智慧场景的共性支撑能力。
要在重点场景应用上形成突破。从解决群众关切、城市运行的痛点难点堵点问题出发设计应用场景,更为精准地抓取需求,更好地回应期盼。城市治理方面,特别是要围绕停车管理、非机动车治理、建筑安全防护等群众普遍关心的领域,加大探索试点力度。在社会治理方面,要结合新一轮社会治安防控体系建设,放大网格化社会治理联动指挥平台和城市免疫感知平台建设成果。在安全治理方面,要结合“1+29”公共安全体系规划落地落实,全面深化“智慧安全”体系和平台建设,实施全周期安全监管和智能化综合指挥。在经济治理方面,要加强信息化支撑,探索接入工业和能源互联网“两张网”,多维度实时监测全市经济运行状态。
要在重塑管理流程上形成突破。推动线上线下高效协同,实现“一网态势运行、一网监测预警、一网分析研判、一网协同调度、一网应急指挥、一网考核监督”。要加快建立完善市、区、镇街道三级城市运行管理机构,加快组建运营企业,逐步实现政企合作、建运一体、长效运营。要发挥“12345”热线等信息收集功能,推动形成共建、共治、共享的市域治理格局。
要在推动深度融合上形成突破。深入推进政务服务“24大平台各项大数据深度解析 一网通办”、城市运行“一网统管”和行政办公“一网协同”融合发展。要围绕“高效办成一件事”,在更高效、更便捷、更精准上下功夫,更大力度减环节、减材料、减时间。要深入推进一体化协同办公平台建设,深化“互联网+监管”全流程数字化运行,更大力度提升政府数字化履职能力。
陈金虎强调,“一网统管”和数字政府建设是市委市政府部署的重大任务。各级领导干部要紧盯“24大平台各项大数据深度解析 把事干成”的目标,先行先试进行探索,形成更多的改革经验。要加强人才队伍建设,加强数字技能和数字素养培训,完善干部发展机制和交流渠道,不断提升全民数字素养与技能。
就贯彻落实会议精神,盛蕾指出,政府数字化转型工作的“发令枪”已经打响,城市运行“一网统管”就是“桥头堡”“主阵地”。要在加强城市底图、泛在感知、算力服务等平台建设基础上,有序推进各大板块场景项目建设,做到能快则快、能早尽早。要进一步细化目标任务,做好数据资源“管”和“用”的“后半篇文章”。
要靶向施策加强要素保障,坚持从源头出发,催生数字化“大场景”,形成开放、健康、安全的数字生态。要加强市区两级公共数据共享交换,在依法依规、安全可控的前提下,促进数据“活水”上下贯通,应用场景“激流”量质齐升。首席数据官是数字政府建设的“领头羊”,要发挥带头和表率作用,切实做到市场有效、政府有为、群众有感。
要精准发力彰显治理效能,迭代升级“我的常州”“政企通”和一体化政务服务平台功能,形成数字政府建设规划、设计、协调、治理一体化工作链条,聚焦市民旅游、停车、就医和惠企政策落实、评估等难点堵点,持续抓好场景应用建设,打造更多最佳应用。
要多元驱动实现良性循环,利用新技术、新模式吸纳社会主体参与数字政府建设,探索以“揭榜挂帅”形式,支持民营企业围绕数字化转型重点领域,开展行业应用算法研发。国有企业也要乘势而上,全面进军数字化领域,积极参与数字基础设施建设。
会议邀请中国信息通信研究院规划所信息化部主任陈才,作主题为新时代数字政府下的“一网统管”发展态势与实践的辅导报告。市委改革办、市大数据管理中心、溧阳市作交流发言。