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5088 万:烟台市城市大脑

2022年8月24日,烟台市大数据局发布《2022年09(至)11月政府采购意向》。 政府工作报告>重点工作分工方案的通知》(鲁政字〔2022〕34)、省大数据局《2022年全省大数据工作要点》(鲁数发〔2022〕2号)、市委常委会第12次(扩大)会议有关加快推进城市大脑建设运行的有关工作要求,烟台市城市大脑建设以全市 “1”即构建烟台市城市大脑“总门户”,包括事件分拨处置系统、21个专题应用场景、全域指挥调度系统、统一移动服务平台、基础支撑能力等建设内容。

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腾讯首个信息安全校企合作项目落户烟台

今天,腾讯安全与腾讯教育携手,联合广东省蓝盾职业培训学院打造的信息安全校企合作解决方案,正式落地烟台新工科研究院。 网络安全愈发重要,网络安全人才的培养成为突围的关键。 本次在烟台新工科研究院的正式落地,为信息安全人才培养带来了更多维的培养方式,同时也面向高校提供学院共建、专业共建和实验室共建等多种合作模式。

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    实时分析,以数治税 |烟台税务的融合大数据创新之路

    烟台市税务局基于 TiDB 分布式数据库构建新一代智慧税务平台,满足海量、实时的数据服务需求,打造智能的分析与决策能力,走出一条税务大数据创新应用的示范之路。 集中式无法跨越的鸿沟 税收大数据是智慧税务的重要基础,近年来烟台市税务局(以下简称:烟台税务)加强数据资源的深度挖掘、智能分析与融合共享,充分运用人工智能和大数据技术,提升税收治理水平。 烟台税务的开发团队围绕税务大数据体系构建一系列智慧办税、管税与决策应用,例如纳税人画像、风险识别、过程监控等。 从烟台税务基于 TiDB 分布式数据库的应用可见,以数据驱动的实时化场景成为税务行业的流行趋势,海量数据下多表的关联查询与实时结果的呈现已经成为释放大数据智慧的重要手段。 未来,烟台税务将进一步加强人工智能与分布式数据库的深层次应用,结合智慧税务数据平台,实现精准涉税分析、动态信用评估、涉税风险预警等领域丰富的决策支持与应用创新。

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    加快AI教学步伐 腾讯教育联合烟台大学推出人工智能培训课程

    2020年10月11日,由腾讯教育腾实学院联合烟台大学主办的“腾讯2020年人工智能(机器学习)专题培训”在烟台数字学院圆满落地。 培训课程结合腾讯项目级企业案例,以人工智能与机器学习技术的发展、AI平台的运用为内容,吸引了来自烟台各高校和企业的120多位人工智能专家学者、大数据方向工程师参与,并获得了学员们的一致认可。 现已合作包含天津大学、烟台大学、深圳大学、深圳信息职业技术学院等600余所院校。 其中,短期训练营“小程序云开发腾实班”落地7所学校,覆盖清华、哈工大等985院校;并成功落地烟台新工科研究院、粤澳人工智能人才培训基地,承载人工智能、大数据、移动互联网等相关领域的人才培养。

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    腾讯与烟台签署战略合作 共建新工科研究院及智慧校园

    12月18日,“腾讯烟台新工科研究院暨腾讯与烟台市教育局战略合作”签约仪式在烟台开发区举行。 腾讯烟台新工科研究院暨腾讯与烟台市教育局战略合作签约现场 烟台市政府副市长张波、烟台市开发区工委书记牟树青、烟台市教育局局长徐建敏、烟台市科技局局长李勇军,腾讯云副总裁付曼青、腾讯云教育行业总经理罗盛、 第二个方向是智慧校园,此次腾讯与烟台市教育局智慧教育的战略合作,将会为烟台提供教育大资源公共服务、管理公共服务,让烟台的教育变得更智慧,必将成为全国智慧教育的样板和标杆。 烟台市和腾讯相关领导在烟台开发区业达智汇谷创新创业展厅参观 烟台市开发区工委书记牟树青表示:“此次,腾讯云与(烟台)开发区管委共建腾讯全国首个新工科研究院,是整合各方资源优势、实现共赢发展的战略选择。 烟台市教育局局长徐建敏表示:“与腾讯开展战略合作,是烟台市推动智能制造、智慧教育的重大举措。此次签约落地,标志着烟台与腾讯公司的合作进入了实质推进阶段。

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    工地反光衣穿戴识别

    工地反光衣穿戴识别系统依据现场监控摄像头采集的视频图象,应用最新的神经网络算法,检测到一些人不穿反光衣服时,前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器,然后实时读取视频流并进行语音报警广播。 烟台蓬莱国际机场二期智慧工地的项目通过引进工地反光衣穿戴识别系统。当工人经过大门口进到安全通道时,工地反光衣穿戴识别系统开始实时分析监控。一旦有的人不穿反光衣,系统会立即警报。 通过一年的使用,烟台蓬莱国际机场项目表明,安全生产事故率与去年同比减少55%。工地反光衣穿戴识别系统使用智能视频分析和神经网络算法,现对建筑工地施工区域人员是否穿反光衣进行实时分析识别、跟踪和报警。

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    机器学习高斯混合模型:聚类原理分析(前篇)

    P_wei= PB/(PA + PB) 上面中,如果P_yan > P_wei,则可以说这10个苹果中来自于烟台的好果个数多于来自于威海的个数吧。 ,最好的为1.0,最次的接近0.0,并且大致上,烟台的苹果质量是最好的,威海的其次,青岛的最次。 根据这些信息,检验员想着如何对它们分类,哪些苹果来自于烟台,哪些来自威海,哪些来自青岛呢,这是一个典型的高斯混合模型,那么GMM最终预测的结果是什么? GMM会分析得出苹果k来自烟台的概率为0.8,来自威海的概率为0.12,自然来自青岛的概率为0.08,然后根据概率最大的原则确定来自于哪,对于这个苹果k,很确定的说来自于烟台吧。 还记得在最大期望讲解时,用到了来自于烟台和威海两处的苹果好坏的二项分布的各自的参数求解过程吧。

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    机器学习期望最大算法:实例解析

    03 — 带有隐变量时求分布参数theta 现在为了构造出一个隐变量,在上面那个例子基础上,假设这一批苹果有的来自烟台,有的来自威海,这样无形中增加了一个隐变量:苹果的出处,这个特征吧,并且烟台的苹果中好苹果的概率分布满足高斯分布 因为已经知道了初始时,theta_yan0 = 0.85,theta_wei0= 0.80,所以对于烟台的苹果分布而言,出现这种分布情况的概率是多大呢? ? 那么选择的苹果来自于烟台的概率为: ? 那么选择的苹果来自威海的概率 P_wei 自然等于 1 - P_yan 吧。 直至达到某个阈值,迭代结束,这样theta_yanx,theta_weix就是最终的求解值:烟台和威海的好苹果的概率。 以上这堆苹果是从烟台和威海这两个地方来的吧,一共得到了两种满足高斯分布的好苹果的分布吧。

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    智慧城市管理系统智慧停车系统开发

    智慧停车系统开发vx:ruiec762679 针对停车困难这个问题,烟台市一些相关部门则做出一些调整。 为有效缓解停车难、治理停车乱问题,下一步烟台将重点做好停车场建设、加强停车管理、打造智慧停车服务平台等相关工作。烟台成立烟台智慧停车管理有限公司,对公共停车资源实行统一管理。

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    详解Python字符串编码格式

    >>> '山东烟台'.encode() #默认使用utf8编码 b'\xe5\xb1\xb1\xe4\xb8\x9c\xe7\x83\x9f\xe5\x8f\xb0' >>> _.decode() #默认使用utf8解码 '山东烟台' >>> '山东烟台'.encode() b'\xe5\xb1\xb1\xe4\xb8\x9c\xe7\x83\x9f\xe5\x8f\xb0' >>> _.decode >>> import sys >>> sys.getdefaultencoding() #查看默认编码格式 'utf-8' >>> s = '中国山东烟台' >>> len(s) #字符串长度,或者包含的字符个数 6 >>> s = 'SDIBT' >>> len(s) 5 >>> s = '中国山东烟台abcde' #中文与英文字符同样对待,都算一个字符 >>> len(s) 11 >>> 姓名 = '董付国

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    内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 -- 数据结构及巧妙算法

    倒排索引 一图胜千言 再举个例子 假设我们有这样两个商品,一个是烟台红富士苹果,一个是苹果手机 iPhone XS Max。 DOCID SKUID 标题 666 1234 烟台红富士苹果 888 1235 苹果手机 iPhone XS Max 这个表里面的 DOCID 就是唯一标识一条记录的 ID,和数据库里面的主键是类似的 倒排索引的存储 TERM DOCID 烟台 666 红富士 666 苹果 666,888 手机 888 iPhone 888 XS 888 Max 888 可以看到,这个倒排索引的表,它是以单词作为索引的 这两条记录都能匹配上搜索的关键词,但是 888 这个商品比 666 这个商品匹配度更高,因为它两个单词都能匹配上,所以按照匹配度把结果做一个排序,最终返回的搜索结果就是: 苹果Apple iPhone XS Max 烟台红富士苹果

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    一次硬盘故障引发的基础架构改造

    客户为小 D 提供了如下诉求: ① 客户计划在烟台总部以外的两个地市建立分支机构,每个地点都放置一台独立存储; ② IT 和使用者习惯了基于 Windows NAS 的使用方式; ③ 经历数据丢失的事故后 上图展示了 ABC 公司的一个 DFS 的典型架构拓扑,从图中可以看到两个城市的机房均部署了一台 Server 作为文件服务器,名称分别为 YT-SRV-01 和 QD-SRV-01,这两台服务器安装 实际上在后台,为了保证用户体验,我们实行的是就近访问原则,即烟台的用户访问 YT-SRV-01,青岛用户访问 QD-SRV-01。通过 DFS 的复制功能,两台服务器实现了数据文件的同步和更新。 你可以将基础文件共享放在不同的服务器上和不同的站点中以提高可用性和性能。 DFS 复制 让用户有效地在多个服务器和站点上复制文件夹(包括那些由 DFS 命名空间路径引用的文件夹)。 跨 LAN 或 WAN 网络连接,在服务器之间有效地同步文件夹内容。

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    Python使用JSON序列化从入门到精通

    '[1,2,3,{"4":5,"6":7}]' >>> json.loads(_) [1, 2, 3, {'4': 5, '6': 7}] # 序列化中文字符串 >>> json.dumps('山东烟台 ') '"\\u5c71\\u4e1c\\u70df\\u53f0"' >>> json.loads(_) '山东烟台' # 无法直接序列化集合对象 >>> json.dumps({1,2,3,4})

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    java九九乘法表代码_java 输出九九乘法表口诀的代码「建议收藏」

    +j+”=”+i*j+”\t”); System.out.println(); } } } 其它网友提供的 实现代码 /* * 程序的版权和版本声明部分 * Copyright (c) 2011, 烟台大学计算机学院学生 * All rights reserved. * 文件名称: 九九乘法表 * 作 者: 烟台大学 2011级114-3 张宗佳 * 完成日期: 2012 年 7 月 22 日 * 版 本 号: * 对任务及求解方法的描述部分

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