葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

5G+AI 云邊一體化智慧出行解決方案，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監(jiān)管難、公共交通信息阻塞等問題，匯集了5G 通信、AT 算力資源平臺、AI 算法、邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)、車路協(xié)同、智慧燈桿、大數(shù)據(jù)管理平臺等諸多軟硬件技術(shù)成果，具有充分的綜合性、創(chuàng)新性、協(xié)同性、大集成等特征，同時將 5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云邊一體化等技術(shù)交互融合，實(shí)現(xiàn)交通流感知、交通事件感知、配時方案優(yōu)化、智慧燈桿、邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)等功能。 建設(shè)進(jìn)展 研發(fā)方向一：網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃南京移動在新港地區(qū)優(yōu)先投入5G建設(shè)資源，目前新港開發(fā)區(qū)范圍內(nèi)，共 規(guī)劃5G站點(diǎn)114個，其中宏站82個，桿站32個；已開通宏站27個。本項(xiàng) 目規(guī)劃恒競路需求站點(diǎn)11個，宏站9個，桿站2個，廠區(qū)內(nèi)部宏站2個，興 智路需求站點(diǎn)6個，其中宏站2個，桿站4個。 研發(fā)方向二：AI云平臺研發(fā) 南郵信產(chǎn)院投入建設(shè)AI云平臺，為人工智能提供算力支撐，為算法模型訓(xùn)練提供海量數(shù)據(jù)和開發(fā)環(huán)境，為區(qū)內(nèi) 人工智能企業(yè)及高校科研人員提供一站式人工智能產(chǎn)業(yè)服務(wù)，帶動人工智能技術(shù)的提升。目前已建成。 研發(fā)方向三：智慧燈桿+邊緣網(wǎng)關(guān) 智慧燈桿：場景載體，環(huán)境感知等多功能實(shí)現(xiàn)。 邊緣網(wǎng)關(guān)：各個功能互通互聯(lián)的媒介 目前智慧燈桿進(jìn)入融合各家設(shè)計(jì)階段。 研發(fā)方向四:車路協(xié)同/無人駕駛交通流感知-實(shí)時感知城市交叉口內(nèi)車流量、速度、排隊(duì)長度、占有率等數(shù)據(jù)。交通事件感知-提供停車，逆行，超速，擁堵，變道等事件信息，并提供照片和視頻。車路協(xié)同-將感知數(shù)據(jù)下發(fā)至無人駕駛車輛，車輛根據(jù)獲得的信息自動優(yōu)化行駛路線。配時方案優(yōu)化-將感知數(shù)據(jù)直接下發(fā)到交通信號機(jī)，實(shí)時生成交通信號配時方案，下發(fā)至交通信號機(jī)，實(shí)現(xiàn)路口單點(diǎn)自適應(yīng)控制。 研發(fā)方向四：車路協(xié)同/無人駕駛建設(shè)面向L4級無人駕駛的車路協(xié)同系統(tǒng)。主要是車路協(xié)同系統(tǒng)車端建設(shè)。通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方面：參與對5G網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證，協(xié)助驗(yàn)證5G網(wǎng)絡(luò)與無人駕駛的互聯(lián)互通。 大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)方面：其無人駕駛車可以在多場景應(yīng)用，充當(dāng)城市各種數(shù)據(jù)收集的載體。 車路協(xié)同云控平臺建設(shè)方面：承擔(dān)車路協(xié)同云控平臺建設(shè)。 關(guān)注重點(diǎn) 開放性場景定義：一般是指城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)運(yùn)營管理、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、民生服務(wù)等領(lǐng)域，對新技術(shù)新產(chǎn)品有應(yīng)用需求的各類工程、項(xiàng)目。通過應(yīng)用場景開發(fā)建設(shè)，可以推進(jìn)新技術(shù)新產(chǎn)品的示范應(yīng)用和迭代升級，助力新技術(shù)新產(chǎn)品推廣應(yīng)用。《南京市關(guān)于加快應(yīng)用場景開發(fā)建設(shè)2021年行動方案》圍繞5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應(yīng)用示范道路，向全產(chǎn)業(yè)鏈（企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等）開放能力。一是路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施開放，在南京南郵信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司統(tǒng)籌管理下，開放路側(cè)龍門架、桿位等資源，以及相應(yīng)的供電 、聯(lián)網(wǎng)能力，為路側(cè)生態(tài)參與者提供寶貴的示范場地；二是數(shù)據(jù)開放，在保障信息安全和公共隱私的前提下，開放路側(cè)時空全覆蓋的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成"興智路數(shù)據(jù)集"，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入珍貴的稀缺數(shù)據(jù)資源；三是應(yīng)用開放，建立其他生態(tài)參與者加入的申請入口，規(guī)范開放"數(shù)據(jù)集"，通過互聯(lián)網(wǎng)、展廳等線上線下渠道向全社會展示 5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應(yīng)用示范道路的成效。 示范性在中國（南京）智谷的指導(dǎo)下，本項(xiàng)目參與四方集聚各自技術(shù)及資源優(yōu)勢，群策群力，協(xié)同創(chuàng)新，緊密且高效地推進(jìn)建設(shè)計(jì)劃；將5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云邊一體化等技術(shù)交互融合，期望建成經(jīng)開區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)方向上的標(biāo)志性應(yīng)用場景，樹立良好的示范典型。 先進(jìn)性5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應(yīng)用示范道路"項(xiàng)目，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監(jiān)管難、公共交通信息阻塞等問題；匯集了5G通信、AI算力資源平臺、邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)、車路協(xié)同、智慧燈桿、大數(shù)據(jù)管理平臺等諸多軟硬件技術(shù)成果；與其他單純的車路協(xié)同場景、智慧燈桿場景相比，具有充分的綜合性、創(chuàng)新性、協(xié)同性、大集成等獨(dú)特特征和 充分的先進(jìn)性。

“基于物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)的設(shè)備故障診斷及預(yù)測平臺”利用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人與設(shè)備、人與人、設(shè)備與設(shè)備的實(shí)時互動，實(shí)現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的共享。軟件產(chǎn)品以服務(wù)的方式向用戶提供。減少企業(yè)的平臺搭建費(fèi)用、數(shù)據(jù)安全維護(hù)成本、服務(wù)器投資和維護(hù)成本、專業(yè)技術(shù)人員投入成本、軟件升級維護(hù)成本等。所有云服務(wù)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)全移動化，支持IOS和Andriod系統(tǒng)的多個版本，并且與PC端數(shù)據(jù)實(shí)時同步。云平臺配置了冗余容災(zāi)、異

本發(fā)明公開了一種結(jié)合全球 DEM 與立體視覺的衛(wèi)星影像云檢測方法，利用密集匹配的 DSM 數(shù)據(jù) 和現(xiàn)有的全球 DEM 數(shù)據(jù) SRTM，結(jié)合高程與影像灰度信息提取云區(qū)域。主要步驟如下：通過多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準(zhǔn) M-DSM 與 SRTM，通過高程差值獲得 初始種子點(diǎn)，然后把種子點(diǎn)計(jì)算到像方，結(jié)合影像的灰度信息提取出云區(qū)域。本發(fā)明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準(zhǔn)確地檢測出云區(qū)，提高了遙感影像的利用率。 

本發(fā)明提供了一種適用于復(fù)雜車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹木自動提取方法，主要分為兩大步驟：基 于聚類特征的粗分類，從車載激光掃描數(shù)居中獲取可能包含樹木的點(diǎn)聚類，稱之為候選樹木聚類；基于 兩級體素的區(qū)域生長，從每一個候選樹木聚類中提取出所包含的單株樹木點(diǎn)云。本本發(fā)明結(jié)合樹木的整 體和局部幾何特征，能夠在復(fù)雜環(huán)境中自動識別出單株樹木的種子，針對樹干與樹冠分別制定不同的生 長規(guī)則，分別進(jìn)行生長，實(shí)現(xiàn)單株樹木提取。同其他單株樹木提取算法相比，該方法在樹木數(shù)量的提取 完整度和正確率、單株樹木點(diǎn)云的提取精度以及復(fù)雜環(huán)境下的提取等方面取得了較大提高，能夠用于進(jìn) 一步的樹木信息提取。 

本發(fā)明公開了一種云環(huán)境下的多模式安全訪問控制方法，針對 云環(huán)境下不同域內(nèi)數(shù)據(jù)訪問特點(diǎn)，選擇最優(yōu)的訪問控制方法。通過定 義一種訪問策略描述語言，統(tǒng)一約束訪問策略的制定和使用規(guī)則，使 得 IBAC、ABAC 和 DABAC 協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)云環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全保障。 在個人域內(nèi)使用 IBAC 實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的訪問控制，在群組域內(nèi)使用 ABAC 實(shí)現(xiàn)高效可擴(kuò)展的訪問控制，并在現(xiàn)有屬性訪問控制基礎(chǔ)上，引入動 態(tài)屬性的概念，采用多叉樹

本發(fā)明公開了一種面向移動云計(jì)算的節(jié)能傳輸方法及相應(yīng)的中 間件系統(tǒng)，利用云端托管請求管理模塊接收并處理移動端的鏡像托管 請求，云端應(yīng)用鏡像數(shù)據(jù)管理模塊管理移動應(yīng)用鏡像的數(shù)據(jù)更新與刪 除，云端-移動端數(shù)據(jù)傳輸模塊實(shí)現(xiàn)云平臺和移動端之間的節(jié)能數(shù)據(jù)傳 輸，移動端數(shù)據(jù)存儲與分發(fā)模塊保存云端傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并且分發(fā)給不同 移動應(yīng)用，移動端應(yīng)用請求分析模塊分析移動應(yīng)用的數(shù)據(jù)請求，并且 從存儲模塊返回相應(yīng)的數(shù)據(jù)。本發(fā)明能很好地降低無線網(wǎng)絡(luò)

本發(fā)明公開一種基于云技術(shù)的商品溯源及消費(fèi)流向統(tǒng)計(jì)分析方法及系統(tǒng)，本發(fā)明中采用所述云計(jì)算平臺與云計(jì)算終端相互協(xié)作的云技術(shù)架構(gòu)，由所述云計(jì)算平臺負(fù)責(zé)億級加密二維碼的編碼、壓縮、加密、生成、激活、賦值及管理，并為消費(fèi)者提供商品溯源服務(wù)，為企業(yè)提供消費(fèi)流向統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)；所述云計(jì)算終端負(fù)責(zé)賦予商品加密二維碼標(biāo)識，本發(fā)明利用云技術(shù)強(qiáng)大的計(jì)算能力和性能，以及方便的

本發(fā)明公開一種基于云技術(shù)的商品溯源及消費(fèi)流向統(tǒng)計(jì)分析方法及系統(tǒng)，本發(fā)明中采用所述云計(jì)算平臺與云計(jì)算終端相互協(xié)作的云技術(shù)架構(gòu)，由所述云計(jì)算平臺負(fù)責(zé)億級加密二維碼的編碼、壓縮、加密、生成、激活、賦值及管理，并為消費(fèi)者提供商品溯源服務(wù)，為企業(yè)提供消費(fèi)流向統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)；所述云計(jì)算終端負(fù)責(zé)賦予商品加密二維碼標(biāo)識，本發(fā)明利用云技術(shù)強(qiáng)大的計(jì)算能力和性能，以及方便的

本發(fā)明公開了一種結(jié)合時空信息的遙感逐日積雪產(chǎn)品去云方法，首先根據(jù) DEM 數(shù)據(jù)和土地利用數(shù) 據(jù)對遙感逐日積雪產(chǎn)品進(jìn)行積雪單元劃分;再利用 DEM 數(shù)據(jù)和多時相數(shù)據(jù)分別得到每個云像元在空間 和時間上的積雪概率;最后利用加權(quán)平均的方法獲得云像元的積雪概率，評判云像元是積雪還是無雪。 本發(fā)明充分結(jié)合了積雪在空間上和時間上的相關(guān)性，以及地形因子對積雪的影響，有效地減少云對積雪 產(chǎn)品的影響，提高了積雪產(chǎn)品的精度，并且算法簡單，計(jì)算效率高，易于實(shí)現(xiàn)。

本發(fā)明公開了一種云平臺上高性能并行應(yīng)用的調(diào)度方法及系統(tǒng)； 其方法為：設(shè)置虛擬機(jī)類型；采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包信息和自旋鎖信息，并 發(fā)送給宿主機(jī)；宿主機(jī)根據(jù) Hypercall 調(diào)用號獲取信息處理函數(shù)，獲取 自旋鎖計(jì)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包計(jì)數(shù)，并根據(jù)自旋鎖計(jì)數(shù)單節(jié)點(diǎn)虛擬機(jī)同步 需求，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包計(jì)數(shù)判斷跨節(jié)點(diǎn)虛擬機(jī)同步請求；根據(jù)虛擬機(jī) 類型、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包計(jì)數(shù)、自旋鎖計(jì)數(shù)以及同步請求信號，確定 vCPU 隊(duì)列中下一次被調(diào)入運(yùn)行的 vCPU