数字冰雹入选2020爱分析·数据智能厂商全景报告

在2020爱分析·数据智能高峰论坛上,数字冰雹因其在数据分析与可视化、智慧政务、智慧安防及智慧园区等领域的成熟解决方案和落地能力,入选《2020爱分析·数据智能厂商全景报告》。数字冰雹的智慧城市大屏可视化系统、智慧警务大屏可视化系统和智慧园区智能运营中心解决方案,为政府、安防和园区管理提供可视化决策支持,助力智慧化升级。

9月24日,“数据新基建、产业新智能”2020爱分析·数据智能高峰论坛在北京成功举行。本次论坛围绕数据智能发展趋势、数据智能赋能企业数字化升级、以及数据智能在金融、政务、零售等行业的应用及实践案例展开主题分享和讨论。会上,爱分析首次发布《2020爱分析·数据智能厂商全景报告》。

爱分析作为一家中国领先的产业数字化研究与咨询机构,其研究报告一直受到广大决策者的信任和重视。

报告基于对金融、消费品与零售、政府与公共服务等行业企业和数据智能厂商的调研,爱分析梳理了部分数据智能重点应用场景,涵盖行业特定应用场景及通用职能部门应用场景,阐释各应用场景的用户核心需求和厂商关键能力。

同时根据调研,爱分析遴选出在这些应用场景中具备成熟解决方案和落地能力的代表厂商,为各行业数据智能的应用企业决策者遴选数据智能建设和服务厂商提供支撑依据。

数字冰雹入选“2020爱分析·中国数据智能厂商全景报告”。

在21个数据智能重点应用场景中,数字冰雹凭借成熟的解决方案和全面的落地能力入选:

  • 通用职能部门—数据分析与可视化

  • 政府与公共服务—智慧政务

  • 政府与公共服务—智慧安防

  • 政府与公共服务—智慧园区

多个行业特定应用场景及通用职能部门应用场景。

 

通用职能部门—数据分析与可视化

代表厂商:

厂商能力要求:

1. 能够为企业搭建数据分析与可视化平台。

2. 平台需要具备更强的数据源管理能力和深度分析功能。

3. 能够利用自助图表实时展现自定义指标,实现探索式分析与自助分析,满足业务需求。

4.能够融合自然语言理解、知识图谱、嵌入式分析等技术,实现敏捷化、智能化的数据分析与可视化功能。

 

政府与公共服务—智慧政务

代表厂商:

厂商能力要求:

1. 政务行业具有海量多类型数据,需要厂商具备大规模数据集成和数据资产管理的能力。

2. 能够依据不同政府部 门的业务方面,搭建相应的数据模型与算法,使政府决策的基础从定性向定量转变、从滞后反馈到及时预警,为政府决策提供数据支撑。

3. 各政府部门]具备自身特点,在应用数据智能的过程中,有较多定制化需求,要求厂商定制化能力较强,具备较好的服务意识。

4. 政务系统众多,厂商应具备一定平台对接经验。

5. 政务对于数据分析和可视化应用较多,厂商应具备一定数据分析及可视化体系搭建能力。

 

政府与公共服务—智慧安防

代表厂商:

厂商能力要求:

1. 公安领域存在海量的非结构化、半结构化信息,厂商在构建数据智能的应用过程中需要具备建设数据中台的能力。

2. 公安实战经验需要转换为应用模型,需要厂商具备一定公安行业模型和算法积累。

3. 各地公安机关具备自身特点,在数据智能应用场景中,需要较多定制化服务,要求厂商定制化能力较强,具备较好的服务意识。

 

政府与公共服务—智慧园区

代表厂商:

厂商能力要求:

1. 能够建设数据平台,对园区物联网数据、园区管理数据、企业经营数据等进行规范化管理和数据采集。

2. 具备针对智慧园区应用场景开发数据分析算法与模型的能力。能够构建企业客户需求画像,赋能园区进行产业规划布局;通过数据监控与数据分析,辅助园区优化物业管理、商圈服务等。

3. 具备提供智慧园区咨询服务的能力,提供智慧园区规划、智慧园区运营等咨询服务。

 

本次入选,也再一次印证了数字冰雹成熟完善的产品和服务实力。在以快为破的时代里,数字冰雹将继续精工打磨产品,终不负时代的赞誉,立序于行业的潮头。

 

数字冰雹解决方案介绍 智慧政务

方案简介 :

数字冰雹智慧城市大屏可视化决策系统,面向政府职能部门大屏可视化环境,支持整合政务管理现有信息系统的数据资源,凭借先进的人机交互方式,实现城市经济建设可视化、政治建设可视化、文化建设可视化、社会治理可视化、生态文明可视化等多种功能,为用户进行政务管理决策提供有力支持。数字冰雹智慧城市大屏可视化系统成功应用于天津市河西区政府、北京公交集团、陇南市政府、永泰县政府、银川市政府等众多政府单位,帮助用户构建城市综合管控平台,通过全面、准确、及时的态势分析,实现对城市动态的综合把控,提高政务工作智慧化水平。

 

数字冰雹解决方案介绍 智慧安防

方案简介 :

数字冰雹智慧警务大屏可视化决策系统,面向公安指挥中心大屏环境,支持整合公安现有信息系统的数据资源,覆盖公安各业务领域,凭借先进的人机交互方式,实现情报融合、情报显示、情报分析、情报监测、情报指挥等多种功能,可广泛应用于监测指挥、分析研判、展示汇报等场景,适用于治安管理、活动安保、出入境管理、人口管理、网络安全管理、监所管理、消防管理、交通管理、楼宇安防等领域。辅助公安部门综合掌控大范围城市安防态势。

数字冰雹智慧警务大屏可视化系统,成功应用于烟台市公安局、太原市交管局、桐乡市公安局、西安交警支队等众多公安机关,辅助警务人员准确洞察并实时掌握治安态势,为警务工作智能化升级高效赋能。

 

数字冰雹入选应用场景 智慧园区

方案简介 :

数字冰雹智慧园区智能运营中心(IOC)大屏可视化决策系统,面向各类园区运营管理部门的大屏可视化环境,支持整合园区现有信息系统的数据资源,覆盖园区运营管理各领域,凭借先进的人机交互方式,实现园区综合态势监测、综合安防监测、便捷通行监测、设施管理监测、能效管理监测、环境空间监测等多种功能,可广泛应用于政府园区、地产园区、校园运营、工业园区、景区运营等场景。实现园区人、事、物统一管理,园区综合运营态势一屏掌握。

数字冰雹智慧园区智能运营中心(IOC)大屏可视化决策系统成功应用于华润置地、黄果树景区、华夏幸福集团、烟台某小区、苏州某工业园区等众多单位,通过全面、准确、及时的态势分析,为用户提供园区管理“一站式”可视化决策支持。

 

数字冰雹,作为大数据可视化领域的探路先锋,产品深入行业需求,帮助管理者驾驭数据,洞悉价值,提升决策效率和能力。今后,数字冰雹将继续发挥助力作用,帮助各行业用户提供成熟的解决方案,让大数据真正为行业用户创造价值!

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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