电子政务方向:We7.Cloud政府云门户

本文探讨了电子政务云的概念、构建方式及其带来的成本节约、后台保障、服务型政府建设与信息联动价值,通过实例展示了云计算如何提升政府工作效率与服务质量。

电子政务方向:We7.Cloud政府云门户

一、打通移动互联网、融合社会化媒体:


 

二、基于云的网站群平台:网站云

 网站云基础技术框架


政府网站群云服务资源层包含IaaS、PaaS和SaaS三个层面的资源。IaaS层整合了网站群的服务器、存储、网络和安全等基础设施资源;PaaS层整合了网站群的数据库、开发环境和操作系统等平台资源;SaaS层整合了网站群的流量分析服务、用户管理服务、健康诊断服务、内容发布服务和电子地图服务等网站群各分站通用的服务,同时还整合了公积金查询、水电气费缴纳等区域门户和专业门户特有的公共服务。

政府网站群云服务管理层是实现政府网站群信息资源共享的实现平台,它由服务目录、服务接口、服务集成和SLA管理等功能内容组成。

政府网站群云服务应用层主要应用网站群的云服务资源,形成政府网站群门户、政府网站群区域子门户和专业子门户,为公众提供“一站式”的便捷服务。

 We7.Cloud云门户平台技术架构

                                              多通道信息发布与互动示意图:



站群节点管理逻辑示意图:

三、电子政务建设正快速向电子政务云建设迈进

随着IT 应用对计算能力、资源利用效率、资源集中化的迫切需求,云计算应运而生。2006 年谷歌推出了“Google 101 计划”,正式提出云概念和理论。此后,云计算进入公众视野。综合云计算定义的各种描述,可以理解为:以IaaS(基础设施即服务)搭建系统平台,形成虚拟化的IT 应用基础设施;以PaaS(平台即服务)搭建支撑平台,满足IT 应用需求;以SaaS(软件即服务)搭建应用平台,按照用户需求分发软件授权并提供应用服务。在云安全方面,提出了公有云、私有云和混合云的划分,使应用逐渐落地。云计算不仅在技术层面上实现了物理运算效率和网络融合能力的提高,在商业模式上,云计算也为包括多个相关行业都带来了质的变化。可以预计,随着对云的不断研究与发展,将会对市场环境在融合化、服务化、开放化以及跨越人机界限上带来广泛影响。

电子政务云(E-governmentcloud)属于政府云,结合了云计算技术的特点,对政府管理和服务职能进行精简、优化、整合,并通过信息化手段在政务上实现各种业务流程办理和职能服务,为政府各级部门提供可靠的基础IT服务平台。[1]电子政务云通过统一标准不仅有利于各个政务云之间的互连互通,避免产生“信息孤岛”,也有利于避免重复建设,节约建设资金。

随着我国政府向公共服务型政府的转型,政府对民生问题的重视不断加强,电子政务是重要抓手。特别是十八大将信息化列为“新四化”(新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路)之一,意味着信息化将成为推进我国经济社会转型的核心力量之一。

国家发改委发布的《关于加强和完善国家电子政务工程建设管理的意见》[5]中特别指出要"推进新技术在电子政务项目中的应用。鼓励在电子政务项目中采用物联网、云计算、大数据、下一代互联网、绿色节能、模拟仿真等新技术,推动新技术在电子政务项目建设中的广泛应用",并且强调要保障电子政务项目安全可控。

各方的推动预示着政府电子政务的建设将会大踏步的向电子政务云的方向前进。

电子政务云由客户端、SaaS、PaaS、IaaS四部分组成,并通过管理和业务支撑、开发工具进行联通。


电子政务云可以创造以下价值:

1、云政务的建设将大大节约建设成本,降低政府财政支出。
  从总体上看,建设电子化政府云计算平台将极大地降低政府财政支出。将政府各部门、各地区的电子政务的采购支出集中起来统一用于建设云计算平台,费用会比分散建设减少许多。
2、以IaaS为核心的云计算中心将为政务门户网站运营、政务信息资源开发以及政务系统应用提供有力的后台保障。
  目前,政务门户网站用户数量的快速增长,内容的日趋多媒体化,政务信息公开包含大量的图片和视频信息,政务网站需要处理海量数据,就需要以IaaS应用为核心的云计算中心作为有效支撑。同时,随着政务信息资源开发利用的深入,数据大集中以及信息交换要求很高的计算能力。传统政务数据中心建设和运行的成本在不断上升,需要利用云计算模式来提高政府数据中心的运行效率,降低政府数据中心的建设成本。
3、以PaaS为核心的云服务平台将助力“服务型政府体系”建设。
  电子政务各类系统的建立能够使政府工作人员及时地了解到老百姓时下最关心的问题,使政府部门制定出的政策法规目的性更加明确,能够提高政府的办事效率,拉近政府与百姓之间的距离,维护社会稳定。
4、基于云计算的交换平台将实现政府部门间信息联动与政务工作协同。

 

在商业网站强势发展的带动下,政府机构,无论是地方行政机构还是部门管理机构,为社会公众提供服务的网站建设已经全面普及。近年来。随着Web技术的发展.政府网站集群化的影响力越来越明显,网站平台更新换代的时期正在到来。

美国政府推出“云优先”发展战略和云服务门户,要求政府部门开展数据中心整合行动,通过利用和体验政府公有云,集中购买政府云服务产品,从而形成为政府机构提供一站式IT服务的环境,大大减少各政府机构对IT基础设施的需求。

将云计算模式应用到网站群建设与管理上,是推迸云计算应用的有益尝试。以云计算在支撑网站群建设与应用方面的成功案例,将极大地影响政府及企业网站群更新换代速度和操作模式。

 


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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