政策力推智慧城市建设安防领域有望加速发展

29日发改委印发了开展新型智慧城市评价工作的通知,要求贯彻落实好“十三五”规划纲要提出的建设一批新型示范性智慧城市的任务,务实推动新型智慧城市健康有序发展。据了解,评价指标提出了新型智慧城市的发展方向和建设重点,旨在促进新型智慧城市经验共享和推广。机构认为,在PPP模式和政策大力推动下,智慧城市相关项目将加快落地,智能交通、智能安防等相关产业有望延续快速发展态势。

通知明确提出,各地方政府围绕评价指标体系制定相关工作方案,进一步明确相关措施,切实提升智慧城市建设的实效和水平。通过评价工作及时发现不同地区、不同层级、不同规模城市推动智慧城市建设的优秀案例、实践经验和共性问题,总结提炼一批可复制、可推广的最佳实践,促进各地共享交流。

智能安防是智慧城市的重要组成部分,今年以来视频监控行业景气度回升。行业协会估算,“十三五”期间我国视频监控行业年增长率将达15%左右。另外视频监控行业竞争总体情况开始缓和,未来行业门槛会进一步提高,小企业在竞争中将逐渐转型。随着智能化进程的推进,软件平台包括一些算法在硬件产品中的影响力将逐步提升,项目不仅由硬件决定,将会更多考虑一个完整的系统,有利于提高龙头企业市场份额。海康威视主营安防产品的研发、生产和销售。公司表示视频监控行业已有明显复苏信号,并积极参与PPP项目,目前公安、交通、司法三大行业收入占比约30%,其中来自公安行业的收入增长明显。佳都科技主营智慧安防、城市轨交业务,通过外延式并购布局视频监控和数据分析,并已获得多个智慧城市项目。

近年来随着平安城市项目以及公安部信息化的快速推进,我国城市视频监控市场保持良好增长态势。券商研报显示,去年我国视频监控硬件市场规模预计为740亿元,增速达19%,未来增速仍将保持在10%以上。以每千人拥有的视频监控数量来看,目前我国摄像头密度最高的北京市,每千人拥有摄像头数量在59个,仅相当于英国平均水平的80%、美国的60%。去年发改委等9部委联合出台的《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》提出,到2020年重点公共区域视频监控覆盖率达到100%,新建、改建高清摄像机比例达到100%,重点行业领域的重要部位视频监控覆盖率达到100%,同时逐步增加高清摄像机的新建、改建数量。

此外,PPP项目的逐步推进也将为智慧城市发展起到助推作用。10月财政部等20个部门联合公布了第三批政府和社会资本合作(PPP)示范项目,项目总数516个,计划总投资金额11708亿元。第三批示范项目大多是增量项目,将带动较大投资,前两批项目金额分别为1800亿元、6589亿元,且存量项目占较大比重。财政部表示,此次筛选依法择优选择社会资本,鼓励同等条件下优先选择民营资本。智慧城市、轨道交通、环保等或将成为主要投资领域。

本文转自d1net(转载)

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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