构 数据获取 数据传输 数据处理 数据是智能交通的核心 数据获取 数据传输 数据处理 People. Process. Portfolio. Discussion 实时事件处理 — 概念图解 业务场景 • 重要车辆监 控 • 交通诱导 • 出行者信息 • 技术机遇 • 实时处理大数据量 • 合并历史事务和实时事 务 架构决策 • 实时流 • 利用现有分析 • 最大限度地减少数据移 黑名单 小型机 历史事务 备份 历史配置文件 RDBMS 事务 历史数据源 计算配置文件 实时事务 （基于消息） Hadoop 集 群 事件处理 规则和结果 关联和分析 — 概念图解 NoSQL BI 平台与分析 业务机会 • 行车路线建 议 • 信号控制 • 交通流量分 析 技术选择 • 将缩减结果集成到关系数 据 库 • 构建另一个环境 • 手动关联 架构决策 架构决策 • 使用集成元数据 • 使用标准 BI 平台 • 最大限度地减少数据移 动 数据仓库 数据集市 数据库中的 分析 MapReduce HDFS 实时处理和分析 — 逻辑图解 关键组件 • Oracle 大数据机 • Oracle Exalogic • Oracle CEP/Coherence • Oracle SOA Suite • Oracle 大数据连接器 • Oracle

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实现数字票证全场景智能应用；在数字采购领域，博思“阳光公采大模型”与 DeepSeek 的深度融合，构建起覆盖需求预测、供应商匹配、价格分析、风险预警 的全链路智能中枢。 图6：博思软件医疗电子票据业务架构图解 图7：博思软件财政预算一体化覆盖全国多个省份 资料来源：博思软件官网，民生证券研究院 资料来源：博思软件官网，民生证券研究院 财政 IT 龙头中科江南：接入 ............................................................................ 6 图 6： 博思软件医疗电子票据业务架构图解 ..................................................................................................

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高企。这些问题损害了客户信任与品牌形象，因此该制造企业试图找出问题的根源所在。与此同时， 在解决问题的过程中，该制造企业的供应网络受到额外影响，并进一步增加了成本。 为了有效应对以上问题，工程与供应机构积极部署数字孪生，试图解决质量问题，并持续提升保修维 修相关售后服务。首先，他们决定将“设计类”物料清单与“制造类”物料清单中的所有类似信息进 行整合。两者的区别之处在于，设计类物料清单包括开发及测试因素，而制造类物料清单则包含产品

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常住人 口的统一管理，节省大量的建设资金。 视图库系统需求 视频图像数据逐步由静态化转变成为动态化、信息化，是支撑公 安各项工作的重要基础信息资源。通过对在线采集设备/系统采集的 数据和视图解析中心解析完成的数据进行统一的接入、汇聚，构建以 人脸库、人体库、车辆库、案事件库为主的视频图像信息数据库（简 称“视图库”）。视图库系统面向于公安视频图像信息应用与相关基础 服务，侧重于为上

均不能泄洪时， 则需采用综合泵站进行抽排。此时梅溪湖的出湖流量即为综合泵站的抽排量。综合泵 站的实时抽排量由泵站的水泵性能曲线(扬程、流量、功率的关系)计算得到。 上述方程可采用试算法或者是半图解法进行求解。 a) 试算法 对于某计算时段来说， tI 、 1 tI  、 tS 和 t O 均为已知量( 1 tI  通过预报得到)， t 1 O  和 1 tS  为未知量。因此，若假定时段末梅溪湖蓄水量 否则重新假定 1 tS  ，直至 t 1 O  = ' t 1 O  。因第 t 时段的 1 tS  和 t 1 O  即为第 t+1 时段的 tS 和 t O ， 于是可连续进行计算。 b) 半图解法 为避免试算，可先将式(5.2.2.2-1)可改写为式(5.2.2.2-10)： 梅溪湖水环境综合整治智慧水务工程 初步设计报告 78 1 1 2 2 t t t t t S O S O