4.0 认知智慧城市 I 算法框架 选用开源框架在核心 技术上受到限制 集中建设智慧算力 ，汇聚数据 统一对外提供 AI 能力 ， 大步实现产业升级 ， 是最高效的 方式 背景介绍｜制约 AI+ 智慧城市发展的问 题 计算能力 场景驱动 限制城市发展人工智能技术水平的四大因素 数据资源缺乏有效分析 有效数据获取率低下 应用场景单一 新算法迭代更新慢 AI 计算能力不 足 系统集成公司可以在 平台上整合多家算法 厂商的算法（包括的 算法） ， 建设智能 化 项目 信息化系统业务管理公 司可以通过平台打磨智 能化的业务系统 ，进 化 自己的业务体系 软件开发公司可以通 过平台速度敏捷地开 发出智能化的应用软 件 背景介绍｜建设必要性 - 赋能企 业 中小算法厂商可以在 AI 开放平台上训练 自 己的算法 人脸识别 结构识别 姿态识别 AI 从业者 、繁荣本地 AI 生 态 语义识别 人脸属性 数据传递 人群分析 文字识别 数据存储 人证核验 行业学习 声纹识别 图像识别 · 动态可扩展 、平滑可 迁移 · 算法多选 、多模融合 · 分层解藕 、百花齐放 基础设施层 · 各尽所能 、各守本分 传感层 以分层解藕 、开放共享的原则补全现有体系 工地发生打架闹事事件 工地脏乱情况 车辆违规停车 情况

：人脸摄像机 + 车辆抓拍机 可疑人： 名单库 可疑车： 名单库 上墙管理 各社区预警 上墙显示 社区主干道出入 口 ：人脸摄像机 + 车辆抓拍机 视频结构化 算法服务器 AI 综合管理 平台 社区 GA 有效数据 本社区情况 … … 系统概念 通 过 监 控 拍 摄 ， 把 所 有 经 过 摄 像 机 底 下 的 人 、 建议用专业人脸枪 2. 车辆抓拍机 *2 支 要求： 可以利旧 ， 网络高清枪即可 3. 网络传输 要求： 可以利旧 ，或就近光纤延伸联网 社区路口的智能监控点位设计方案 视频结构化算法服务器 设备描述： 1. 算法服务器支持 8 路人脸 +8 路车辆 2. 按每个路口 2 支人脸枪 ， 2 支车辆枪计算 ，可以覆盖 6. 算法服务器支持百万级人脸库的比对 社区机房智能监控的设备方案 方案一 ：拼接屏大屏显示 方案二： 液晶电视机显示 接入监控局域网中 第三章： 技术方案 区域管控 报表查询 权限管理 账户管理 人脸算法 人形算法 车辆算法 物体算法 实时抓拍数据 视频结构化的软件架构 设备管理 流量统计数据 预警抓拍数据 系统设置 算法配置 系统布控 骑行算法 人和车的深度学习算法

注重关联关系而非因果关系 数据可视化变得尤为重要 大数据的重点是关联关系与趋势预测 大数据分析助力提升行业综合数据应用能力 大数据 关注点 传统数据 分析局限 数据获取 因子分析 算法训练 数据呈现 6 经济运行大数据保驾十四五 区域经济 2 3 4 1 支撑领导科学决策，提高经济运行管理水平： 从宏观、中观、微观三个层面，对区域经济运行相关指标进 行实时动 应用的障碍 复杂数据算法 与业务模型 衔接 诸多大数据并 行计算架构的 选择 大数据应用实 现路径： 从哪里开始？ 专业人才匮乏 17 CONTENT 1 当政务应用遇到大数据 2 退而结网，打造大数据湖泊 3 大数据平台、架构与实现 4 大数据可视化，看得见的数据 18 软件兼容基础架构 数据 采集层 物理 存储层 逻辑 存储层 并行 计算层 算法层 挖掘 分析层 任 务 调 度 Elastic Logstash 数据仓库 数据集市 多维数据库存储 数据标签库 模型设计 模型训练 模型发布 模型管理 应用模型 算法模型 接口整合（ thrift ） Smart BI / 并行基础架构 / 算法 / 业务场景 Data Service / DaaS IDC / 数据来源 / 数据存储 / 数据治理 / 服务器 19 Data Discovery

.........................................................................................28 2.3.2 算法模型开发............................................................................................... ......................................................................................107 7.1.1 加密算法选择................................................................................................. 安防技术应运而生，通过结合人工智能、大数据分析和物联网技 术，全面提升景区的安防水平。 AI 智能安防系统通过以下几个方面的应用显著提升景区的安全 管理能力： - 实时监控：利用高清摄像头和 AI 算法，实时分析监控 画面，自动识别异常行为，如游客越界、物品遗失等。 - 智能预 警：通过大数据分析，预测潜在的安防风险，提前采取预防措施， 减少突发事件的发生。 - 快速响应：一旦发现异常情况，系统能够

它可以有效处理数据的不确定性问题;其次,DＧS 可以通过对证据的积累不断减少假设集;最后,它无需知道条 件概率以及先验概率.因此,相较于贝叶斯推理法等同类型 算法,DＧS具有很强的容错能力,能够很好地将信息归类到未 知或未定中,并且 DＧS证据理论对先验效率的依赖性相对于 贝叶斯等同类型算法来说较低[４].但是,DＧS理 论 也 存 在 着 较为突出的问题,传统的 DＧS理论常常采用专家评估法得出 基本概率分配函数,会导致存在较大的客观性 深度自编码先对海量数据进行数据降维和数据过滤,来避免 此类问题. １ 相关研究 网络安全态势感知的研究方法复杂多样,其中态势评估、 态势预测是网络安全态势感知研究的重点.针对这两大重点 模块,学者们将不同的算法融入其中进行实验,并试图建立一 个效率高、适应性强、可靠性高的网络安全态势感知模型. 国内外研究 中,Wang等[５]将 线 性 加 权 法 融 入 DＧS证 据 理论中,通过线 性 加 权 法 问 题. Chang [６]提出了一种基于卷积神经网络多元融合的网络安全 态势感知模型,将卷积神经网络算法、指数加权的 DＧS融合算 法、层次化网络分析法进行多算法融合.与单一算法构建的 网络安全态势感知模型相比较,该模型预测的准确性和可靠 性均有提高.但该模型使用的卷积神经网络算法也带来了大 量的参数计算,使得感知效率有所下降.Xie等[７]所提出的 一种基于 RBF(Radica

物理安全，网络安全，应用安全，数据备份及恢复 9 统一工作桌面 Web 端，大屏展示端，app 管理端，统一入口 10 大数据基础中间件 分布式计算服务化引擎，分布式计算缓存系统，端 到端算法，智能算法集成 11 气象大数据资源层 气象大数据资源层数据归集区，气象大数据资源层 数据成果区，气象大数据资源层数据产品库，气象 大数据资源层共享交换库 12 数据建模 充分了解现有气象业务数据资源情况，按照总体架 1.2.1.3 端到端算法模块 算法管理平台，提供从算法开发选择、模型训练跟踪，最优模型对比选择、模型发布管 理到最终模型部署一整套的算法开发生命周期管理。平台作为大数据平台的基础算法管理发 布平台，统一管理所有相关算法，并提供一站式开发调试管理及部署方案。 算法管理平台，提供从算法开发选择、模型训练跟踪，最优模型对比选择、模型发布到 最终模型部署一整套的算法开发生命周期管理。 平台应包含以下核心模块： 平台应包含以下核心模块： 算法管理、训练数据集管理、模型训练跟踪、模型发布、模型仓库、模型部署及系统管 理等模块。 1.2.1.4 智能算法集成 智能算法集成，构建于基础平台之上，将标准、常用的关键算法，封装为算法库和容器， 并发布到算法管理平台。 （1） 基础产品算法 （2） 灾害天气特征提取与监测算法 （3） 天气系统识别与智能客观预报算法 （4） 基于深度学习外推预报算法 （5） 预报预警数字生成算法

MemoryCache内存空间 通道2 通道1 … … 图 .11通道示意图 ii. 基于 hash 的查找算法 MemoryCache 的数据存放于查找是基于 hash 算法的，利用 key 值通过 hash 算法直接映射实际物理地址，查找算法复杂度永远为 O（1），不会因为数据的多少而影响了查询效率，算法弊端是无法 进行不等值比较查找，数据在内存中是乱序存放，不进行排序操作。 出现 hash 冲 的时候，原则上先将自己挂接到虚拟节点的链表尾端，等待下次分 配。由于数据块在分配中会被不断切割，会导致数据块不断的由大 变小，为了防止内存碎片的过多产生，需要对产生的内存碎片做合 并。 内存合并算法在内存被归还后执行，主要思路是查看当前内存块 与前后内存块的关系。归还后，如果当前内存块的后一块内存为空 闲内存，则表明可以与后内存合并，直接将当前内存的空间扩充至 当前内存空间与后置内存空间的综合即可，同时将后置内存块从链 智慧交通综合大数据管控平台设计建设方案 这样对于申请内存的函数，一样可以满足使用要求，对于剩余内存 的维护，则大幅度降低了碎片内存的产生，提升了整体内存分配效 率。 v. 二级 key 的算法实现 memorycache 除 了 支 持 key.value 模 存 储 之 外 ， 还 支 持 key.key.value 的存储模式，可以根据第一级 key 的值进行全部数据的 查询与删除。二级

收费车型的人工误判、 错判 的风险？ 管控需求变化后 ， 出现新的管控难 题 3 、 车辆行车规律的总结和分析？ 安 全 保 障 体 系 存储资源 计算资源 云 服务 数据服务 算法服务 运 维 服 务 体 系 大数据 中心 全路网车辆过程管控平台 “ 省 -- 路段 -- 收费站”三级车辆管控系统 逃费稽查系统 车辆管控系统 事故回查分析系统 预警分析系统 虚拟 GPU 资源 AI 算法云计 算 资源池 l 把门架 、 收费站 、 服 务区等点位的视频 、 图像资源进行汇聚 l 虚拟化资源池 ， 进行 海量视频 、 图像资源 的统一管理 l 对外提供统一的视频、 图像资源共享服务 l 虚拟化 GPU 资源 ， 灵 活调配计算资源 l 视频图像识别算法云 端部署 ， 算法能力动 态共享 l 视频图像的车辆信息 外部系统 内部系统 视频图像云存储 基于 GPU 资源的算法架构， 一次部署， 多方共享 提取视频图像中的车辆特 征信息， 对结果进行存 储 和反馈 车 辆 特 征 信 息 识 别 算 法 分 布 式 计 算 GPU 资源虚拟化， 动态 分 配计算资源 统一的算法运算资源 ， 支持各单位、 各业 务 系统对算法能力的高效共享 云端共享车辆识别信息（收费车型、 车品、

1 训练数据集构建.........................................................................68 3.2.2 损失函数与优化算法..................................................................70 3.2.3 模型评估与调优................ 方案生成与选择................................................................................120 5.2.1 方案生成算法...........................................................................121 5.2.2 方案评估指标....... 交通治理系统往往局限于单一场景的优化，而 AI 大模型能够实现 跨场景的协同决策。例如，在城市交通网络中，模型可以同时考虑 主干道、次干道、交叉口以及公共交通系统的动态变化，通过全局 优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）生成最优的交通信号配时 方案。此外，模型还能够根据实时交通状况，动态调整公交线路的 发车间隔、地铁列车的运行速度等，从而提升整体交通网络的运行 效率。 在自适应方案设计方面，交通治理

智慧城市低空应用 AI 风险防范方案.............................................................. 25 5.1. 智慧城市低空应用 AI 模型算法安全....................................................... 25 5.2. 智慧城市低空应用 AI 数据要素安全.............. 力。数据采集环节，智能终端搭载多模态传感器实现全域动态感知，构建低 4 空环境数字孪生模型，为精细化管理提供数据基底。算法层面，轻量化模型 与边缘计算结合实现实时目标识别，低空定位和路径规划技术解决复杂环境 导航难题，零样本学习赋予系统未知场景适应能力，全面提升低空作业的智 能性与安全性。空域管理中，分布式调度算法与数字孪生技术融合，支持千 架级无人机集群的动态路径规划与冲突规避，将传统调度的分钟级延迟压缩 下的人员密集度调拨等效果。大范围无人机编排，可通过人工智能实现集群 整队管理效果。 7 人工智能带来低空领域大幅发展的同时，技术带来的负面影响也逐渐体 现。因低空域飞行和模式识别大量依靠算法和数据，低空应用中的决策一旦 出现问题，可能带来极坏的社会影响，影响智慧城市的公信力，甚至可能波 及各行业，导致社会安全、法律责任、道德困境或舆论的负面影响出现，如 低空飞行器坠落、人员救援失