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公告概要：公告信息：采购项目名称X省公安厅购买地理大数据热力图政府采购项目品目服务/信息技术服务/其他信息技术服务采购单位X省公安厅行政区域X省公告时间2017年#月#日
17:55略日期2017年#月#日成交日期2017年#月#日谈判小组、询价小组成员、磋商小组成员名单及单一来源采购人员名单张正权、姚毅、赵博总成交金额￥29.9 万元（人民币）联系人及联系方式：项目联系人赵丽霞项目联系电话 ## 采购单位X省公安厅采购单位地址甘略关区X路98号采购单位联系方式 ## 代理机构名称略代理机构地址X市代理机构联系方式 ## 附件：附件1附件2
(交易编号：D01- ## J- ## -5)
略受X省公安厅委托，对X省公安厅购买地理大数据热力图政府采购项目以单一来源略采购，采购小组于2017年#月#日确定成交结果。现将成交结果公布如下：
1、项目编号：GZ ## -SGAT38
2、采购预算：30万元
3、成交内容：
合计（万元）
略＋警务lbs大数据产品
监控区域数据校准
重点区域施画
4、成交日期: 2017年#月#日
5、公告日期：2017年#月#日
6、成交人及成交金额：
成交人：X略
成交金额：29.9万元（大写： *
* 万 * 千圆整）
成交人地址：略关区X巷街道静宁路158号12楼
7、公示期限：1个工作日
8、采购小组成员名单：张正权、姚毅、赵博
9、联系方式
采购方式：X省公安厅
联系人及电话：黄斐 ##
招标代理机构：略
地址：X市X技术开发区飞雁街118号陇星大厦
联系人及电话：赵丽霞 ##
2017 年12 月20日
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一张热力图引发的思考，滴滴用大数据赋能司机，共享科技成果
移动互联网圈
工作日下午5点30分之后，在一张北京道路交通的热力图上，国贸、望京、西二旗等地方的红点越来越多，再往里边仔细观察，就会发现红点增加的区域集中在世贸天阶、望京SOHO、中关村软件园……这是滴滴平台上的热力图，不断增多的红点，意味着未来一段时间内将会有很多打车的人群，需要通过运力调度，吸引更多“拉活”的司机前来帮忙。其实，除了下班打车，每年晚上八点到九点的加班打车、节假日商场周边的叫车等各种信息，都能从滴滴热力图上看得清清楚楚。滴滴热力图是怎么做出来的呢？大家知道，滴滴如今已经是全球最大的移动出行平台，在全国各地都有大量的司机和乘客，司机接单“拉活”，乘客叫车出行，都会产生数据，比如预约订单信息、浮动车轨迹数据等等。经过五年的发展，滴滴平台上积累了海量的交通出行数据，在海量数据资源的基础上，滴滴可以利用大数据、人工智能这些“黑科技”进行智能路线规划、订单快速匹配等等，改善人们的出行体验。如果对部分区域的数据进行整合、应用，就能做出科学、精确的交通出行热力图。特别值得提出的是，滴滴利用大数据做出的热力图，司机们同样也能使用。中央电视台经济频道最近播出一档节目，报道了滴滴大数据在交通出行方面的应用情况。有位滴滴专车司机在节目里说，滴滴平台司机端后台有实时的热力图，每次想多接订单的时候，就会按照热力图的指示前往打车人数比较多的地方，很快就能接到订单。由于订单数量的增加，这位滴滴司机在一天之内就能赚到八九百块钱。央视节目里说，在大数据的帮忙下，这些年司机的收入在增长。确实如此。对于司机来说，过去为了多赚些钱，就要根据经验去某个地方“蹲点趴活儿”，或者把车开出去“扫街”，空驶率很高，无形中浪费了很多时间和油钱。而滴滴热力度是基于真实的大数据做的，避免了盲目开车或“经验主义”带来的失误，让司机们能够更精准地定位到热点打车区域，提高了工作效率和经济收益。这些年来，互联网科技的飞速进步，让大数据、云计算等新技术从概念落地为现实。例如电商平台通过用户搜索、浏览等信息，预测到其真正想买的商品，或者资讯类平台根据用户阅读习惯，为其推荐喜爱的资讯。与之相比，滴滴一方面通过大数据等高科技，为用户创造更优质的出行服务，另一方面把热力图等大数据成果开放出来，让司机们也能利用大数据增加收入，一起享受科技进步带来的胜利果实。
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10秒后自动跳转基于AIS大数据的船舶危险会遇热点区域挖掘研究
随着我国经济社会快速发展,船舶运输以其低成本、运量大的优点,在综合运输体系中承担着越来越重要的角色。近年来,国内各大港口和通航水域的船舶数量持续增加,船舶类型往大型化、专业化和高速化方向发展,但由此也产生一系列的问题——水上交通流密度增大,整体通航环境恶化,水上交通事故频发,水域污染问题日益严重。其中水上交通安全问题给船员的生命和财产安全带了巨大的威胁,一直是航运管理部门和航运企业所关注的重点。船舶航行风险评估是水上交通安全研究的重要内容,是使船舶尽量规避航行风险,保障船舶安全航行的重要手段。在船舶航行风险方面,船舶会遇是与船舶航行风险特别是碰撞风险密切相关的状态,是船舶航行风险评估的关键切入口。要研究船舶会遇危险度最好是能够掌握船舶会遇时船舶间相对动态,但由于缺乏大量有效的实时数据,大多数船舶会遇研究是通过统计分析和观察监测来进行,未能清楚了解船舶会遇实时动态。AIS(Automatic Identification Syst&
(本文共86页)
权威出处：
随着航运业不断地发展,船舶日益趋于大型化、智能化,同时,人们对海上运输的效率也提出了高的要求。不仅要保证运输的高速化,还要满足运输成本的最低化。这对致力于航运事业研究者们,发起了巨大的挑战。当今时代,科技发展日新月异。各个领域技术逐渐成熟,这使我们的研究不再基于传统的纯理论,更多的是应用领域上。航线自动设计研究将逐渐走上新台阶。本文提出了一种基于船舶AIS数据分析下的航线自动设计的方法,对航线智能设计提供了一条全新的研究思路。航线匹配及筛选是其航线自动设计中的核心部分之一,起着举足轻重的作用。出于技术成本的考虑,在完成航线匹配及筛选的目的下,文中以EXCEL表格的形式,在指定海域内选取一定数量的船舶AIS数据并进行分类储存,作为航线匹配和筛选的数据库。以可视化程序VB作为航线匹配和筛选实现的技术平台,通过匹配原则和筛选条件完成了主要内容的编程。其中,匹配过程中,对匹配参数进行优先等级的划分。在满足最高优先级参数条件下,根据满足其...&
(本文共81页)
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随着经济全球化的快速发展,国际贸易规模不断扩大,船舶运输业也得到了快速发展。为了提高运输效率,船舶数量不断增加,船舶也向着大型化、专业化不断发展,致使港口和海上主航道的交通密度不增大,船舶航行环境不断恶化。船舶航行风险是海上交通研究的重要方面,船舶信息采集的传统方式花费巨大,而AIS数据采集方便,并且记录了实时的船舶信息。通过对船舶轨迹信息的分析研究,获取船舶发生危险驶过的时空分布,发现船舶航行的危险区域,加强对危险水域的监控,对改善通航环境,保证船舶的安全航行具有重要意义。为了确定琼州海峡的危险水域,本文所做的主要工作如下：(1)对AIS数据进行解析获取船舶的轨迹信息,并将信息储存到数据库中,以线性插值的方式对缺失的船舶轨迹数据进行插值处理,并以一分钟提取一次的频率对船舶轨迹信息进行采样处理以提高数据处理的效率。(2)提出了船舶危险驶过的概念,并用船舶领域对船舶危险驶过的概念做出了详细的解释。根据研究水域的特点提出船舶危险驶过...&
(本文共60页)
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我国社会经济不断发展,我国水利内河船舶的总数发生了突飞猛进的变化,这在为人们的生产、生活带来便捷的同时,也为我国河道、航运、桥梁等水利辅助设施等项目的支持也带来了巨大挑战,尤其是由于各种复杂环境的影响,船员对于船舶操控工作开展愈发的艰难,从而导致我国船体碰撞事件频发,不仅仅对人员的生命带来损伤,同时也为相关企业和部门带来了巨大的经济损失,所以通过合理的方式最大限度的减少或避免船体碰撞问题,成为了我国船运安全领域急需解决的重要问题之一。本文基于在船舶自动识别系统(AIS)环境下,应用动态船舶领域模型来探究该环境下如何进行船舶的避碰决策研究,以期为我国未来的船舶安全运行发展做出理论贡献。1船舶避碰系统概述1.1船舶碰撞决策的重要性自20世纪70年代末开始,随着船舶碰撞问题的增加,其碰撞结果之严峻、损失之惨重远超人们预计,由此,有关船舶避碰系统的研究也愈发的受到人们的重视,经过了多年的发展,我国针对船舶碰撞的问题虽有突破但很多实质性问...&
(本文共3页)
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1引言近年来,IMO、IEC、IHO、ITU和IALA等国际组织通过了系列决议、通函和建议案,明确了AIS航标的技术规范、电文格式、应用建议和符号显示标准,AIS航标在世界范围内得到了快速推广和应用,我国AIS航标数量也增长较快。但由于AIS系统的脆弱性,若不对AIS航标进行规范管理,会影响AIS航标的助效效能,为船舶安全航行带来隐患。因此,亟需研究和制定我国AIS航标应用管理规范,加强AIS航标的应用管理工作。2 AIS航标的定义和分类AIS航标指使用21号电文播发供船舶导航、定位、避险或其它助航信息的一种AIS台站,具有实体AIS航标、虚拟AIS航标、合成AIS航标和AIS航标链四种类型[1]。1)实体AIS航标实体AIS航标指放置在实际存在的实体航标上的AIS航标设备,俗称AIS应答器,根据接收信道和功能分为1型、2型和3型实体AIS航标。2)虚拟AIS航标虚拟AIS航标指由AIS基站通过21号电文播发的航标信息。虚拟AI...&
(本文共5页)
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一、前言航标是随着现代航海而出现的,是为了提高船舶的航行安全而设置的一套相对独立的系统。早期的航标多以灯塔、灯浮以及灯船等形式出现,主要靠视觉实现对航海的辅助。但是,由于受到天气、视线以及故障灯的影响,航标的功能会受到一定的削弱和影响。因此,随着现代航海的不断发展,对航标的助航能力和要求也越来越高。各种新型航标也不断出现,如何对这些种类不同的航标进行监控和维护就成为摆在我们面前的一道难题。随着信息技术的出现和发展,各种监控系统也应运而生,构建一个航标无线监控系统也成为一个可以期许的目标。AIS的出现更是加速了这个目标的实现。随着AIS技术的不断成熟和推广,利用AIS技术对航标运行情况进行无线的实时监控和管理也成为可能。这样可以降低航标的维护成本、提高航标运行的可靠性、实现航标的数字化管理并提高管理效率。基于AIS的航标无线监控系统的开发与应用,将实时监控和显示航标动态信息,必将对航海信息化建设产生积极的影响。二、基于AIS的航标...&
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<img STYLE="BorDer-BoTToM: 0 TexT-ALiGn: BorDer-LeFT: 0 BACKGroUnD-CoLor: rgb(255,255,255); TexT-inDenT: -2 MArGin: 5 DispLAY: MAx-WiDTH: 620 VerTiCAL-ALiGn: BorDer-Top: 0 BorDer-riGHT: 0px" ALT="" src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://image.woshipm.com/wp-files/fc8f8a7aa2e56c3f3a3.jpg"
TITLE="从迁徙地图到热力图&且看百度LBS大数据如何落地【转】" />
春节之后的第一个小长假，春光明媚，春日和煦，春心荡漾，春情……呃，总之春天是一个适合出行游玩的季节，于是我们开始了新一年的景区看人之旅。
而印象中，每当小长假各大景区人满为患之时，央视便会乐滋滋地出来给广大窝在家里的宅男宅女、大爷大妈们播放各大景区实时画面，那语气语调和它们播非洲动物大迁徙时没多大区别，时不时还会来一句，今天故宫的游览人数已达18.2万人次，创历史新高。
不过前几天看电视的时候发现，央视依旧没有缺席，只是玩得是越发高端，直接搬上了百度家的大数据产品——热力图。好吧，原本黑黝黝的人头就这样变成了一块块红方片。
可是，从春节的迁徙地图变成了如今的热力图，名字虽然变了，但大数据似乎还是停留在好玩、新奇上，最关键的问题商业化却没能得到解决，这不由得让人发问：大数据真的可以落地吗？
<img STYLE="BorDer-BoTToM: 0 TexT-ALiGn: BorDer-LeFT: 0 BACKGroUnD-CoLor: rgb(255,255,255); TexT-inDenT: -2 MArGin: 5 DispLAY: MAx-WiDTH: 620 VerTiCAL-ALiGn: BorDer-Top: 0 BorDer-riGHT: 0px" ALT="" src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://image.woshipm.com/wp-files/a41cae122a6579a27d.jpg"
TITLE="从迁徙地图到热力图&且看百度LBS大数据如何落地【转】" />
从大到小的大数据落地
其实从迁徙地图到热力图，最大的变化就在于大数据在应用中精确度更高了，之前只是从A城到B城之间的迁徙轨迹，而现在则变成了一个具体地点附近人流量的适时变化。之前快刀青衣老师说，要是迁徙地图可以告诉自己那一趟动车上美女最多就好了，可随着大数据对人流定位的越发精确，这一点其实并不难实现了。
举个例子，热力图显示三里屯的热力指数是31，静安墓园的热力指数是1，那么很明显，你去三里屯乱逛碰上美女的概率一定会大于你去墓园，大数原理嘛。当然这只是一个极端例子，但是你拿三里屯和西单比不就更能得出准确的寻美女路线图了。
当然，请各位屌丝注意，热力图只能显示哪里人多，根据统计学来说，该地区存在的名为“男朋友”的生物也可能多于正常值。所以，如果哪一天大数据能够把单身这一维度也叠加到热力图中，那才是我辈屌丝的幸事啊。
当然，找美女显然不能算商业化的例子，但是同样的道理，热力图显示的是一个城市中某一区域的人流量，如果将这个数据运用到打车应用上，出租车司机就完全可以更多地向这些区域靠拢，从而接到更多的活。
对于商业区的餐饮店来说，如果热力图显示该商区上午的人流量比平日提升了50%，并且呈不断增长之势，那他们就完全可以在用餐高峰之前增加30—40%的人力和食材，来应对可能出现的供不应求局面。
旅游景点同样也可以根据实时的热力图来判断景区人数是否超过了实际承载能力，从而及时地调整售票数量，保证最佳的游览体验，同时真正保护文物。
如果说谷歌当初根据大数据做的流感地图是基于固定的数据信息，迁徙地图则是根据大范围内动起来的LBS信息，那么热力图则是依据更小范围内的移动数据。其精准度越高，商业化的可能和价值也便越大，倘若未来将这个数据更进一步变为室内的LBS信息，那么大数据就离真正落地又近了一步。
<img STYLE="BorDer-BoTToM: 0 TexT-ALiGn: BorDer-LeFT: 0 BACKGroUnD-CoLor: rgb(255,255,255); TexT-inDenT: -2 MArGin: 5 DispLAY: MAx-WiDTH: 620 VerTiCAL-ALiGn: BorDer-Top: 0 BorDer-riGHT: 0px" ALT="" src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://image.woshipm.com/wp-files/2eb4b898d70d93018.jpg"
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流量梳理，大数据的线下作用
既然暂时还不能更进一步，那现阶段这种范围信息可以做些什么呢？我想最大的作用就是梳理和引导作用了。央视选择和百度合作，将这样一个热力图放到这样大的一个公共媒体上，可不是真的为了娱乐大众，更多地还是想通过它来引导公众出行。
毕竟大家出去游玩也是寻个开心，谁也不愿意带着孩子去18.2万人次的故宫看人屁股，领着女友挤热度最高的北京南站，所以热力图的一大作用就在于引导着人们错峰出行，合理地来梳理人流。
此时此刻故宫人多，那游客就可以选择先去王府井、北海公园逛逛，等热力图上故宫的热度降下来再去故宫。同理，某个商圈可能是人挤人，惹得人们逛街欲望大减，但另一个商圈确实门庭冷落，热力图便能够引导着用户向更加清闲的商圈转移。
而未来，商圈的范围可能会具体到某一个品牌的专卖店、某一家餐馆，从而实现更加细分的人流疏导。
或许在很多商家眼里，这样一种方式可能会让自己的潜在用户流失，谁也不会嫌自己店里人多。但换个角度来看，其实它是提升了有效流量的利用率，避免了因为人流量过多造成的诸多问题。互联网世界里，一个网站某一时刻承载过多流量还会崩溃呢，更何况在实际体验更加重要的线下。毕竟逛街的乐趣就在于逛本身，如同超市大卖场一般人满为患的商场，怕是没多人愿意去逛吧。
而对那些原本就很难获得客流量的商户来说，这样的大数据更是一剂灵丹妙药，也为他们提供了更多的依托互联网进行营销的可能。比如在某一客流量较小的时段里，商场就可以推出限时特价，并进行合理地推送，从而吸引更多的顾客，提高店铺的整体利用率。
不过，虽然央视将热力图这样的大数据试验品摆在了公众面前，但似乎这样的大数据实践也还有着一些需要完善的地方，比如多维度数据的叠加、可选以及更多种类数据的逐步丰富——这就要靠百度地图的2亿多用户用自己的脚丫子真正走出来了——无论如何，前景还是很美妙的不是么？
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