蝼蚁之城里的科技术语

2023-06-27 18:30:02物联网0129

蝼蚁之城里的科技术语,第1张

缕蚁之城的科技术语有：1、视觉技术：包括计算机视觉（CV）、深度学习、图像处理、自动驾驶等技术；2、机器人技术：包括机器人控制、运动学、视觉控制、人机交互、机器人规划等技术；3、人工智能：包括自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习、语义分析等技术；4、大数据：包括数据挖掘、数据分析、数据处理、数据可视化等技术；5、云计算：包括服务器、虚拟化、云存储等技术；6、物联网：包括物联网技术、物联网协议、物联网安全等技术；7、移动互联网：包括移动应用开发、智能硬件、移动网络等技术。

数据挖掘的主要目的是如何从大量的数据中获取有价值的信息

数据挖掘也分预测类型的知识和描述类型的

所以物联网运用数据挖掘是为了获取有用信息说法是对的，具体是哪种要看你传感器是干嘛用的

很优秀的一家企业。

北京神州云合数据科技发展有限公司（简称“神州云合”），成立于2016年，获红杉资本、IDG资本、渶策资本、嘉实投资、麦星投资、普华资本和齐心控股等国际顶尖资本多轮投资，是国内领先的智能财税科技企业。

神州云合率先实现了全国36税区、全税种、全流程、一站式智能申报。以申报表生成、全税种智能申报、全维度税务风控业务为核心，基于云原生架构，统一完成业、财、税、票、资、档一体化方案融合，形成了全流程一体化、平台化、数智化管理的产品服务体系，专注于解决集团企业纳税申报环节人员成本高、手工操作易出错、集中管理难、风险管理滞后等痛点。

除领先的智能申报技术以外，神州云合还拥有国内最完整的税务风险特征指标库，实现税务风险可量化、可识别、可防控；拥有发票全生命周期管理能力，成本、费用、资产、工时全维度支出管理能力，以及多国、全网、资金账户统一收付、对账、电子回单管理能力。在供应链协同、生态赋能、行业、区域、园区等综合财税服务场景中，拥有核心优势和丰富的平台建设经验。

神州云合的产品及解决方案广泛应用于央企、国企、世界500强等大型集团企业，已成功助力中国电信、中国联通、中国广电、国家电网、中国化学工程、华润集团、国家电投、中国国际工程咨询、中交二航局、保利商业、中化国际、银河证券、西南证券、首钢集团、理想汽车、小鹏汽车、海尔、海信、TCL等数百家大型集团企业实现财税数字化转型升级，为20万+纳税主体提供业财税一体化智能融合服务。

随着智能交通科技和产业的发展，我国正在形成一个安全可靠、便捷高效、绿色智能、开放共享的现代化综合交通运输体系。《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》明确提出，加快智能技术深度推广应用，坚持创新驱动发展，推动互联网、大数据、人工智能、区块链等新技术与交通行业深度融合，推进先进技术装备应用，构建泛在互联、柔性协同、具有全球竞争力的智能交通系统。

智慧公路系统将先进的数据通信技术，传感器技术、人工智能等新兴技术有效地综合运用于交通运输，服务控制和车辆管理，加强车辆，道路、运维三者之间的联系，从而保障安全，提高效率，改善环境，节约能源。连接起城市与乡镇的智慧数字化全面发展，打造智慧城市、数字乡村新格局。

智慧交通实现基于全域三维可视空间、多源异构数据治理、动静融合业务管控的数字孪生平台，让公路、桥梁、附属设施等公路交通基础设施具备多维感知能力，能够实现彼此间的信息互联互通和自动控制，并与交通工具、交通参与者的协同联动，为公路交通安全和高效通行提供数据支撑。

可视化以全域全路网全要素数字化为基础，以全周期全业务数字化为引领，赋能高速公路管理服务全网络全业务数字化升级。

随着画面初始化后，映入眼帘的是以沈海高速厦门至泉州段作为项目背景的可视化场景，流光溢彩的霓虹效果展示了高速公路在 GIS 地图上的走向，以动画延伸的方式进行展示，让人眼前一亮。配合底部公路动画效果样式图，更贴合了整个项目场景。

ETC 门架系统一种高速不停车收费的设施。龙门架上可以安装一些鉴别汽车信息的设备，根据组装在汽车前挡风玻璃上的车载 RFID 标签与在收费站 ETC 行车道龙门架上的微波天线中间的微波加热专用型近程通信，利用软件连接网络技术应用与金融机构开展后台管理清算解决。

视频监控智能分析系统是道路交通方式不可缺少的监管手段。参考现场摄像头实际点位，在三维场景中进行对应位置的监控模型摆放，实现场景还原。用户通过三维场景对高速公路的摄像头位置一目了然，并进行实时监控信息采集与分析，将异常车辆信息等数据进行汇总。

对 ETC 门架进行了完整的三维场景构建，能够管理门架以及门架上所有的设备对象。支持通过数据配置，生成不同的监控场景。

真实还原龙门架路口交通运行状态，2D 面板重点展示门架编号、位置信息、门架车辆绑定信息、收费信息以及设备故障状态，方便运维人员对来往同行车辆进行筛查管理，便于开展交通健康诊断，有效解决路口交通拥堵和安全等问题，提升交通管理及服务水平。

ETC 车辆监测

高速可视化管理运维平台中的 ETC 门架系统同样可具备通行车辆分段计费、流量调查、视频监控、超速筛查等功能，汽车经过门架之后，门架上安装的监控系统会自动识别汽车，同时实现计费。

孪生车辆进出收费门架的过程，并以动态标签标注的形式展示每辆车辆收费结果，成功扣费车辆显示为绿色标签“交易成功"。扣费失败车辆显示为红标签”交易失败“，非 ETC 车辆显示为黄标签”交易失败。

公路的实际管理工作中，由于公路管理布局零散，现场处置、中心调度、决策指挥等工作任务相对独立，缺乏统一的纵向、横向间的指挥调度体系。加强基础设施数字化管理能力，将大数据、物联网、视频分析、数据挖掘等相关技术应用到公路场景中来，快速提高公路的安全、快速、绿色运输和智能管控的能力。

设备监测

收费站是公路系统功能发挥的重要组成部分，公路收费站机电设备是保障公路正常运行的关键，高速公路的机电系统应该随着交通运输业的发展不断往信息化、智慧化更新。

2D 可视化面板样式，将公路收费情况、车辆通行情况、出入口车道情况以及机电设备如栏杆机、车牌识别、车道监控、车道控制器、天线、费显、车道指示灯、情报板等设备的数量、运行情况以及设备运维情况进行汇总统计输出于大屏上，让运维人员无需再通过纸质文件传递信息与归档，提高工作效率，增强管理水平。

车道管理

打造的车道可视化管理系统，进一步提升了对收费车道的监控和异常处理的能力，可对每一条收费车道进行实时监控，实现“无人值守”"远程操作"的车道管理形式，助力打造畅行的高速公路收费站。

通过大屏上的面板对入口车道的车道通行指示灯、车道栏杆机进行通行、关闭、抬杆、落杆等操作。

服务区可视化

通过数字孪生技术将服务区、服务区内建筑、周边环境设施进行高度还原，支持融合物联网、大数据等各类信息技术，整合服务区现有信息系统的数据资源，通过“一张图”的形式进行服务区管理。未来将助力实现服务区高质量发展和旅游、商贸、物流等功能拓展。

支持多种方式的模型渲染，采用轻量化三维建模技术，以三维场景为基础，2D 数据面板为辅，统计出服务区的基础地理信息、能耗（用水、用电）统计、接入天气系统实时查看到当日的环境监测、以及车辆统计与日车流量趋势图，实现服务区的数字化管理。

人流热力图

通过多个智能摄像头的图像识别分析，能形成一个完整的服务区热力图。显示休息区人流情况及拥挤程度，红色区域人群聚集，绿色区域游客较少。管理者通过Hightopo 可视化数据进行人流监控可以建立人流预警机制。

通过数字孪生、大数据、物联网等信息化新技术与公路行业的深度融合，舒适、高效的通行能力以及日常运维管理的智能化日趋重要，赋能公路行业早日实现主动预测、自动处置、快速响应、服务高效，全面提升以人为本的智慧公路。

2023年，教育部再次公布关于2023年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，两百多所高校新增备案“数据科学与大数据技术”专业。这是从16年教育部公布15年新增备案开始，大数据类专业持续新增获批的第四年，截至目前，全国已有四百多所高校获批并争相开设大数据类专业，其次是人工智能类专业：机器人工程、智能科学与技术、智能制造工程，及网络空间安全等专业。

市场对人才需求迫切

大数据与人工智能不仅在互联网公司的战略规划中频繁出现，同时在我国国务院和其他国家的政府报告中多次被提及。大数据、物联网、人工智能、网络安全等新领域人才虽是刚性需求，但供给仍严重不足。

据职业社交平台LinkedIn发布的《2023年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营、数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据的应用范围广泛，将近50%的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，社会保障占据339%、劳动就业占据327%、市政管理占据294%、教育科研方面分别占据29%，发展形势一片大好，在各行业都有应用。

大数据行业方向学习

一

数据存储和管理

大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是，需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中，以产生洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础，而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。

二

数据清理

在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。

在这个时代，数据的清理变得更加必要，因为数据可以来自任何地方：移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”，以产生其见解，因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来的几年中，将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。

三

数据挖掘

一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以经由数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。

四

数据可视化

数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。

数据的可视化与科学一样，是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员，很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它，因此重点在于可用性。但是，易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致，这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。

大数据的就业前景了解

由于大数据所创造的价值非常大，也将让企业更加愿意为相关的人才付出更高的薪资。目前，具备一年工作经验的从业者月薪已经达到15k左右。具备3-5年经验的从业者年薪已经达到30-50万左右。大数据的就业前景非常值得期待，入行大数据也需要趁早。

大数据的就业方向有许多，主要可分为三大类：

1大数据开发方向：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等

2数据挖掘，数据分析和机器学习方向：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等

3大数据运维和云计算方向：大数据运维工程师等

当下正是金九银十的求职季，作为高薪的大数据行业，以下就业岗位与相对薪酬可作为有意愿从事大数据行业人员的从业参考。

1、ETL研发

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

所需技能：ETL工程师是从事系统编程、数据库编程与设计，要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。因此从事ETL研发首先一定要具有优秀的编程能力，其次要熟悉主流数据库技术，如oracle、Sql server、PostgeSQL等。并且得会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。

2、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduceHDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。Hadoop开发人员利用Hadoop来对数据进行必要的处理。

所需技能：

回答于 2023-04-03

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