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AI驱动简介

Brief introduction

A.I.(Artificial Intelligence人工智能)驱动,基于海量数据为基础的深度学习,应用知识图谱等技术,结合行业特点,改进传统业务工作方式,创建智能化工作引擎。可在城市治理与服务体系中,自动对城市内海量数据学习,建立标准化模型,并通过对不断增加的数据学习,解决传统工作过程中的漏洞,构建更智能化模型,推进智慧化城市生态系统建设。
AI驱动

基础功能

Basic function

机器学习
机器学习
传统学习
传统学习
深度学习
深度学习
整合
整合
解析
解析
决策
决策
CNNS
CNNS
DBNS
DBNS

整合历史数据,通过回归算法、决策树等传统算法来解析数据,从大量历史数据中学习规律,对

传统学习传统学习
整合历史数据,通过回归算法、决策树等传统算法来解析数据,从大量历史数据中学习规律,对事件做出决策和预测,并通过不断增加的数据和需求驱动调优,自动提升学习的准确度。
深度学习深度学习
基于机器学习中神经网络的接收和反馈方式模拟学习,通过建立组合低层特征建立更深层结构模型,对数据收集、清洗、优化后形成高准确的识别分类模型,如卷积神经网络(CNNs)、深度置信网络(DBNs),供自然语音处理、知识图谱应用、计算机视觉分析等领域应用。
知识图谱
知识图谱
关系网络
关系网络
关系模型
关系模型
信息推送
信息推送

结合多种信息构建关系网络,建立关系模型,提供了从“关系”角度去分析问题的能力等城市要

知识图谱知识图谱
结合多种信息构建关系网络,建立关系模型,提供了从“关系”角度去分析问题的能力,利用可视化的图谱展示核心结构和全面的关联性因素,揭示发展规律,为决策者提供精准信息推送。
新一代人工智能
新一代人工智能
城市管理
城市管理
社会治理
社会治理
综合执法
综合执法
应急管理
应急管理

围绕着大数据、人工智能技术,通过与动态变化的环境不断交互,设计出可以不断学习和自适应

新一代人工智能新一代人工智能
围绕着大数据、人工智能技术,通过与动态变化的环境不断交互,设计出可以不断学习和自适应的人工智能系统,使其可以做出及时、稳定、安全的决策。通过汇聚海量的各个方面数据,自动更新与改进,重铸更全面,更智能,更稳定,更安全的系统,实现城管管理、社会治理、综合执法、应急管理等各类专题数据互通互融,让城市生态圈智慧互通,和谐永续。

应用场景

Application scene

政务服务

在政务服务过程中,根据服务中心的工作规范和办公流程,建立相应的工作模型,帮助工作人员熟悉和掌握工作中所需的工作规范、服务知识,提升政务服务质量。

在政务服务过程中,根据服务中心的工作规范和办公流程,建立相应的工作模型,帮助工作人员熟悉和掌握工作中所需的工作规范、服务知识,提升政务服务质量。

城市管理

在对城管案件派遣流程建立自动工作流程,智能分析、识别、补充案件类别及建议流转部门,根据时间和距离建立最优处置路径,提高案件分派的准确率,减少案件分拨时间,提高工作效率。

在对城管案件派遣流程建立自动工作流程,智能分析、识别、补充案件类别及建议流转部门,根据时间和距离建立最优处置路径,提高案件分派的准确率,减少案件分拨时间,提高工作效率。

社会管理

在社会治理过程中,将流动人口信息进行数据挖掘和汇总分类,智能地将其工作状况、来往密切人员信息、出入场所信息推送至各个管理组织,有效降低社会不稳定因素。

在社会治理过程中,将流动人口信息进行数据挖掘和汇总分类,智能地将其工作状况、来往密切人员信息、出入场所信息推送至各个管理组织,有效降低社会不稳定因素。

应急指挥

应急管理体系内,事前汇聚线上、线下应急资源力量,根据知识图谱结合历史数据建立预案模型,高精度推送事件爆发可能性,最大限度地控制、减轻和消除突发事件带来的损失和不良影响。

应急管理体系内,事前汇聚线上、线下应急资源力量,根据知识图谱结合历史数据建立预案模型,高精度推送事件爆发可能性,最大限度地控制、减轻和消除突发事件带来的损失和不良影响。