IBM智慧城市

IBM 的智慧城市方案，主打一个系统集成够全、资源整合够强。你要是搞前端项目，尤其是和城市级系统挂钩的，参考一下它的架构思路，挺有启发的。从视频监控项目（DVS）到城市服务平台，这些资料覆盖的范围蛮广。像http://www.cpud.net/down/117447.html这个 DVS 集成案例，前后端配合的思路还挺清晰。再比如智慧城市规划要素这份资料，适合在做页面逻辑设计前先理理结构，别一上来就写代码，结果逻辑绕晕了。你要是做数据交互类的页面，大数据智慧城市应用那篇值得一看。用的技术偏向数据中台那一套，页面上用到图表库、接口缓存之类的优化点。还有智慧旅游信息交互平台这篇，讲了一些用户体验设

斯德哥尔摩的城市拥塞收费系统真的蛮有意思的，完全是 IBM 的智慧结晶。2007 年开始运行后，城市的交通流量下降了 22%，而且公交用户多了 4 万，环境污染也减少了 12%。你看这个效果，能体会到城市智慧化的潜力了吧。更重要的是，这个系统是通过一系列精巧的技术和算法运作的，类似的技术在交通流量预测、公交系统优化等领域都有广泛的应用。如果你对这些技术感兴趣，下面这些源码资源肯定能让你有所收获哦。

视频监控项目(DVS)的结构设计还挺系统的，像街乡、派出所、指挥中心这些节点，基本都打通了。你能看到，编码器、减帧、视频转发这几个环节串得比较顺畅，响应也快，部署起来还算友好。 编码器的新建和已有视频源的接入方式也比较灵活，支持旁路接入和集中汇聚两种路线。比如你要在街乡接个新的视频头，直接走旁路方案也能稳定跑。 视频源控制这一块，跟图像管理和事件系统搭配得还不错，出了事能迅速调取历史图像，加上 GIS 系统一定位，效率杠杠的。 网络部分也不算复杂，基础网打底，再搭个流媒体网关，你手机端、公众无线网这类访问就没啥压力。用多媒体手机或者彩信网关推流，还能接入老设备。 如果你对视频监控系统感兴趣，建

平台建设、数据资源管理、网络部署、应用服务构建

大数据的智慧城市应用讲得还挺全面的，尤其是开头提到的美国政策和中国院士观点，信息量不小。PPT 里提到了不少现实问题，比如规划不到位、技术不成熟等，接地气。适合用来入门、分享或者做个简单汇报展示。 智慧城市的大数据应用讲得挺细，比如提到云产业发展时，别忘了数据这块儿更关键，别一上来就铺基础设施。还有技术短板问题也说得实在，确实得靠政策推动和资金投入才能搞定。 你要是想搞大数据项目，这份 PPT 能帮你理清思路，适合项目初期阶段看一看，避免踩坑。看完要是对MapReduce、Spark这些技术感兴趣，文末那几个链接都挺实用的，可以点进去深挖一下。

总则 法人 房屋 人口 经济

中国家庭追踪调查数据（CFPS）通过调查问卷收集中国个体、家庭和社区数据，主要使用2016年数据，筛选无缺失值农村面板数据，包含7860户家庭和25382个个体样本。贫困数据从CFPS信息系统提取。

随着城市化进程的加速，甲骨文的智慧城市解决方案正发挥越来越重要的作用。

本书重点介绍智慧城市中大数据分析技术的信息与通信创新。作者深入剖析了大数据技术在智能交通、能源管理、公共安全等领域的应用，探讨了大数据技术对城市规划、决策支持和城市治理带来的变革。本书对大数据技术在智慧城市中的创新应用提供了全面的概述，对于大数据技术的研究人员、从业人员和城市规划者来说具有重要参考价值。

4.2工业大数据技术架构参考工业互联网架构，本节从功能层面给出工业大数据的技术框架。其中工业大数据管理能力包括数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与数据建模四个方面；工业大数据分析能力涵盖支持离线批量计算和在线实时计算的分布式分析框架，以及各类工业领域分析算法库的应用。