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一是需要三维地图和城市数字模型，来支撑开发拟入驻企业线上精准选址功能，因为缺少三维模型数据，现在企业是通过无人机航飞开展数据采集、建模，投入成本高、开发效率低。 二是无法掌握园区企业的类别、人员、经营、诉求、信用等信息，无法有效支撑园区智能化管理和精准服务。现在的做法是人工上门收集信息。
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一是需要三维地图和城市数字模型，来支撑开发拟入驻企业线上精准选址功能，因为缺少三维模型数据，现在企业是通过无人机航飞开展数据采集、建模，投入成本高、开发效率低。 二是无法掌握园区企业的类别、人员、经营、诉求、信用等信息，无法有效支撑园区智能化管理和精准服务。现在的做法是人工上门收集信息。
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相关产品可接入数公基的城市道路CIM数据、CIM3建筑模型、兴趣点（POI）等三维数据，并结合公安交管物联感知数据、交通监控等数据后形成统一的交通时空数字底座，实现交通业务数据、IOT数据与物理空间的时空映射和关联；在此基础上，通过融合交通仿真模拟算法和AI信号优化深度学习模型，可实现交通信号灯的智能控制、复杂场景下的交通仿真推演和交通态势的精准研判分析，助力城市交通更智能、绿色、高效、安全。
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现有产品接入数公基的“一标三实”、POI标注、遥感影像等数据后，融合智能识别监测、智能仿真模拟等算法，能够实现对社区重大风险的提前预警与仿真，有助于制定更有效的应急响应方案和风险防范预案和决策，从而显著从社区层面提高城市的安全性和应急能力，并实现“让算法和数据多跑路，让基层工作人员和群众少跑路”的社会治理创新模式，大幅提升城市治理的效率，降低治理成本。
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以油气管线巡检应用为例，平时无人机巡飞的路线是通过人为基于经验规划，规划时间长且不知道油气管线地下具体位置，导致巡飞的轨迹规划不精确，路线容易偏离预定巡检区域。
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1.货运车辆司机和滚装码头企业衔接不畅，货车司机无法掌握滚装船停靠位置和发班计划。 2.码头方无法掌握待港车辆数，排班缺乏科学性。 3.价格机制不透明，货车司机无法掌握各航线的价格走势和对比情况。
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东湖高新区利用大数据能力平台、城运二三维地理信息系统等技术手段，构建了保障性住房专题库，并完成了治理场景建设，实现了供需总量、供应分布、供应结构的统计分析和可视化展示。
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自动驾驶场景仍较多依赖单车智能，对于实时交通状态信息获取较为困难，自动驾驶控制决策系统无法根据实时交通状态信息及时躲避拥堵，或无法获取视野盲区之外的交通信息及时控制车速，降低了运营效率。
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针对流动人口（自建房、租房人群因）无相关证件，无法获取政务数据，需要学校入户调查才能核实产权为真。无法进行系统证件核验，自动排位到校。
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1.村（社区）工作人员难以全面、准确、快捷掌握辖区各类信息。 2.基层国家、省、市各类系统过多，没有一个统一平台进行整合，存在账号多、登陆难问题。 3.下派到乡镇（街道）和村（社区）的报表名目繁多，导致基层填报任务繁重。同时，不同部门、系统索要的数据存在交叉，表格格式、统计口径等存在差异，数据不能共享集成，工作人员疲于复制粘贴、多头报送。
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交通大模型数据源不够丰富，数据量较少，数据获取难度大，数据质量参差不齐，大模型训练数据样本缺乏，无法构建有效的交通大模型，难以形成对现有复杂动态交通系统的支撑
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交通拥堵导致车辆频繁加速和减速，油耗和碳排放量急剧增加。公共交通能源效率低下、自行车基础设施不完善等问题也加剧了能源消耗和二氧化碳排放。
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1.平台部分功能与 2021 年建设的 “宜昌流域生态环境监控预警平台” 有重合。 2.46 个采样站与住建、水利等部门已建或在建项目的部分功能也存在重叠现象。
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1.人社部门和基层工作人员的配合。系统的建设涉及多个部门，建设时需要他们的配合，参加到“联建共享”中来，有关数据无偿提供给县委政法委和其它委办局，数据的及时更新维护等都离不开各部门的认同和支持。协调不到位，就很难保证建设的顺利进行，也难以保证运营的效率和效果。 2.建设高效的信息化管理系统。对于参保情况的动态掌握尤为重要。通过数据交换平台，网格员实时核查，使得全民参保系统能够实时、准确的查看数据。怎样建设平台，能够有效地减少工作人员的日常统计工作量，提高工作效率。 3.全民参保系统是一个涉及全市人口基础数据的重要系统，其安全需求至关重要。要确保数据的保密性、完整性、可用性、进行审计和监控，保证合法合规。 4.信息量估算的难度。宜昌市常住人口约390万，为确保每位市民的参保权益，需精确计算参保及断保情况。根据参保缴费记录数量，数据总量预估达到5亿条，对此，宜昌市数据中台将承担起繁重的计算任务。
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本项目充分利用12345热线、政务服务及公共服务等多维度数据源，结合国家公共服务质量评价指标，依托云计算、大数据、人工智能等前沿技术，创新性地推出“多评合一”应用场景，构建高效的数据归集、挖掘与分析体系，优化服务决策，打造一个智慧政务服务平台，实现对基层服务质量的精准监测。具体而言，是通过数据抓取模块实时清洗评价数据，工单对接模块实现差评及留言问题的闭环处理，企业诉求处理子系统确保企业诉求得到及时响应和有效反馈。同时，评价问卷管理模块提供统一的问卷设计、发布与分析流程，确保信息处理的合规性与安全性。此外，项目还建设了数据智能分析底座，整合各类数据源，建立科学的数据模型，为综合分析提供全面视角。借助深度学习神经网络大模型训练，项目能够实施预测建模，为智能决策提供有力支持。最终，项目将以直观、生动的方式展示“多评合一”综合态势，助力决策者做出更加明智的决策。项目注重数据公开与透明，定期向社会公布评价数据，增强公众的知情权与参与度，进一步提升政务服务的公信力和满意度，不断促进基层治理水平，营造更加优质的营商环境。
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共享电单车行驶中的“机非混行”问题（非机动车与机动车混行，涉摩电交通事故时有发生）、电单车进小区的消防隐患问题、共享用户的闯红灯等驾驶不规范问题。 共享电单车企业如能获取“车道级路网地图”数据，就可实时判断是否行驶在规定车道内；如能获取“小区边界地图”数据，就可使共享电单车靠近小区1米时自动断电或限行；如能“城市交通信号灯位置信息、信号灯状态信息”数据，就可形成记录约束用户不良行为。 共享电单车搭载的摄像机，可形成0.5米距离的高精度街景数据。通过对街景视频和行驶轨迹等进行模型训练，微观尺度可识别12类城市部件变化（如井盖丢失），用于日常维护；宏观尺度，可结合卫星遥感地图，识别城市的商业变化（如商铺增加）、交通变化（如路网异常）、绿地变化等10类变化。
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宜昌商品砼综合监管信息化建设项目，将以城市数字公共基础设施的开源数据及丰富建设成果为基石，深度整合并优化现有资源，打造一个高度集成、智能高效的商品砼行业税收监管平台。该平台全面覆盖矿山、商品砼企业、港口码头等关键领域，通过数据采集模块实现实时、准确的数据收集，并利用数公基强大的数据处理与分析能力，深度挖掘数据价值，构建全面的税收风险算法模型。同时，引入数据监督模块，对企业数据进行全面管理与可视化展示，为税务部门提供直观、便捷的监管工具。预警模块则能够基于算法模型对采集到的数据进行深入分析，及时发现潜在的税收风险，并提前发出预警信号，达到税收风险的前置管控的目，为宜昌市的税收监管提供数字化、智能化的解决方案，推动城市治理向更加精细、高效的方向发展，为城市的可持续发展注入新的活力。
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