經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展，寶德持續(xù)而深刻地把握市場(chǎng)需求，積累了海量的客戶資源和豐富的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)
隨著計(jì)算機(jī)對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理能力越來(lái)越強(qiáng)，速度越來(lái)越快，人們?cè)絹?lái)越有能力在大量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息。公安機(jī)關(guān)掌握著大量的可供挖掘的信息，也逐步建立了警用大數(shù)據(jù)平臺(tái)?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)深度挖掘海量數(shù)據(jù)價(jià)值，讓數(shù)據(jù)成為案件偵破、治安維穩(wěn)的一把鑰匙，成為了智慧警務(wù)建設(shè)發(fā)展的重要內(nèi)容。
根據(jù)xx公安多年積累的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，已經(jīng)能夠整合重點(diǎn)車輛、人員的各類型信息，這些 海量信息為警務(wù)人員提供了有力的支持，但很多研判任務(wù)還需要由人工主導(dǎo)來(lái)完成。由于面 向重點(diǎn)對(duì)象的信息具備海量與高動(dòng)態(tài)等特性，人工研判的效率低、反應(yīng)不及時(shí)。為了從根本 上解決“研判難”的問(wèn)題，亟需開(kāi)發(fā)一套能夠基于公安大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)對(duì)象積分自動(dòng)研判模型。 運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模重點(diǎn)對(duì)象的高效智能研判。
| 尺寸 | 2U機(jī)架式服務(wù)器，86.1mm(高)* 447mm(寬)* 790mm(深)
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| CPU | 配置兩顆6230R/26C/52T/主頻2.1GHz處理器
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| 硬盤位 | 提供12個(gè)3.5寸硬盤槽位，配置2塊960G SSD系統(tǒng)盤、10塊4TB數(shù)據(jù)盤 |
| 網(wǎng)口 | 4個(gè)千兆電口，4個(gè)萬(wàn)兆光口（含4個(gè)萬(wàn)兆光模塊） |
| RAID | 2G緩存RAID陣列卡（支持RAID0 1 10 ）并配置超級(jí)電容 |
| PCIE插槽 | 配置至少4個(gè)PCIe插槽 |
| 電源 | 配置2個(gè)交流電源模塊，1+1 |
| 操作系統(tǒng) | Centos7.6 |
寶德大數(shù)據(jù)一體機(jī)（PR2715P2）是寶德公司最新推出的一款2U服務(wù)器產(chǎn)品，它采用Intel C620系列高性能芯片組，支持第二代Intel® Xeon® Processor Scalable可擴(kuò)展系列處理器，該機(jī)型最多支持內(nèi)存容量3 TB，默認(rèn)支持8塊熱插拔3.5寸硬盤，可選支持12盤/24盤版本，并可靈活擴(kuò)展全高全長(zhǎng)的PCI-E設(shè)備。高集成度的設(shè)計(jì)在有限空間內(nèi)帶來(lái)強(qiáng)勁的性能表現(xiàn)足以支撐關(guān)鍵任務(wù)的運(yùn)行。PR2715P2提供先進(jìn)的管理功能和存儲(chǔ)技術(shù)，具有可靠的可擴(kuò)充性和高可用性。
用戶基于PL-TDH寶德大數(shù)據(jù)平臺(tái)，建設(shè)重點(diǎn)對(duì)象特征分析研判模型項(xiàng)目，構(gòu)建警務(wù)分中心大數(shù)據(jù)平臺(tái)，匯集存儲(chǔ)海量多業(yè)務(wù)多部門的數(shù)據(jù)，通過(guò)分析研判提煉出 多種實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用數(shù)據(jù)模型，同時(shí)建立自動(dòng)智能積分預(yù)警模型，為上層業(yè)務(wù)應(yīng)用提供底層技術(shù)支 撐和數(shù)據(jù)共享服務(wù)。
在大客流監(jiān)測(cè)應(yīng)用上，通過(guò)實(shí)時(shí)收集重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域（如地鐵口、廣場(chǎng)）的客流量數(shù)據(jù)（如 DZWL 數(shù)據(jù)），實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)對(duì)每個(gè)時(shí)間窗口的客流進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析。同時(shí)，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行離線 分析、數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)路段、時(shí)間段、人口段等維度建立檔案，獲取數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)規(guī)律，預(yù) 測(cè)下一時(shí)間段的客流高峰，設(shè)定閾值，超出閾值后會(huì)實(shí)時(shí)預(yù)警，達(dá)到提前規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)事故的效果。
針對(duì)各警種對(duì)于重點(diǎn)人員與重點(diǎn)車輛監(jiān)管的實(shí)際需要，重點(diǎn)對(duì)象特征分析研判模型應(yīng)用 從關(guān)鍵屬性選擇、屬性關(guān)聯(lián)挖掘、規(guī)則構(gòu)建、異常數(shù)據(jù)與行為分析、權(quán)重學(xué)習(xí)等方面來(lái)展開(kāi) 研究，構(gòu)建能夠滿足多警種業(yè)務(wù)需求的積分模型及可與各公安內(nèi)部系統(tǒng)對(duì)接的具備豐富接口 的系統(tǒng)。通過(guò)構(gòu)建自動(dòng)的智能化積分模型，實(shí)現(xiàn)有效地積分預(yù)警，最終達(dá)到對(duì)重點(diǎn)對(duì)象進(jìn)行 不間斷預(yù)測(cè)排查的效果。
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