本标准给出面向智慧城市互联网参考体系结构规定了智慧城市中物联网系统各功能域以及支撑域功能实现的IT基础设施的构成GB/T36620-2018……12图?智慧城市IT基础设施结构…2表1系统描述…………自垂表2接口描述…表3感知控制域的实体描述…表4服务提供域的实体描述…a,.。
·……····表5资源交换域的实体描述………·.·a·a·.:······-··:.表6运维管控域的实体描述…….··表7用户域的实体描述表8云计算平台的实体描述……………………………………………………:13表9边缘计算平台的实体描述…………1314表10人机交互平台的实体描述…ⅡGB/T36620-2018前言本标准按照GB/T1.1—2009给出的规则起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。
本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。
本标准由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归口。
本标准起草单位:无锡物联网产业研究院、中国电子技术标准化研究院、上海集成通信设备有限公可、南京三宝科技股份有限公司深圳市英唐智能控制股份有限公司、华为技术有限公司、江苏省邮电规划设计院有限责任公司、西安航天自化股份有限公司深圳哺标准技术研究院成都秦川物联网科技股份有限公司。
本标准主要起草人季建慧乘晖、付根利、邻涛钱维林刘立、徐啸峰、徐冬梅陈书义、邢涛吴明娟、杨会甲、王静张建张旭杰、易晓珊权亚强、张磊胡庆周、张康明。
GB/T36620-2018面向智慧城市的物联网技术应用指南1范围本标准给出了面向智慧城市的物联网参考体系结构,规定了智慧城市中物联网系统各功能域以及支撑域功能实现的IT(信息技术)基础设施的构成。
本标准适用于智慧城市中物联网系统的规划和设计实现。
2规范性引用文件下列文件对于本文件的用是必不可少的。
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凡是不注日的引所文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB/T3356-2016新型智慧城市评价指标GB/T334742016物联参考体系结构GB/T37452017物联网术语3术语和定义GB/13375-2017定的术语和定义适用于本文件4面向智慧城市的物联网系统参考体系结构4.1概述本标准根擤GBT336-2016、GB/T374-2016规定的物联网概念糢型和新型智慧城市评价指标,从系统功能配置及其支撑平台的角度给出了面向智慧城市的物联冈统参考体系结构,定义了智慧城市中物联网系主要实体及实体之间接口关系,如图1所示,图中前头表示实体间的数据交互。
智慧城市用户通过物联网系实现对智慧城市目标对象的感知和控制。
智慧城市用广包括业务户和管理用户。
业务用戶是对智慧城市中物联网业务服务有需求的政府、企业、公众等用户。
管理用户是每慧城市中物联风系统进行运维管控的用户。
智慧城市中物联网系统包含感知控制域、服务提供域运维管控域资源交换域用户域以及支撑域功能实现的云计算平台、边缘计算平台、人机交互平台等智慧城市IT基础设施。
智慧城市目标对象包括智慧城市感知对象和智慧城市控制对象。
智慧城市感知对象是智慧城市用户期望获取信息的对象,智慧城市控制对象是智慧城市用户期望执行操控的对象。
智慧城市感知对象与感知控制域中的数据采集实体以非数据通信类接口或数据通信类接口进行关联,用于数据采集实体获取智慧城市感知对象的属性信息。
智慧城市控制对象与感知控制域中的控制执行实体以非数据通信类接口或数据通信类接口进行关联,实现对智慧城市控制对象的操作控制GB/T36620-2018智慧城市智城市业务用户管理用户用户域业务服务运维管控人机交互平轴入/输出信息处理输入/输出信息处理服务提供域运维管控域资源交换域城市综合服务惠民综合服务运行维护市状态测政务服务物流送置管理共享数据业健康医疗文化教育态监控目录管理务应急播择调度【障诊「务囡共信息发布表扶公共安全软开云务分析决策区交通出行匚节能不保件管计算平云程支表认证授权安全管理数据支撑服务支撑灾灭管理交换协议□数据管理标识管理匚用户管地理信息服巨文付眠务法规监管服务合规数据处理和存储L数据资源应急响应知控制域传感器网络组网和信息处理通网[边峰据处边缘计数据采集传感数粼采烟图间位数据采医多媒体数括采烟圆识数据采绸控制执行智城市目标对象图1面向智慧城市的物联网系统参考体系结构4.2系统描述面向智慧城市的物联网系统描述见表1表1系统描述系统构成描述用户域实现智慧城市用户与物联网系统交互的软硬件实体集合智慧城市中物联网系统获取感知对象信息与操控控制对象的软硬件系统的实体集合,可实现感知控制域针对目标对象的本地化感知、协同和操控GB/T36620-2018表1(续)系统构成描述实现智慧城市中物联网系统基础服务和业务服务的软硬件系统的实体集合,可实现智慧城市服务提供域感知数据、控制数据及服务关联数据的加工处理和协同实现智慧城市中物联网系统运行维护和法规符合性监管的软硬件系统的实体集合,用于监运维管控域控、管理智慧城市中物联网系统,保障其安全可靠运行,保障其提供的各项服务符合相关法律法规实现智慧城市中物联网系统与其他系统间信息共享与交换的软硬件系统的实体集合,可向其资源交换域他系统提供来自服务提供域的物联网共享数据,向服务提供域提供来自其他系统的物联网或非物联网共享数据智慧城市IT智慧城市中具有通信计算、存储等基础通用能力的软硬件系统的集合,用于支撑面向智城基础设施(文撑域)市的物联网系统构成各域功能的实现4.3接口描述面向智慧城市的物联网系统接口描述见表2。
表2接口描述序号实体1实体2接口描述数据采集数据处理和存储用于感知控制域数据采集实体向服务提供域数据(感知控制域)(服务提供域)处理和存储实体传送感知数据控制执行业务服务用于服务提供域业务服务实体集合向感知控制域(感知控制域)(服务提供域)控制执行实体发送控制指令传感器网终用于感知控制域传感器网络组网和信息处理实体组网和信息处理数据处理和存偌向服务提供域数据处理和存储实体传送处理后的(服务提供域)(感知控制域感知数据传感器网络业务服务用于服务提供域业务服务实体集合向感知控制域组网和信息处理(服务提供域)传感器网络组网和信息处理实体发送控制指令(感知控制域)感知控制域通过此接口向运维管控域传送运行状感知控制域运维管控域态信息。
运维管控域通过此接口向感知控制域发送运维管控指令服务提供域通过此接口向资源交换域传送供其他服务提供域资源交换域系统共享的数据。
资源交换域通过此接囗向服务提供域传送来自其他系统的共亨数据服务提供域通过此接口向运维管控域传送运行状服务提供域运维管控域态信息。
运维管控域通过此接口向服务提供域发送运维管控指令业务服务输人服务提供域输出信息处理用于交换与业务用户相关的数据业务服务(用户域)GB/T36620-2018表2(续)实体1实体2接口描述序号运维管控输入/实现对用户域的整体运维管控,并交换与管理用户运维管控域输出信息处理相关的数据(用户域)资源交换域通过此接口向运维管控域传送运行状10资源交换域迳维管控域态信息。
运维管控域通过此接口向资源交换域发送运维管控指令5感知控制域5.1域的构成如图2所示,感知控制域包括数据采集、控制执行、传感器网络组网和数据处理等实体集合。
数据采集实体集合包括传感数据采集、空间位置数据采集、多媒体数据采集、标识数据采集等实体,用于获取智慧城市感知对象的属性信息。
控制执行实体可根据控制指令对智慧城市控制对象进行操控。
传感器网络组网和数据处理实体集合包括通信与组网和边缘数据处理等实体,实现域内的通信组网和边缘计算数据处理和存储业务服务业务服务数据处理和存储(服务提供域)(服务提供域)服务提供域)(服务提供域感8知控制域传感器网络组网和数据处理道饰组兴【边边缘数据处理运维管控数据集传感数据采集空间位量数据采集上执多媒体数据采果标识数据采集智城市目标对象智慧城市目标对象图2感知控制域的构成GB/T36620-20185.2实体描述感知控制域的实体描述如表3所示。
表3感知控制域的实体描述实体描述将城市中感知对象的各种属性参量(物理量、化学量、生物量)通过传传感数据采集感器件按照一定规律转换成电学量,再经信号调整、采样、量化、编码等步骤,生成便于处理和传输的特定格式的数据感知城市中目标对象所在位置并形成数据。
该位置既可以根据大地数据采集空间位置数据采集参照系定义,如大地经纬度坐标,也可以定义为数据采集实体与目标对象之间的相对位置关系多媒体数据采集对城市中音频视频、图像等多媒体源进行采集,形成城市物联网系统可识别、处理、传输的多媒体数据标识数据采集对城市中附着在目标对象上的条码、射频识别标签等所承载的编码数据进行采集,获取目标对象的标识信息控制执行可根据控制指令对智慧城市控制对象进行操控通过对数据格式和通信协议的统一定义,实现传感器结点之间点对点传感器网络组通信与组网通信或者点对多点通信,以及按照自组织方式构成网络网和数据处理边缘数据处理靠近目标对象或数据源头,进行数据聚合数据分析控制决策等6服务提供域6.1域的构成如图3所示,服务提供域由基础服务和业务服务实体集合组成。
基础服务包括数据支撑和服务支撑等实体集合,结合城市基础数据资源,实现智慧城市基础性的数据处理和共性的服务支撑。
其中数据支撑实体集合包括数据资源、数据管理、数据处理和存储等三个功能实体,对感知数据和城市基础数据资源进行数据管理、数据处理和存储。
服务支撑实体集合包括标识管理、用户管理、地理信息服务、支付服务等四个功能实体,为智慧城市业务服务提供共性支撑。
业务服务包括城市综合服务、惠民综合服务等实体集合,它面向智慧城市用户需求,提供智慧城市中物联网应用服务。
其中城市综合服务实体集合包括城市状态监测、应急指挥调度、公共信息发布、政务分析决策等功能实体,提供面向城市各级管理者的物联网服务。
惠民综合服务实体集合包括政务服务、健康医疗、养老帮扶、交通出行、物流配送、文化旅游、公共安全、节能环保等功能实体,提供面向城市公众的物联网服务。
GB/T36620-2018业务服务输入/输出信息处理用户域)服务提供域城市综合服务惠民综合服务巾态■政务。
匚物业应急指挥调度健康医疗服文化旅游公共总发布养老扶公共安全政务分析决策交通由行节能环保资源域域数据攴撑服务支撑数据管理标识管理用户管理三服[发数据处理和存储数据采集传感器网络组网传感器网络组网(感知控制域)(感知控制域)和信息处理控制执行(感知控制域)(感知控制域)图3服务提供域的构成62实体描述服务提供域的实体描述如表4所示表4服务提供域的实体措述实体描述数据处理和存储根据业务服务需求结合数据资源对感知数据进行处理基础服务数据支撑数据资源来自其他系统的、本系统业务服务需要的城市应用数据(如政务服务、设施管理、环境保护等数据)和城市基础数据(如人∏基础信息、法人基础信息、空间地理信息等数据)数据管理对感知数据和数据资源进行管理

国家测绘地理信息局关于智慧城市时空信息云平台评价指标体系的权威解读

代码包含三个聚类分析常用的外部评价指标：调整兰德指数（ARI），标准化互信息（NMI），准确度（AC）。

硬件实验平台的搭建：该设计主要由数据采集模块、控制模块、通信模块等三部分组成，其中数据采集模块包括温湿度采集传感器、空气质量检测传感器，控制模块STM32F103ZET6作为中央控制单元，通信模块包括红外发射模块以及移动通信模块。
同时，本设计的软件算法原理主要是基于预测评价指标的最适温度算法及空气质量检测算法实现的。
该系统的工作流程为系统上电后进行硬件模块的初始化，并在可以进行人机交互的触摸屏上完成设置，然后便由数据采集模块进行工作，实现空调的智能化控制以及空气质量的报警功能。
软件代码设计思路：本设计以STM32微控制作为核心处理器，利用PMV、热舒适方程设计最适温度算法，同时利用多传感器对室内的家居环境包括空气质量等指标进行实时的监测，然后控制空气净化器的开启并将房间内的环境监测数据利用GPRS技术发送至用户移动端。
本设计选用STM32F103ZET6作为核心处理器，选用高功能的SIM800C作为GSM模块完成远程移动通信，该模块通过简单的驱动电路与天线外围电路即可实现无线通信模块与STM32的硬件连接。
在环境数据监测方面，选用DHT11温湿度传感器来获取室内环境的实时湿度，选用DS18B20数字温度传感器完成温度数据的采集，为最适温度算法提供输入量。
控制器对空调的自动调节是基于红外编码方案实现。
具体硬件设计电路包括：电源模块，时钟模块，红外发射模块，温湿度采集模块，空气质量监测模块，和GPRS无线通信模块。
首先进行对室内的环境数据进行采集、还原、存储电路和DSP最小系统的设计，然后基于PMV及热舒适方程完成最适温度计算设定，并进行仿真论证，编写单片机程序，实现整个家电的智能化以及环境监测过程。

多种常见的图像评价指标峰值信噪比，结构类似性指数，光谱角等PSNR,SSIM,QNR,SAM,ERGAS

2016年11月22日，国家发展改革委、地方网信办、国家标准委联合发布《关于组织开展新型智慧城市评价工作务实推动新型智慧城市健康快速发展的通知》

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

编写目的编写本测试计划的目的是为整个测试阶段的管理工作和技术工作提供指南；
同时确定测试的内容和范围，为评价系统提供依据；
此外还协助用户安排测试活动，说明对设备器材和机构人员的资源需求；
说明测试结果的评价指标。
1.2背景说明本测试计划所属软件系统的名称、特征、要求和难点，以及在开始执行本测试计划之前必须完成的各项任务。
1.3参考资料《XX电子运行维护系统省内系统需求规范V2.0》《XX省EOMS系统需求规范V1.5》《概要设计说明书》《软件需求规格说明书》

1、均值2、标准差3、信息熵4、色彩分量相关性5、色彩分量百分比6、水下彩色图像质量评价

UCIQE方法一致认为具有更好的清晰度、对比度和亮度，愈加丰富的色彩和自然的表面，并且远景目标得到更好揭示的图像具有更高的质量分数，这一点符合人类的视觉感知。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。