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惠民社区:从数据采集、信息系统建设、网格管理、在线公共服务四

今后,社区将从数据采集、信息系统建设、网格管理、在线公共服务四个标准化系统建设中完善,更好地为居民服务。事实上,上述所有产品采用的人脸识别算法都源自同一家厂商——虹软视觉开放平台。不仅如此,业内还有相当深入培育智能校园市场的智能企业,选择虹软视觉开放平台的脸部识别ArcFace离线算法。

惠民社区党委书记苏晓娜说:我们惠民社区智能社区工作近半年以来,初步形成了基础数据采集和建设技术标准、智能社区工作评价管理方法等规范文件。今后,社区将从数据采集、信息系统建设、网格管理、在线公共服务四个标准化系统建设中完善,更好地为居民服务。惠民社区党委书记苏晓娜说。(肖佳悦、刘光凯)

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事实上,上述所有产品采用的人脸识别算法都源自同一家厂商——虹软视觉开放平台。不仅如此,业内还有相当深入培育智能校园市场的智能企业,选择虹软视觉开放平台的脸部识别ArcFace离线算法。

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由于历史建设时,缺乏数据层面的顶层设计与统筹规划,导致城市各行业各条块数据的可用性也存在一定问题,表现为数据质量欠佳,在数据融合与关联后,直接影响的就是数据的可用性。同时,在新型智能城市建设的背景下,对数据的要求比通常高,许多场景需要实时更新数据,从数据产生到收集入库全过程的数据账户。但是,很多政府部门的数据采集频率低,数据管理不足。以水电煤汽油数据为例,大部分管理部门每月更新一次数据,数据的有效性有偏差。

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