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数据化决策-极海2019决策智能化转型峰会启动报名丨城市数据派

2019-08-22~ 2019-08-22

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2019-08-22~ 2019-08-22
北京市 
当前,随着大数据以及数据采集、存储、分析等技术的快速发展,几乎所有公司都在尽可能充分利用数据来获取竞争优势。这个进程中,大数据也带来了公司商务管理和决策的根本转变,这个转变被定义为数据驱动的决策。8月22日,以“数据化决策”为主题的极海2019决策智能化转型峰会,将在北京召开大会将聚焦:产业决策智能化转型解读 行业决策智能化转型探讨 极海决策智能化重磅产品发布为大家分享:数据化决策行业案例分享:政府、地产、规划如何通过跨行业的数据混搭,提升规划、零售、地产等行业的决策效力,获取更好的商业收益(包含企业数据、天气数据、POI数据、品牌数据等)极海决策智能化4.0产品【极海盒子】:更易得的数据、更高性能的决策智能化平台、更低门槛的深度学习工具,助力企业高效完成决策智能化转型升级等等。大会议程免费报名方式扫一扫或长按识别二维码 关于极海 北京极海纵横信息技术有限公司(简称“极海”),是一家专注于地理大数据服务的创新企业,致力于提供准确、有效的地理大数据智能化决策服务。 极海核心团队成员来自全球最大的地理信息技术公司Esri。作为第五期孵化项目于2014年7月入驻微软加速器;2014年12月完成数百万天使轮融资,2016年8月完成千万级Pre-A轮融资。 极海一站式云平台是国内首家由数据驱动的多源异构数据服务平台,为用户提供海量地理数据、基于机器学习的位置挖掘和地理数据可视化,帮助用户构建商业分析、广告投放、城市监测、规划布局等独特竞争力。极海私有云平台针对政企客户可一键私有化部署,已在规划、地产、零售、金融、政府等多行业树立标杆案例,为近百余家领先企业高效、便捷地释放数据价值,提升决策效率。先后获评“2018中国大数据应用最佳实践案例”“2018中国大数据优秀解决方案”“中国大数据新锐企业”等。 服务行业及标杆客户服务行业:政府、规划、零售、地产、金融、教育、营销等标杆客户所获荣誉■ 国家级高新技术企业■ 2019年度最具影响力品牌奖■ 2019年度最佳零售连锁门店数字化转型服务商■ 2019零售银行渠道创新奖■ 2018全国规划行业大数据应用优秀机构■ 2018年年度最佳口碑产品奖:一站式地理云平台—极海云■ 2018年中国大数据新锐企业END.
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大数据课程个性化定制,要学就要学最适合自己的丨城市数据派

2019-08-12~ 2019-12-31

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2019-08-12~ 2019-12-31
提升数据技能开拓全新市场2019城市大数据企业内训全国首创,线下4000人验证的好课城市数据派在2015年末开始专研城市大数据专业课程,开发出全国首套原创的专业城市大数据实战技能课程,课程一经推出,广受好评!【城市大数据实战特训营·企业内训】的宗旨是打造面向城市研究与规划人员的具备高实操性与高应用性,以及实际项目指导意义与市场开拓价值的城市数据主题实战课程。往期授课现场展示经过4年多的发展,城市数据派已在全国成功举办几十场公开培训,几百家企业及高校参与公开课,共计为4000余人次提供了专业的城市大数据线下教育服务。部分公开课学员所在机构展示2019年2月-7月期间,多家市规划及国土机构聘请城市数据派(深圳数派互动传媒科技有限公司)组织了《城市大数据实战特训营 · 企业内训》,授课主题包括:《多源城市时空大数据的获取、分析与综合应用》《ArcGIS应用与分析——空间数据处理技巧、分析方法与可视化技术》《时空大数据技术体系与实践应用》根据课后学员调查反馈,学员对授课均表示满意,课程总体效果良好,达到了培训预期目标,其中:对总体教学安排的学员满意度达到了 93 %;100%的学员认为授课非常专业;90%的学员认为培训内容基本包含了培训前的问题和困惑;92%的学员表示将把培训的收获应用到实际的工作中。10套独家原创的专业城市大数据实战特训营经过专业的研发和市场的考验,城市数据派特此推出10套城市大数据主题实战特训营,以专门服务企业内训的需求。课程范围覆盖基础理论、技术体系、实战案例、项目拆解、上机实操等多个环节,课程内容以实战型、应用型的专业技能类为主导,不来虚的!以帮助企业解决实际问题为最终目标,将全套技术手把手交给你!10套实战课程如下:课程有何特色?1 体系化的专业课程:课程内容由城市数据派与各个领域的专家及技术高手独家研发,从基础理论、技术体系、实战案例、项目应用、上机实操等环节出发,整体课程体系化专业化2 一线战斗的师资力量:授课老师全部来自大数据领域的行业专家、一线的规划设计单位、具备科研与实战能力的高校科研部门,每位老师都亲自带过多个大数据项目、做过大数据开发、跑过真正的项目与市场,带着经过市场考验的技术和切身经验而来,绝不纸上谈兵3 实操为主的授课内容:课程内容多以实操为主,结合具体案例与项目讲解,学完就上手,真正达到技术培训的目标4 需求与问题导向的全程服务:授课前、授课中、授课后全程了解企业需求,授课以解决企业需求、企业问题为最高指导5 定制化的个性化服务:部分课程可根据企业的情况定制化设计,亦可弹性调整课程时间,可带任务、带成果授课,更可以通过项目咨询形式开展,服务方式灵活多样对以上课程感兴趣?请按照以下步骤操作,了解更多详情1 加客服微信,获得授课大纲如需深入了解课程的详细授课大纲及其他相关介绍,请加客服微信号(iloveudparty)咨询,备注“企业内训”赶紧加我,等你哦2 双方沟通,发掘需求客服与企业培训负责人沟通了解需求及其期望,并访谈部分学员代表,对企业现状进行把脉,明确企业需求和培训最终效果3 确定需求,设计课程基于企业特征与需求,我们为企业制定具有高度针对性的授课方案,并与企业一同修改完善,确定最终授课方案并签订合同4 现场授课,贴心指导根据确定的授课方案,我们的老师到企业现场进行授课,手把手教授学员所有的实战操作,全面解答学员的各类问题,实现培训最终效果的承诺5 效果评估,跟进反馈课后学员对授课效果进行评估,我们将评估结果反馈给企业培训负责人,并根据评估结果提出有效的跟进和巩固的策略,制作成评估报告,与企业回顾总结END.
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城市地图的故事丨城市数据派

2019-08-01~ 2019-12-31

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2019-08-01~ 2019-12-31
1 最近买了本《谷歌方法》,翻译过来的书名特唬人,其实英文名是“never lost again”,双关,讲的是谷歌收购了卫星地图公司keyhole发展Google Earth和google maps的历史。书我自己还没读完,大家如果不想读全书,也可以看余晟写的一个缩略版《google maps的故事》,非常精彩。 读这本书也勾起了我当年在万科总部做城市地图的回忆,万科的城市地图也曾经和Google Earth有千丝万缕的联系。 2 城市地图其实是因战略而生, 2004年万科在做中长期战略时找到一个大洋彼岸值得学习的房地产企业标杆帕尔迪(Pulte Homes),于是在万科内掀起了轰轰烈烈的学习帕尔迪行动。记得请帕尔迪一位副总裁老头来讲课,他向我们分享了帕尔迪的一些“秘密武器”例如“客户细分”、“城市地图”、“七对眼睛”等等。今天看起来,这些东西都不算特别神秘高级,但那时,我们都如获至宝。 当时拿到的“城市地图”只有帕尔迪那位副总裁上课展示的几张打印的彩图,以及课上对这个的口头解释,感觉这神奇工具解决了地产商对城市的认识,解决了城市土地客户产品的匹配等等,于是根据这种想象,企划部牵头整个集团的投资系统开始摸索什么是万科的“城市地图”,研发我们想象中的神器。历经多次系统的研讨会,大家逐渐摸索清楚了这个城市地图的模型,取得的共识就是通过地图工具叠加城市和项目周边区域配套、竞品等关键因素,再用不同细分客群的客户视角对片区,对项目进行初步的判定,从而对项目价值形成基本的认识。 想明白怎么做后,集团内比较大的一线公司都开始给总部上交了自己城市的城市地图。大家八仙过海、各显神通,每家公司都递交了巨大的PPT,还有公司给我们寄了画满各种符号的地图,那时的企划部每人桌上都放满了各个城市的地图。 当时有两家公司特别让我们注意,一家是成都公司,他们递交的是一个用Google Earth生成的kml文件,打开Google Earth就能直接在卫星图上读到信息了。另外一个是北京公司,不但交给我们PPT,还表示未来会派专人来当面给我们展示更多的软件化资料。 成都的数字化方案让人眼前一亮,感觉Google Earth软件这个方向解决了不少问题,炫酷,读取速度快。我们就怕城市地图变成运动式的研究和死在硬盘里的PPT,似乎软件化后就能完成之前定期更新,成为工具的设想。钱嘉带着我向刘荣先总请示以后,下一阶段城市地图工作重点就调整成如何软件化、工具化,为此我们把成都负责此事的同事谢斌抓来总部交流,和我一起负责城市地图软件化工作。 先遇到问题是选什么软件作为城市地图软件的基础?《谷歌方法》书里写到的keyhole诞生初期和ESRI公司竞争的情况我们当时感同身受。因为北京公司后来送来了专人李尧同学,他是北大规划专业的研究生,专业就是地理信息系统,已经确定入职万科,当时还是实习身份,他来给我们展示了北京公司用ESRI公司出品的专业的GIS(地理信息系统)软件ARCGIS做的城市地图,光北京的城市基础信息底图就5G,在当年硬盘论G内存论M的时代,这个数据储存需求量吓到我们了,我们想,不能选ESRI的方案,太复杂了。还是回到谢斌摸索比较成熟的Google Earth的方案吧。 我们是一家大公司,于是请我们的IT部门很正式的给谷歌美国总部写了封信,希望谷歌能针对我们需求对Google Earth做些二次开发工作。可惜谷歌当时是一家小公司,他们回复说只提供公共的Google Earth产品,不帮助客户进行相关的二次开发,如果非要开发,可以尝试问问他们在新加坡有一家配合工作的小软件公司,亚洲只此一家。看这个情形,Google Earth方案也要黄。 天无绝人之路,我在网上找到了一个叫上帝之眼的Google Earth使用者论坛,尝试和论坛的建立者小修问了问他们有没有能力做GoogleEarth的二次开发,他说可以啊,欢迎去考察他们。于是我拉着IT的虹宇飞去南宁考察了小修的这家公司,一个还挤在住宅里办公的创业企业,非常热情,精心用flash给我们做了个花哨的展示,感觉他们理解了我们要什么,就选他们了!万事齐备,内部报这个项目立项审批时,意料之外的卡在了郁总那里,郁总提了一个我们之前几乎没想过的问题,为什么不去买一个外面机构的成熟产品而是自己开发?我们于是又很快考察了国内几乎所有的类似产品,然后给领导写了个长长的说明。当时还是2006年,导航软件还需要付费购买(领导者好像是凯立德),万科进入了23个城市,主力城市十几个。几乎没有全国性的地产研究机构,上海的金丰易居的CRIC系统刚刚出炉,只覆盖上海。世联运行多年完善的估价系统只覆盖深圳和少数几个城市,市场上没有成熟产品可以选用。 然后南宁的小修团队就来了,六位工程师几乎周末无休的开发了三个月,最后上线集团办公会向郁总汇报的时候,我还记得是个周日,我和谢斌从周五9点来上班,到周日中午开完会才离开梅林总部,领导们基本认可了,我出来后感觉天都在晃。 3 我觉得我们技术方案实施的还挺巧妙,我们开发了一个城市地图软件,实际是一个Google Earth的插件,在万科总部设置了一台服务器权限验证兼储存数据。 启动城市地图软件,首先打开GoogleEarth,然后就自动连接总部的权限服务器验证权限,验证通过后就读取服务器上的文件目录(按权限分级),这些数据就传递到本机,叠加在本机的Google Earth上了。数据量小且保密的数据从我们服务器上读,卫星图借助谷歌的技术从谷歌服务器读,虽然基本时刻在线,但读取速度让人满意。做测试时,看着城市基础信息,项目信息叠加卫星图,这种上帝视角非常令人震撼。连总部IT的负责人阿Ball都很喜欢,和我们说:“未来大梅沙新总部网速更快,屏幕更大,你们软件就更好用啦。” 底层工作繁琐,但我们也做了简化,当时没有社会化的服务商,百度地图和谷歌地图可能都还是只提供测试版,地产商需要的重要信息都很不全(主要是学校、医院,商业,交通站点),而且这些信息在能买到的地图供应商那里是无差别的,我们自己需要把他们按照重要程度分级。我们雇了很多大学生,人工评估重要信息点,想上传什么资料,都整理一张包含位置信息(经纬度)excel表格,然后就能批量上传。 刘总让投资组配合城市地图的落地,沙骥就让我把软件化的方式写到了集团投资评审流程里,我们尝试出台了上传服务器的电子化项目可行性研究报告指引,于是各地的城市地图工作就真正和投资工作结合搞起来了。 各分公司都在大量的请实习生跑地看现场、看配套、上传基础信息,导致那几年入职万科投资系统的新动力几乎都是从干城市地图工作开始的。总部也没闲,我们全国搞培训,做客服,因此和各地的项发兄弟姐妹建立了深厚的战斗友谊(大家都是从骂软件不好用开始聊天的),在那个短暂时间我变成了万科内部的项发交际花。 城市地图运转上正轨后,我们又找莫总汇报了一次运转情况,其实就是想听领导表扬表扬。我们主要汇报了权限系统和如何用这套系统让万科产生和其他发展商的竞争优势,但莫总的建议既出乎意料又高瞻远瞩。莫总说应该把这套系统推销到中城联盟,每个地产公司收100万,他说这样这个软件才算活下来。钱嘉和我都没想到,我下来还以为莫总在跟我们在开玩笑。 后来碰到08年世道不好,各地投资都彻底停止了,部门已经改名叫战投部,在除了安排各地运营走访,我们也呼吁一线多做些城市市场研究工作,于是大量项发人员都忙在了城市地图和市场研究上,基本集团这轮没出现大规模裁掉投资人员的事。09年市场回暖,这些有经验的项发人员迅速就帮助公司买到了一批优质项目,那轮周期虽然没捡漏,靠保有有经验的项发人员让公司没踏空。 软件化的城市地图本身,随着项目投资的逐步上量,各种地图类社会化资源的充分发展,总部和一线对于城市的熟悉程度加深,Google Earth本身软件抽风的时断时续,慢慢开始偃旗息鼓,大家又回到了熟悉的PPT汇报模式(PPT是生命力最强的软件!)。 2009年易居的CRIC上市了,核心是那套覆盖20个城市的地图信息系统,募到了2亿多美金,估值20多亿美金,钱嘉把这个新闻邮件转给郁总,郁总回了封邮件说,这个和你们搞的那个不一样。但我们心里都知道,如果当时按莫总说的方向搞下去,可能是一样的。 4 这么多年过去了,再思考思考城市地图本身和软件化的路径。 其实城市地图既不神秘也不复杂,其实就是一套城市研究和对城市土地客户的认识方法。配套、土地和潜在客户的叠加,现状和规划预期的对应,这些都是房地产商认识城市的基本武器。地图是房地产最重要的抓手,有哪个地产公司的老总没有研究地图的功底?没有对这个城市规划的方方面面了熟于心?城市地图工具就是以前我们在地图上的圈圈点点工具。 莫总当年的思路特牛,但是想如果真像莫总说那样做现在可能也不会成功。一是这工具太复杂,实际对于熟悉城市的人用处不大,新手用他了解城市最有用,后面边际效用递减。地产行业不确定因素强,供给驱动,搜集公开信息加工的信息系统贡献有限。易居的CRIC曾满怀期望上市,然后退市,退市市值只有上市时1/10,不到2亿美金。 扩大到地图行业也是如此,GoogleEarth本身也没有找到好的盈利场景,现在地图行业也就是在自动驾驶逐步成为现实后才发现自己的真正价值。我们当时即使对开发商商业化,最后可能也就和内部使用一样逐步失去客户偃旗息鼓,或者因为地图信息方面的某些特殊价值被百度阿里腾讯这些互联网巨头低价收购。另外,是个创新的一般性问题,究竟一个地产公司能不能孵化出一项伟大的IT创新?可能很难,包括相关的创新一样很难,房多多很难诞生在一个开发商里,链家也很难诞生在一个开发商里。创新的阻碍在于用成熟业务已有的视角和文化,很难理解创新业务能做什么?什么是创新业务成功的定义标准? 看到乱糟糟被人诟病的创投圈,失败的OFO,我的视角里像骗子一样也上市了的瑞幸咖啡,我想可能真正有利于创业成功的环境就要是这样。不是因为某些人的否定被放弃,而是因为某些人的支持而继续,这样才能诞生真正的新事物,诞生不溶于我们已有观念的新事物。END.
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未来10年,家庭2个人要养活多少个无法工作的人?丨城市数据派

2019-08-01~ 2019-12-31

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2019-08-01~ 2019-12-31
文章转载自公众号刘润(runliu-pub) , 作者 刘润这两天,社科院在之前发布的《中国养老金精算报告2019-2050》再次引起热议。有媒体报道,养老金到2035年,或将耗尽累计结余。而80后,很可能成为无养老金可领的第一代。尽管人社部已经解释,称完全能保证养老金长期按时足额发放,国家也决定全面推开划转部分国有资本充实社保基金,但是这样的消息,还是让人焦虑恐慌。养老金是否耗尽,这是计算方式不同和每个人如何理解的问题,谁也说服不了谁。但是这背后,是几乎每个人承认,也无法避免的事实:中国的人口问题。改革开放40年,我们之所以能突围腾飞,很大程度上是享受了人口红利。但是现在,红利逐渐消失,拐点越来越近,具体表现为年轻人数量越来越少,老龄化社会即将到来等等。转型的“阵痛”将从上到下传递到企业和个人,这种痛感也许会比想象中更持久、更猛烈。人口作为巨大的变量,甚至决定未来几十年的发展走向。 1全国各地的“抢人大战”你有没有注意到,过去这些年,各大城市纷纷放开自己的户籍政策,特别友好。郑州、宁波、珠海、南京、包括上海、深圳……每个城市都拼命想让人才落户。如果详细列举的话,这串名单很长很长,未来也会有更多城市加入这一轮“抢人大战”。过去是户籍保护,“不让你进”,现在是大门敞开,“求着你来”。有人说这是城市的房地产经济受到打击,想为城市注入更多新鲜血液和活力,让年轻人多买房子。我说这只是你懂自己的行业,放大来看不是这样。真正的原因是人口遇到巨大挑战,年轻人越来越少。在众多城市中,抢人抢的最厉害,最疯狂,最让我“瞠目结舌”的城市,当属西安。据说西安还专门开了一个誓师大会,誓要取得人才争夺攻坚战的胜利。所以西安的工作人员就在火车站办公,发现你是外地人,立马会跑上前问:“你想落户西安吗?”只要你说一句,“我愿意”,立马给你拉到公安局,拉到派出所,10分钟之内帮你落户。去年,西安用这样的办法,拉了超过70万人落户。“西安速度”释放出强烈的信号:劳动人口稀缺的问题正在导致城市之间产生激烈竞争。经济发展要靠人口创造,没有人,是万万不行的。 2 厂区里养的狗比门外站的人都多全国各地的“抢人大战”,让我们意识到劳动人口的稀缺。这是一种体感,但具体少了多少?我们来看一张图。根据2010年中国人口普查数据,中国的生育率,在1990年左右,跌破了“替代水平”。什么叫“替代水平”?一对父母生2个孩子,这个国家的人口结构不会发生重大变化,我想这很容易理解。考虑到疾病、战争、意外,更准确地说,一对父母生2.1个孩子,这个国家的人口结构不会发生重大变化。2.1,就是人口结构的“替代水平”。那生育率跌破替代水平,意味着什么?意味着年轻人,也就是劳动人口,正在持续地减少。现在,我国的生育率已经降到了1.5以下,而上海的生育率只有0.7。这意味着年轻人,也就是劳动人口,正在快速地减少。——我去广东一家制造业企业调研的时候,他们跟我说过去从不缺人。想要招人了,让保安走到门口,贴张告示,大喊一声,“我们现在缺人了,谁想来?”然后大门外站满了想要工作的人。为了保证公平,保安又喊一声,“大家都把身份证从大门口扔进来!”于是上百张身份证哗啦啦往里丢,保安随机捡三五张身份证,这几个人就是通过面试的幸运儿。那些运气不好的,很抱歉,下次再来。现在呢,他们摊摊手告诉我,厂区里养的狗,都比门外的人要多,根本无人可招。原万科北京CEO兼董事长毛大庆,分享过一组研究数据:90后,比80后减少了44.2%,00后,又比90后减少了33.7%。形象地说,就是如果80后的总人口是100人的话,那么90后就是56人,00后只有37人。中国的劳动力,是剧烈,剧烈地减少。我听到这组数据时,汗毛直立,脊背发凉。 3 5亿人养活无法工作的9亿人在中国劳动人口持续地、快速地减少的另一面,是非劳动人口,正在持续地、快速地增加。老龄化社会,即将到来。我们还是来看这张图。中国最大的一批人口,大约是1966年-1973年左右出生的。这8年的生育高峰,中国一共出生了多少人口呢?3.1亿。占今天中国总人口的22%。中国的退休政策是60岁(女性55岁)。1966年-1973年出生的人,什么时候退休?2026年-2033年。今年是哪一年?2019年。还有多少年?7年-14年。这道简单的数学题背后,是复杂的社会现象。如果退休政策不改变,那么不久之后的2026-2033年间,中国将会有3亿人左右集体进入退休状态。劳动人口供给大大减少,退休人口急剧增加。我们把这两个变化叠加在一起看,会发现另一个惊人的事实:大约10年后,中国将从一个9亿人工作,养活5亿人的国家,转变为只有5亿人工作,养活9亿人的国家。是的,我们的人口抚养比,即国家非劳动人口,占总人口的比率,会从9:5,变为5:9。未来可能发生的情况是,一对夫妇,可能要养活10个人。养活夫妇自己两个人,养活两个孩子,养活双方父母四人,甚至再养活在世的爷爷奶奶或者外公外婆。一个国家,5亿人要养活9亿无法工作的人。一个家庭,2个人要养活10个无法工作的人。今天你都觉得生活如此艰难,那未来你又要怎么办?4 国家、企业、个人到底该怎么办?中国的人口问题,真的不是小问题。我们必须想到一整套解决办法来应对这个挑战。不论是在国家、企业、还是个人的层面。第一,国家可以多吸引海外人才。美国也经历过人口抚养比超过1:1的阶段,一半的劳动人口抚养另一半没办法劳动的人口。美国的做法,是所谓的移民政策。把大学开放,向全世界开放移民。很多人特别反感这个建议,觉得黑人到中国,不好好工作,整天换女朋友。是,是有这样的黑人。但也有很好的黑人。我去乞力马扎罗登山时,给我们服务的团队,比我见过的绝大多数中国机构,都要专业。去年中国曾引入30万菲佣,在我看来这是巨大的进步。各大高校也针对非洲和一些第三世界国家开放了很多专项的招生名额,这都是积极的行动。我们要增加选拔机制,鼓励菲律宾、泰国、马来西亚、越南、非洲最优秀的年轻人移民到中国,也许才能缓解燃眉之急。这不仅是战术上的打法,更是战略上的调整。第二,企业不再把人力成本低当成优势。要善用老年人。人是越来越难招了,成本是越来越高了,企业如何才能活下来?各位企业家和创业者们,去做一件事吧。把公司和人相关的成本都加在一起,直接乘以3,看看你的商业模式是否依然成立,还能不能赚钱。如果不能,你要拉响警钟了,未来10年,亏钱的概率很大。留给你调整的时间,不多了。未来人力成本低不再是我们的优势,想要保持竞争力,要把成本建立在互联网、人工智能、大数据上,建立在知识上,建立在先进的管理制度上,减少对人工的依赖。另外,可以去思考一个问题:如何善用老年人?在日本这样一个老龄化社会的国家,开出租车的都是老头老太了。美国的空姐,都不能叫空姐了,年龄和我们的叔叔阿姨一样大,要改口叫“空奶”了。可以想见中国这一代空姐,可能会在岗位上服役20年。那我们要怎样善用这些老年人,让他们在工作岗位上焕发第二春?同样的,如何发掘养老地产等新行业蕴含的巨大商业机会?第三,我们每个人要怎么办?保持健康。终身学习。培养孩子。养别人,是辛苦的事情。被别人养,痛苦的事情。保持好健康,定期去体检,不要轻视,不要调皮。同时,终身学习。我知道,在延迟退休的政策下,60岁的我是不可能会退休的,我已经做好一直干到80岁的打算。想要自己养活自己,在未来还有竞争力,就要终身学习,不停前进。最后,好好培养孩子。我们这代人很努力,想给孩子们最好的条件,希望他们能有更好的生活,把生命浪费在美好的事物上。但是可能很遗憾,我必须实话实说,我亲爱的孩子,你可能必须比我们更加努力。你必须懂得创造。中国是我们这一代人的,但终究是我们的孩子们的。最后的话中国的人口红利正在消失,中国的人口问题也被低估。人口问题带来的影响范围之广、影响程度之深,可能会大大超过我们的想象。关于养老金是否耗尽的讨论,只是人口问题的一个缩影。所谓岁月静好,不过是有人替你负重前行。今天9亿人背着5亿人,坚持一下,没问题。明天5亿人背着9亿人,怎么背,就需要真正的大智慧了。有人说中国未来的人口问题,是一场前所未有的“危机”。我不这么认为。说这样话的人,更多看到的是“危”,而没有看到“机”。当我们停止无奈、停止抱怨,开始做点什么时,就有可能“转危为机”。转型的过程,一定会有“阵痛”出现,希望这个痛,会更短一些、更小一些、更快一些。做点什么。然后,继续腾飞。作者:刘润;来源ID:runliu-pub,一个洞察身边事物本质的公众号。END.
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推荐!这些工具一般人不知道,但真的很简单很实用丨城市数据派

2019-07-31~ 2019-12-31

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2019-07-31~ 2019-12-31
最近小编发现很多人更新了男朋友所以我也凑一下热闹小编没看过这部剧追剧实在太累,我就不跟节奏了(旁白:噗嗤…是因为年纪大了吧)好了,不(旁)闲(白)聊(死)了(了)除了换男友,其实可以做更有趣的事呀,比如更新一下你的数据工具箱!换成下面这些炒鸡简单又实用的:Datamap地图数据可视化分析神级工具自适应半径核密度估计工具势力圈计算工具局部中心识别工具成本栅格制作工具DBSCAN工具FME DesktopFME 模板多款以上工具会员可以全部免费享受!!如何成为会员?点击了解,或直接来问我赶快加我,等你哦别走!看完广告,还要领福利哟还不是会员?可以免费体验Datamap地图数据可视化分析神级工具整整一个月!!这是一款让你在excel里就能做酷炫及实用的数据分析和可视化工具!比如下面这些心动的感觉有木有关注城市数据派微信号在微信号中回复“工具体验”即可了解如何免费体验会员专享工具下面就跟随小编来看看每个工具吧,想要了解工具详情,请在电脑端打开城市数据派官网查看:https://www.udparty.com/index.php/lists/data?page=0&bk_id=2801、Datamap工具简介:DataMap For Excel是将Excel与地图结合起来,让大家在excel里即可做基于地图的酷炫及实用的数据分析!!该工具提供了诸多地图实用功能,甚至还提供了一系列地图解析Excel公式,将基于地图的数据分析推向了平民化、大众化。功能包括:批量地理编码,批量逆地址解析,坐标转换,行政区划数据,天气查询,批量距离测算,POI检索,地理围栏,普通标点,普通标签,直线绘制,线簇,热力图,分段设色,区划聚合,自定义标点,圆簇标记,ECharts—散点,ECharts—迁徙图,ECharts—分段设色......随着版本的不断升级,功能在不断更新迭代。应用案例:工具界面可视化样例获取方式:城市数据派会员免费使用非会员单独购买200元/年2、自适应半径核密度估计工具功能简介ArcGIS自带的核密度工具仅支持一个输入半径,而通常遇到的是空间分布极其不均衡的点要素,例如人口普查,郊区的普查单元往往尺度很大,而市区的尺度很小。此时若采用固定半径的核密度往往存在很大误差。本工具支持输入一个半径区间,为不同疏密程度的点要素设置不同的半径,再进行核密度估计。应用案例某市人口空间分布的多半径核密度分析3、势力圈计算工具功能简介势力圈计算是根据引力模型计算欧式距离势力圈、路径距离势力圈的工具。常用于评估中心地在均质空间上的服务范围或腹地。应用案例某市新城的简单势力圈分析城市商业中心的网络距离势力圈分析在成本栅格的基础上进行势力圈分析,非常好的模拟了不同城市中心竞争下各自的势力圈范围。4、局部中心识别工具功能简介局部中心识别工具是用来根据一个要素分布曲面(栅格)识别中心。中心/次中心是指要素分布高于周边邻域,并且对周边邻域有显著影响的地区。应用案例城市某类人口分布的中心识别分析5、成本栅格制作工具功能简介成本栅格的值表达的是经过每个单位距离(米)所需的时间。由于ArcGIS网络分析对矢量的精度要求高,容易出bug,因此大多数网络分析都可以采用成本栅格的形式,获得更快、不易出错、精确度类似的分析结果。本工具用于一次性输入水、道路、边界、坡度等图层,生成一个成本栅格,用于进行进一步的势力圈分析、网络分析、可达性分析等。应用案例城市道路网络成本栅格分析全国道路网络成本栅格分析6、DBSCAN工具功能简介DBSCAN工具是DBSCAN算法的实现。DBSCAN算法即基于密度的点要素空间聚类算法。主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域。应用案例运用点评数据识别某地区店铺高值区就业地空间分布模式识别分析7、FME Desktop功能简介FME是GISer数据整合的利器。传统的认知只知道FME能进行数据格式转换,但其实它能做到的比你想象的更多!1、连接能力FME最大的特点是支持超过350多种国内外数据格式,并能很好的在这些数据格式之间无损转换。这些数据格式涵盖CAD、GIS、3D、BIM、栅格、点云等多种类型。所以,当大家面对多源数据格式不统一时,使用FME可以很轻松的解决格式之间的交互问题。而且过程非常简单,在FME中添加源数据,设置目标数据,拖拽方式连接源和目标,运行就可以得到结果。不用写代码,那是相当的方便!!!2、变换能力多源数据的处理往往伴随着ETL(提取、变换、加载)过程。所以FME中提供了400多个转换器,用于在数据格式转换的过程中对数据进行加工和处理,得到用户需要的数据。400多个转换器功能各异,包括属性计算、图属挂接、几何拓扑计算、点云、栅格等等多种类别,用户可以根据自己的需要选择、组合,就像搭积木一样,构建数据处理的流程。有了变换能力,可以说只要有数据的地方都可以使用FME进行处理!3、自动化能力自动化体现在通过FME制作数据处理流程后,该流程可重复利用,具备动态流程操作,大大减少手动重复操作的必要。另外,还提供任务计划和事件通知等机制,让任务不再受人工干预,按照设定的路径自动运行。4、主要特点易用图形化工作界面拖拽式工具操作自定义工作流程数据可视化能力高效自动化:工作流后台自动化运行,无需人工干预。可重复性:可以重复使用工作空间和预先定义的模板,减少配置时间零编码适用于各个技术水平的用户,无需编程,就可完成复杂的转换工作流的配置。5、主要应用场景FME的能力让它在多个领域发挥作用,常见的应用场景:生产流程优化,数据质量检查,数据入库与更新,数据交换与共享,数据备份与分发8、FME模板DWG地形图检查模板:1、自相交检查2、微小面检查3、属性空值检查4、属性值域检查GDB地理国情检测模板:1、自相交检查2、微小面检查3、面压盖检查4、点面关系检查5、图层命名检查6、属性结构检查7、属性值域检查多规融合模板:根据地类性质,比对土地利用总体规划数据图斑和城市总体规划图斑差异,生成差异图斑图层。
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投稿吗?有稿费的那种!| 城市数据派

2019-07-17~ 2019-12-31

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2019-07-17~ 2019-12-31
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hello~everyone!咳~小编也要国际化一些打个招呼哈! 硬核征稿稿费是真的有只要你认真来投稿我们就认真给你稿费……不满意,你脱粉好了,正经点……来看看稿费都怎么发的俗话说,财(wo)不(bu)外(que)漏(qian)只能是放个不侧漏的,做个例子看下在发稿费的时候,我酸了但现在机会来啦!!小编我也开始要做做功课,给自己赚点零花钱小编来介绍下我们的公众号城市数据派这里聚集了的关注城市、数据、创新、智慧、新技术的潮粉是国家信息中心评选的“全国十大最具影响力的大数据领域微信公众号”如果你有数据、城市、新技术等相关的稿件请立即砸过来!了解投稿福利往下拉↓投稿享受4大福利1 现金稿费福利2 强力宣传福利3 活动颁奖福利4 贴心服务福利 1、现金稿费福利作者原创的内容首次独家授权给城市数据派微信号及城市数据派官网发布,由城市数据派录用发布后,根据微信真实阅读量提供作者稿费。阅读量统计规则为微信号正式发布后的一个月,将在一个月后根据城市数据派微信号对应文章末尾的阅读量提供对应的稿费。锦鲤出现,万元稿费,那都不是事儿,心动不如行动,赶紧请加客服小派派微信号(xiaopaipai_udparty)咨询,备注“投稿”:快加小派派咨询2、强力宣传福利城市数据派微信号将在最最最重要的头条位置发布录用文章!并且为作者提供城市数据派官网(www.udparty.com)的账号免费服务,重点曝光,持续推广!打造个人品牌!3、活动颁奖福利年底将举办年度投稿作者评选颁奖活动,设置各大奖项,奖励一年来投稿的作者!获奖者将获得奖杯、实物和现金奖励等。4、贴心客服福利微信客服小派派将为你提供贴心&急速服务,来稿三天内完成审稿,三天内答复是否录用。录用后将在发布后的一个月根据阅读量当天立即结算现金稿费!超贴心的服务,超快的服务速度! 稿件需求图文、音频、PPT、视频都可以我们关注但不限于城市数据领域期待一切新鲜、好玩、有价值的内容!简单快速的投稿流程1、加客服:小派派微信号xiaopaipai_udparty,备注“投稿”,任何问题可咨询小派派快加小派派咨询2、发稿件:将稿件发送给客服小派派微信,小派派将在3个工作日内答复稿件是否被录用3、等通知:若被录用稿件将尽快安排微信头条发布和网站发布,原创作者署名为投稿作者要求的姓名,微信文章将标注为“原创”4、拿稿费:微信正式发布一个月后的当天下午5点,小派派将根据微信真实阅读量将对应的稿费打款给作者。如微信发布日期为2019年1月18日,则结算日期为2019年2月18日下午5点。投稿须知来稿作者文责自负。来稿需原创且全网全平台独家首发,禁止一稿多投,拒绝抄袭、洗稿、剽窃、刷量等行为。一旦发现以上行为,一切责任由投稿者承担,城市数据派有权拒绝支付稿酬,并将永不录用。来稿被录用后,其版权归城市数据派和作者共同所有,不允许再投稿到其他任何形式的平台或媒介,转载需经过城市数据派和作者双方同意。本次征稿活动最终解释权归城市数据派所有。END.
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当阿里36亿入股智慧交通巨头千方科技:选择、进化与野望丨城市数据派

2019-06-19~ 2019-06-19

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2019-06-19~ 2019-06-19
允中 发自 凹非寺本文经AI新媒体量子位(公众号 ID: QbitAI)授权转载,转载请联系出处。导语:千方科技与阿里的联合意料之外却又情理之中。于千方而言,能否借此完成自身蜕变远比消息本身更具看点。千方科技的中场战事开始了。随着中国智慧城市主战场阿里、腾讯、华为等巨头竞争日益激烈,以巨头为核心的“智慧系”联盟或生态各自逐渐形成,而阿里与千方科技以“强强联合+巨资入股”的形式将“同盟”的亲密程度提升到了新的高度。5月27日晚间,千方科技发布公告,阿里巴巴集团将以36亿入股千方科技,占股15%,成为公司第二大股东。同时,千方科技将与阿里云在智能交通、边缘计算领域展开深度合作,通过技术研发合作、市场推广合作、项目落地合作等共同打造基于未来的“云+边+端”全链路解决方案。一个占据中国云计算市场半壁江山、“ET城市大脑”运行多年的互联网巨头和一个深耕智慧交通19年、拥有丰厚市场拓展和场景落地经验的行业领先者,在同一份权益变动公告中出现,这一幕非比寻常。为什么是阿里?机构分析认为,千方科技的智慧交通业务与阿里云“城市大脑”在场景和技术路径上具有一致性,双方可以协同打造出更完善的交通行业智能化应用解决方案。同时,基于阿里在云计算、AI等方面的技术沉淀,以及千方科技在智慧交通、智能安防等终端、网联领域的积累,双方有望在智慧交通及智慧城市领域打开全新局面。“‘入股’这种方式在资本横行的今天并不罕见,但如果是阿里和千方,背后的意义不太一样,能看出双方对后续的合作和发展是有野心的。”专业人士表示,寻找前端产品线足够丰富、场景落地能力强的头部企业符合阿里云的被集成战略,更重要的是,千方在智能交通和安防领域的优势可以让阿里的“城市大脑”在因落地速度较迟缓,仅靠“生态合作”维系略显乏力的尴尬迅速得到缓解。而千方接受阿里入股,则可以通过面向新平台,整合新资源,以得到新的跃升机会。关于入股的诸多猜想,接近千方科技人士表示,“如果是为了资金,千方完全可以通过再融资、定增等方式实现更多收益,而不是以每股16元的价格出售原始股份了。”更大的可能性在于,千方的管理者们希望为千方延展至一个更好的平台,引入更多的技术、资源,将公司带入更开阔的格局中。进化与布局2019年是千方科技在智能交通领域的第19年。截至目前,千方的大交通布局依据城市交通(运输与管理)、公路交通、轨道交通、民航、新一代智慧交通等几大场景进行了一系列软、硬件储备,并实现了从产品到解决方案,从硬件基础设施到软件智慧中枢的全产业链打造。据不完全统计,全国有24个省市区公布了2019年交通投资计划,总额累计超过2万亿元。在中国的智能交通建设步入“多系统融合发展”的高级阶段时,产品与系统的标准化与融合度成为重要考量,不仅仅对于阿里,千方在智能交通“全产业链”布局的优势在整个产业中都格外强势。2018年,千方科技以交通疏堵切入城市交通综合治理,在北京中关村西区和CBD的交通治理项目中合计订单近3亿。同年以0.99亿元中标年度最大体量的TOCC项目-惠州市(TOCC)项目。此外,轨道交通订单也在去年创历史新高,目前轨道交通乘客信息服务系统(PIS)已在北京、上海等20余个城市的百余条地铁线路得到应用。同时,在交通大数据领域,千方科技的交通大数据资源池可以实现日均4000万+社会车辆、700万+行业车辆、5000条+交通事件数据采集。值得一提的是,相比于近年里以自动驾驶、车路协同进入智慧交通领域的“人民币玩家”,千方的布局早出许多。目前推出的V2X产品覆盖路侧单元、车载终端多领域应用场景,并发起建设了“国家智能汽车与智慧交通(京冀)示范区海淀/亦庄基地”,对相关领域基础设施进行完善。不过智慧交通虽为千方的核心业务但并非全部。2017年,千方通过收购宇视科技将业务拓展至智能安防。根据 HIS 报告,2017年,宇视科技市场占有率在中国视频监控设备市场排名第三位。2018年,宇视科技的AI产品序列升级为“六山两关”,市场规模有望进一步增加。千方的发展战略由此转为“一体两翼”,即以大数据+人工智能为核心优势,深度布局以智慧交通和智能安防为基础的智慧城市建设。“智慧城市”一直是千方科技的目标所在,但市场容量需求和竞争者的变化,挑战也随之而来。阿里的加入或许会让问题得到更快解决。"新千方"的想象力业内普遍认为智慧交通、智能安防会是“智慧城市”的绝佳切入点,成为最先爆发的AI产业。某种程度而言,千方科技已经站上“智慧城市”的有力赛道了。对于千方来说,以城市交通大脑为支撑,以整合自身在交通、安防领域的数据、产品、技术等资源是一条完整的发展路径,且在面对从交通治理到城市治理的需求下,千方在智慧交通方案的打造以及场景落地方面的能力有目共睹。在这一垂直领域里,千方不缺产品、技术甚至市场,而是缺少一个可催生出更优质技术与方案的“引擎”和一个将现有的技术、产品、数据连接、融合、运转的“容器”或者平台,诸如云计算、“城市大脑”。“城市大脑”是阿里在2016年提出的概念,通过将散落在城市各个角落的数据(包括政务数据、企业数据、社会数据、互联网数据等)汇聚起来,用云计算、大数据、人工智能等前沿技术,帮助管理城市。目前,城市大脑在以杭州为代表的11座城市落地,其中交通是最典型的应用场景。同时,AI与云计算可以作为将技术、产品等资源融合到“城市大脑”中的通路,使得各方资源更好协同。国信证券分析显示,根据 IDC 数据,2018 年阿里云在中国公有云市场占有率达到 45.5%,遥遥领先于其他厂商。阿里在人工智能领域也有强大的技术储备,旗下高德布局高精度地图,千寻位置布局高精度定位,均是无人驾驶领域稀缺资源。“云-边-端”并不是一句空话,而双方稀缺资源、核心优势的互通需要彼此的信任以及强关联。最终,千方科技选择了接受阿里入股这样一种方式,基于自己的愿景以及近20年的市场打拼后得出的经验。“合作对于双方是共赢,对于阿里来说,入股千方可能是智慧城市布局中最划算的一笔,毕竟智慧交通与智慧安防的前景可观,而千方在这两大领域也有着坚实基础。”上述人士表示,相比于阿里,千方获得的是新机遇新发展。“跃升至新平台后的千方科技可以接触更多的技术、人才、市场资源,未来的想象空间将会更大。”
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2019开年大赛 | 大赛圆满落幕,专家点评抢先看!丨城市数据派

2019-05-25~ 2019-05-25

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2019-05-25~ 2019-05-25
2019年5月25日,由北京市城市规划设计研究院与中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会共同主办的第三届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”成功举办终评。最终有19个参赛团队从百余名选手中突出重围,获得大赛奖项!毛其智教授等重磅评审专家对大赛进行了总结发言。 本届大赛具有什么特点?模型作品有哪些创新点?大赛作品有哪些改进和提升的空间?什么样的模型是一个好的参赛作品?规划行业如何科学化信息化?19个各具特色的大赛作品为何能获得评委大咖的青睐?城市决策为你放送城垣杯大赛评委精彩点评!评委会主任:毛其智 清华大学建筑学院教授(曾任副院长)世界人类聚居学会(WSE)副主席国际欧亚科学院(IEAS)院士住房和城乡建设部城乡规划专家委员会委员中国城市科学研究会常务理事兼第六届历史文化名城委员会副主任委员北京城市规划学会新技术应用学术委员会副主任规划决策支持模型发展前景远大,年轻学者任重道远模型大赛已经进行三届了,我是第一次来参加评审,我认为这一届突出的特点有三个。第一是内容丰富,据黄主任介绍,提交的成果涵盖了城乡规划行业的12个方面,说明我们的新技术和规划决策支持模型已经覆盖了非常大的领域,对我们规划行业有很大的推动力。其中,基础设施相关的更多一些,包括交通等各个方面,在这个领域,规划决策支持模型目前发挥的作用越来越强,这是可喜的,但随后我们也要努力在其他领域有进一步的加强。第二是题目多样化,有一些题目是雄心勃勃的,开拓了一些新的领域,我便想起吴良镛先生的一句话:“学生做论文往往叫做小马出山嫌路窄,前人做的已经不算什么了,以后要看新一代的了。”从今天的比赛来看,其中一些新的思路对于做老师的人来说也是值得学习的,但对于一个问题的认识、理解,以及在逻辑上的完整性,从目前提交的竞赛的材料来看,还都有很大的提升空间。所以我希望获奖的选手们还是仔细想一想,今后下一步的工作该怎么做。第三是规划决策支持模型的应用前景远大。中央的两个文件都提到“以规划引领经济社会发展是党治国理政的重要方式,是中国特色社会主义发展模式的重要体现。”所以在未来的发展中,规划领域还有更为重要、更为多方面的发展,决策模型将有利于推动科学规划的实现。那么做模型很重要的一点就是要提出真问题,要对症下药,要对未来的发展有前瞻性的认识。我们过去遇到的困惑还是很大的,包括技术导向和需求导向问题。在学校期间,经常学到一些新技术、新方法,了解了一些新知识,就迫切的想把它用上,容易形成技术导向,但当我们走向社会的时候,又会形成需求导向,可能更需要决策支持模型能解释和社会经济发展技术政策相关的一些问题。总而言之,还是希望今后有更多的年轻人参加模型竞赛活动,结果只是暂时的,但规划事业是持续性的,未来的路还很长。评委:詹庆明武汉大学二级教授,博士研究生导师武汉大学城市设计学院教授委员会主任武汉大学数字城市研究中心主任武汉大学人居环境信息技术研究中心主任中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会副主任委员中国城市科学研究会城市大数据专业委员会副主任委员 成果质量可观,研究方法全面,思考问题深入,规划认知定位更准第三届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”到此圆满落幕,我谈一下个人的一些看法。首先,比赛激烈,成果质量非常可观。总体来讲,本届大赛比前两届有明显的进步,研究范围更大,主题更广,研究方法更全、更多,应用的深度以及对复杂问题的探索也更加深入。第二,数据多源化,刻画角度丰富。前两年比较热门的数据大多是手机信令、公交IC卡等刷卡类数据,本届还引入了历史小说等文献数据进行分析,可以说相当新颖。即便是比较经典的题目,刻画的角度,采用的数据、维度,以及多层次的相互验证也比之前更为丰富。第三,技术方法应用得当,综合性强。一方面,我们作为老师能涵盖到的你们都掌握了,不同技术之间的组合也给研究带来了亮点,并且个别项目的研究深度也已经达到了博士生的水平,这是非常可喜的事情;另一方面,这次报告中的技术都很难超出相对应的领域,这也是有所欠缺的地方。第四,分析工具多样化,可视性强。以前常用的工具主要是python编程软件,今年还看到了VB、python、C语言、MATLAB等一些更高级的工具,而且展示方式除了GIS方法外,还应用了一些动态展示,效果可观。第五,数据识别性增强,规划认知定位更准。我们要尽量避免只看数字不看人,规划是有温度的,要通过数据来感知这些温度,那么所选取的指标、确定的权重就表明你的态度了。最后,我们鼓励大家独立探索,向前进步,希望大家继续去尝试。我的认识也比较粗浅,希望大家批评指正。评委会组长:柴彦威北京大学城市与环境学院教授、博士生导师北京大学城市与环境学院智慧城市研究与规划中心主任中国地理学会常务理事及城市地理学专业委员会主任时间地理学与行为地理学学术带头人打破传统壁垒,实现方法先行,是带动城乡规划行业科技创新的核心这是一个模型方法的竞赛,所以还是要聚焦在方法的创新上。我认为应该体现在三个层面,一是理论方法创新,即对方法的思考和对方法的框架设计要有一定的新意;二是技术方法创新,即具体计算、数据采集要有新意;三是应用方法创新,方法算的很好,不一定能被应用,在应用方法上的突破也很重要。所以在这三个角度中,有一点点创新就可以了。我觉得要善于做小文章,要聚焦,大胆的去尝试,哪怕有些看起来不成熟。比如刚才讲的方法设计,我有一些批判看法,今天的研究中更多的还是基于传统方法的组合和应用,虽然成果质量不错,也有一些创新,但是批判性的、修正性的内容还是比较少,还是希望大家改进的。希望参赛的选手能先试先行,推动规划决策支持模型相关方法思路的创新,带动城市规划、城市管理行业的科技创新。一个国家、一个学科如果没有方法创新,那便是空谈。也许我们一个小小的方法创新,就会产生巨大的学科创新和经济效益。这样的活动非常好,我也很受益。除以上三位专家外,钟家晖、任超、彭明军、钮心毅、龙瀛、黄晓春、张晓东、胡海等列位专家也发表了自己的看法,并对大赛寄予了殷切厚望。在此,感谢11位专家对第三届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”的大力支持。本届大赛颁奖环节将在今年11月中旬在深圳市举办的第十五届“2019年中国城市规划信息化年会”开幕式举行,同时专门设置了大赛获奖项目汇报交流分会场,敬请期待!年会详情信息请关注“新技术应用学委会”公众号。文章转载于微信公众号:城市决策
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