简介:当前社会信息化进入"大数据"时代,数据已成为国家基础性战略资源。全球范围内,运用大数据推动社会发展、创新完善社会治理、提升政府履职能力已是大势所趋。面对新形势新挑战,公安机关应主动顺应社会信息化的发展趋势,以大数据思维、技术、方法、手段探索驱动公安工作升级发展,创新加强社会治理和平安建设,从根本上提升驾驭动态复杂治安局势的能力和水平,更好地满足公众日益高涨的平安需求、服务需求和执法需求。大数据在公安领域的应用创新成为公安科技关注的重点,基于智能警务的科学决策、精准打击、动态预警、形势预测和犯罪预防等将成为常态,大力推动公安工作理念和警务运行模式的进步。
简介:随着大数据热潮的不断升温和国家对大数据发展的高度重视,作为一种战略性资源,对大数据的应用与价值的研究具有越来越重要的意义。"数据驱动学校,分析变革教育。"大数据为高校思政理论课教学方法的改革创新,不仅提供了技术层面的便利,更是在环境上的支持、动力系统上的换新和评价上的科学反馈。同时,也要看到,由于种种历史与现实原因,大数据在为高校思政理论课教学方法创新提供机遇的同时,也面临着大数据教育理念的缺失、教师人才队伍建设困难、传统教学方法单一陈旧以及大数据法律规范不健全、网络教育力度不够等现实难题。对此,只有通过树立大数据教育理念、加大教师人才队伍建设力度、综合运用多种教学方法、创新教育平台、完善大数据法律法规、加大网络教育力度等措施,才能真正把握大数据为高校思政理论课教学方法提供的机遇,进而推动高校思政理论课实现理论与实践上的重要突破。
简介:以大数据技术推动行政执法精细化是政府社会治理精细化发展的必然趋势。但行政执法精细化应以规范化为前提,致力于解决“粗放式”执法流弊。从大数据技术与行政执法精细化的逻辑关联来看,大数据资源与技术的应用可催化行政执法的精细化,提升行政执法效率及精确度。从行政执法精细化的实践面向而言,大数据技术可应用于行政执法权限配置、行政执法权力运行及监督等领域,促进行政执法裁量的趋标准化以及行政执法参与主体的多元化。从大数据技术实现行政执法精细化的科学进路而言,应树立理性利用而非全然依赖大数据的执法理念,铸造合理共享数据资源的客观条件,培育大数据复合型专业知识人才及完善与大数据技术开发应用相匹配的法律法规体系。
简介:大数据技术的出现,为深化行政审批制度改革提供了新动力和新路径。大数据的储存与处理、查询与分析、执行与应用等方法,广泛运用于审批事项的申请、审批流程的优化、审批的全过程监督、审批后监管方式的革新等,预示着行政审批制度改革由侧重于探索决策的艺术性管理,即将演变成为更强调顶层设计的技术性操作。但在实践中,大数据技术与大数据技术应用之间尚存在差距,多数地方政府仍处于“期望膨胀期”,应用大数据技术的意向性特征明显,实质性探索不足,存在概念滥用和过度炒作等问题;理论中,对于大数据技术在行政审批制度改革中如何运用的具体分析还有待破题。本研究基于申请、审批和监管三个制度环节的探讨,认为大数据驱动行政审批制度创新是可能的,但也存在诸多问题,亟待政务公开、信息共享、财政保障、人员培训、隐私保护等多方政策的支持和呼应。
简介:作为数据分析和知识挖掘的常用方法,可视化在城市规划、管理工作中的运用日见增多。考虑大数据的基本特性和可视化技术本质,从图像展示、图像理解、图像运用三方面对管理决策的动态过程加以探索,提出大数据可视化的辅助决策模型,并据此对城市可视化治理应用体系进行讨论。指出:信息压缩是大数据高效表达的关键,语义增强有利于数据知识的清晰展现,人机交互对于可视化决策制定具有重要意义。借助大数据实现城市可视化治理,需要对多方信息资源进行深度整合,完善各领域业务语义模型,并构建交互式功能操作平台和服务系统。最后,结合北京市交通治理案例,剖析大城市可视化治理的现状,为城市公共事务实践提供理论指导和经验借鉴。
简介:针对目前我国社会治安视频(卡口)规划存在的选点凭经验、规划缺指标、防控区域无法量化、成果缺乏科学性等问题。本文提出了一种基于时空大数据挖掘分析理论支撑的视频(卡口)空间规划方法,通过对已建视频(卡口)与用地、建筑、水系、交通、人口、案件、车流、商圈等时空分析,挖掘出与视频(卡口)选址相关的量化参数和指标,基于空间视觉金字塔的层次分析模式建立顾及人、车、案、商圈四要素的视觉金字塔分级选址模型,以最大覆盖模型理论对规划结果进行视域覆盖评价。选择3个城市进行模型实验与算法验证,对实验成果的布点精度和视域覆盖进行了评估。结果表明,模型计算出的空间布点精度中误差m=+13.05米,视频(卡口)视域完全覆盖了治安防控区域,模型科学可靠,可作为治安视频与卡口量化规划参考。
简介:网络流量为网络安全监控提供了丰富的信息来源。但是,随着需处理的数据量不断增加,可能引发大量的技术问题,从而使得整体网络流量分析的技术难度变大。通过引入一个用于本地企业网络安全监控的架构,提出了一种大数据量安全监控分析的技术解决方案。主要应用目标是网络入侵的检测、预防及取证分析。方案架构由两个系统组成,一个用于可扩展的分布式数据存储及管理,另一个用于数据利用。DNS数据、网络流量记录、HTTP流量和蜜罐数据等在本方案中被最先进的大数据解决方案关联与挖掘。还提出了一个数据关联方案,并针对Hadoop、Spark等大数据框架对其性能进行了评估。