面向服务的多源异构数据整合平台的设计

计算机工程与设计Ｃｍｕｒｎｉｅｎｄｅｉ２１，ｏ３，ｏｏｐｔＥｇｅｒｇｎＤｓｎ０１Ｖ１２Ｎ．ｅｎｉａｇ．１
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面向服务的多源异构数据整合平台的设计
李立博
（南理工大学计算机科学与工程学院，广东广州５００）华１０６
台。该平台使中小企业能够一站式对多个软件提供商提供的软件进行租赁，平台作为使用这些应用系统的统一入口，中将
小企业可以在该平台中建立企业门户，自助整合企业所租赁的应用系统，效地实现企业应用系统的整合。通过实例结果有
表明了该平台对不同软件提供商的数据整合的有效性。
关键词：面向服务的架构；软件即服务；Ｗｅｂ服务；ｓａｐｉｔ务；企业门户；单点登录ｈｒｏ服ｅｎ
中图法分类号：Ｐ１．Ｔ３１２５
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２２１）ｌ０４ —４１０ —０４（ｏ１Ｏ一１１０
Ｄｅｉｎｏｅｖｉｅｏｉｎｅｕｌｉｓｕｃｔｒｇｎｏａａｉｔｇａｉｎｐａｆｒｓｇｆｓｒｃ — ｒｅｔｄｍｔ— ｏｒｅｈｅｅｏｅｅｕｓｄｔｅｒｔｏｌｔｏｍｎ
ＬＩＬｉｂｏ —
（ｃｏｌｆｍｐｔｒＳｉｎｅａｄＥｇｎｅｉｇＳｕｈＣｉａＵｎｖｒｉｆｅｈｏｏｙＧｕｎｚｏ０６ＣｉａＳｈｏｏＣｏｕｅｃｅｃｎｎｉｅｒ，ｏｔｈｎｉｅｓｔｏｃｎｌｇ，ｎｙＴａｇｈｕ５０，ｈｎ）１０
（ＯＡｉｓｄｅ．ＢａｅＯＡ，ａｅｖｃ—ｒｎｅｔｒｒｅｄｔｔｇａｉｎｌｔｒｅｉｎｄＴｉｐａｆｒｉｕｅａｌＳ）ｓｔｉｕｄｓｄｏＳｎｒｉｅｏｉｔｄｅｅｉａｉｅｒｔａｏｉｄｓｅ．ｈｓｌｏｍｓｄｏｅｂｅｓｅｎｐｓａｎｏｐｆｍｓｇｔｓｔｎ
ｅｔｒｒｓｓｌａｅｓｆｒｎｏｅｓｐｓｏ，ａｄｔｉｐａｆｒｃｉｂｃｍｅａｎｒｏｓｌｔｅｅｓｆｒ．Ｔｈｏｇｉｌｔｒ，ｎｅｉｅｓｏｔｅｉｎ－ｔ — ｈｐｎｓｌｔｏｍａ１ｅｏｅｔｙｆｒｅａ１ｈｓｏｔｐｅｗａｅｈｎｕｗａｅｒｕｈｔｓｐａｆｍｈｏｅｔｒｒｓａｌｕｌｏｔｌａｄｉｔｇａｅｏｌｅａｐｉａｉｎａｒａｅ．Ｆｉａｌ，ａｃｓｔｄｆａａｉｔｇａｉｇｉｐｅｅｔｄｔｅｆｎｅｉｃｒｂｉｐｒａｓｐｅｄｅｒｔｎｉｐｌｔｓｈｔｅｌｓｄｎｎｎｃｏｔａｅｎｌｙａｅｓｙｏｄｔｅｒｔｒｓｎｅｖｒｙｕｎｎｓｏｉｔｅｅｃｅｃｆｈｓｌｔｒｈｆｉｎｙｏｉａｆｍ．ｉｔｐｏＫｅｒｓＳｙｗｏｄ：ＯＡ；Ｓａ；ｗｅｅｉｅ；ｓａｅｏｎｅｅ；ｅｔｒｒｓｏａ；ｓｎｌｉ — ｎａＳｂｓｒｃｓｈｒｐｉｔｒｒｎｅｉｅｐｒｌｉｇｅｓｇｏｖｓｖｐｔｎ
ＡｂｔａｔＴｎｅｒｔｎｈｒｍａｌｎｄｕｓｅｎｅｐｉｅ ’ ｏｌｅｓｆｒａａａｄｅａｌｍｐｏｅｓａｄｃｓｏｒｓｒｃ：ｏｉｔｇａｅａｄｓａｅｓｌａｄｍｅｉｍ— ｉｄｅｔｒｒｓｓｚｎｉｏｗａｅｄｔ，ｎｎｂｅｅｌｙｅｎｕｔｍｅｓｎｔｔｒｕｈｓｎｌｉｎｏｃｅｓａｉｕｉｄｆｎｏｍａｉｎｓｓｅｓｈｔｅｐｏｉｅｙｄｆｅｅｔｅｄｒ，ｓｒｉｅｏｉｎｅｃｉｃｕｅｈｏｇｉｇｅｓｇ — ｎｔａｃｓｒｏｓｋｎｓｉｆｒｔｔｍａｒｖｄｄｂｉｒｎｎｏｓｅｖｃ — ｒｔｄａｈｔｔｒｏｖｏｏｙｔａｒｖｅｒｅ
０引言
软件即服务（ａＳ新型商业模式的出现，中Байду номын сангаас小企业实现Ｓａ）为ＥＰ等企业信息系统提供了一个相对廉价且实用的解决方Ｒ
摘要：为了使中小企业租赁的各种在线应用系统间的数据能够进行有效地整合和共享，并且使企业员工和客户有统一的
登陆点来访问企业租赁的各类信息化系统，研究了面向服务的体系架构，在此基础上设计了面向服务架构的数据整合平

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轴承制造业生产数据实时集成系统设计与实现

轴承制造业生产数据实时集成系统设计与实现作者：***来源：《计算机时代》2022年第08期摘要：为解决轴承制造业信息采集实时性差、数据集成度低等问题，提出一种基于边缘计算的实时数据处理方法。

针对多源异构数据共享，构建了基于SOA架构的系统设计模型，以及一种利用Web Service技术的系统数据集成方法，实现了面向轴承制造的生产数据实时集成。

开发了数据采集客户端和可视化集成云平台并将其成功应用于浙江某轴承企业，满足了生产进度可视化、生产数据实时性、异构数据集成性等需求，同时证明了方法的可行性。

关键词：轴承制造; 数据采集; 系统集成; 数据处理架构; 边缘计算中图分类号：TH-9;TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）08-56-04Design and implementation of real-time production data integrationsystem for bearing manufacturingWu Tianye（School of machinery and automatic control， Zhejiang Sci-Tech University， Hangzhou，Zhejiang 310000， China）Abstract： In order to solve the problems of poor real-time and low data integration of bearing manufacturing information collection， a real-time data processing method based on edge computing is proposed. Kappa data processing architecture is exploited in this method to instantaneously calculate large quantities of streaming data. Meanwhile， edge computing incorporated with feedback loop is adopted to reduce the information transmission delay and fulfill the closed-loop control of the manufacturing process. The resulting data collection client and visual integration cloud platform are successfully proved and applied in a bearing manufacturing company in Zhejiang Province， which satisfies the requirement of manufacturing process visualization， real-time data collection， and heterogeneous data integration.Key words： bearing manufacturing; data collecting; system integration; data processing architecture; edge computing0 引言隨着“工业4.0”[1]、“中国制造2025”[2]以及我国两化融合政策[3]的深入推进，数字化、网络化、智能化与传统轴承制造相结合是当今轴承制造业发展的趋势。

智能制造中基于OPC UA的多源异构数据传输与解析技术

机电工程技术MECHANICAL&ELECTRICAL ENGINEERING TECHNOLOGY第50卷第01期Vol.50No.01 DOI:10.3969/j.issn.1009-9492.2021.01.001张宪民，薛栋栋，郑家和，等.智能制造中基于0PC UA的多源异构数据传输与解析技术[J].机电工程技术，2021,50(01)：1-7.智能制造中基于OPC UA的多源异构数据传输与解析技术*张宪民，薛栋栋，郑家和，李海(华南理工大学广东省精密装备与制造技术重点实验室，广州510641)摘要：随着信息技术的快速发展，智能制造技术得到了业界的高度重视，而智能制造的关键环节之一是实现各设备与各系统的互联互通。

OPCUA 作为一种用于工业通讯中的数据交互规范，可用于实现对制造过稈中的多源异构数据的传输与解析，进而实现互联互通。

以智能制造互联互通研究领域的热点技术OPCUA为出发点，介绍了OPCUA的发展历史与技术特点，在此基础上分析了OPCUA技术的研究进展与应用情况，指出了需要解决的技术问题，最后对OPC UA技术进行了展望。

为OPC UA技术的应用和研究提供了参考。

关键词：OPCUA；多源异构数据；智能制造;互联互通中图分类号：TP274文献标志码：A文章编号：1009-9492(2021)01-0001-07开放科学(资源服务)标识码(OSID)：嚴讓豎瓠The Transmission and Parse Technology of Multi-source Heterogeneous Data Basedon OPC UA in Intelligent ManufacturingZhang Xianmin，Xue Dongdong，Zheng Jiahe，Li Hai(Guangdong Provincial Key Laboratory of Precision Equipment and Manufacturing Technology,South China University of Technology,Guangzhou510641,China)Abstract:With the rapid development of the information technology,intelligent manufacturing technology has been highly valued by the industry,and one of the key links of intelligent manufacturing is to realize the interoperability between each device and each system.As a data interaction specification for industrial communications,OPC UA can be used to realize the transmission and analysis of heterogeneous data from multiple sources in the manufacturing process,thus achieving interoperability.Based on the hot technology OPC UA in the field of intelligent manufacturing interconnection,the development history and technical characteristics of OPC UA were introduced.On this basis,the research progress and application of OPC UA technology were analyzed,and the technical problems to be solved were pointed out.Finally,the prospect of OPC UA technology was presented.It provides a reference for the application and research of OPC UA technology.Key words:OPC UA;multi-source heterogeneous data;intelligent manufacturing;interoperability0引言随着“工业4.0”与“中国制造2025规划”的提出，制造业开始向智能制造转型［1-2］o工业物联网是第四次工业革命的表现形式［3］，一个完整的工业物联网架构从下至上可以分为智能感知层、互联互通层与智能决策层3个层级［4］。

多源异构数据组织与管理

3 多源异构数据组织与管理工作建议 3.1 建立完善的多源异构数据管理机制根据多源异构数据的特征，建立起完善的多源异构数据
管理机制，可从以下三个方面入手：一是确立数据质量评价标准，规范数据管理结构，为数据管理的考核提供条件，提高数据管理质量；二是制定数据管理相关流程以及制度章程，不断深化数据资源建设，保证多源异构数据的组织管理的高效进行；三是拥抱“开放数据、开放科学”原则，实现异构数据的
前言
在信息技术快速发展的时代，数据增长呈现出爆发性趋势，对数据的组织与管理也提出了更高的要求[1]。多源异构数据广泛存在于社会经济众多领域[2]，多源异构数据的组织与管理体系尚不完备，需要深入分析，逐步完善。
1 多源异构数据的概念和作用
多源异构数据是一种复合型数据。“多源”指的是一个数据的整体具有多个数据持有方，具有多个来源；“异构”指的是整体数据包含不同的数据成分，内容类型不同、特征不同，既有离散型数据，又含有混合型数据，既包含了结构化数据，也包含了非结构化数据[3]。例如，互联网数据结构就是一种典型的异构数据，在互联网融媒体发展的过程中，各种媒体的技术原理和成熟度均不相同，数据内容差异性很大，因此互联网融媒体的多源和异构特征非常明显[4]。另一个例子是城市交通多源数据，城市主管交通的不同部门都各自管理和持有一部分交通相关的数据[5]。
信息化技术应用
TECHNOLOGY AND INFORMATION
多源异构数据组织与管理
刘昱甫清华大学北京 100084
摘要多源异构数据是一种复合型数据，其数据来源不同，数据性质各异，聚合后的整体数据具有多个持有方。本文聚焦多源异构数据，对其性质、组织、管理的过程和难点进行分析，并提出了相应的解决方案。关键词多源异构数据；组织；管理

MapGIS K9产品体系

影像数据管理 2、影像数据三维可视化 MapGIS K9 遥感数据处理平台提供影像数据管理及发布解决方案，支持影像三维显示，可非常直观、透明的站在三维球上以不同的角度快速平稳的浏览海量影像数据，可实现由全貌到细节、由整体到局部、由低分辨率到高分辨率的影像漫游和浏览，不用停滞等待；支持
影像的层次化显示，可针对用户的不同视点自动切换到不同尺度的影像数据；与二维系统无缝融合，支持二、三维联动显示以及地形分析和应用；可在三维球上实现影像发布，并提供多种查询分析功能。
1、企业管理器：利用企业管理器，可以在同一个平台中管理来自外部异构数据源的 GIS 数据，并通过多种数据显示方式从而协助用户提高数据管理能力。
2、地图编辑器：利用地图编辑器，可以方便的将数据和地理信息的关系直观的展现；提供多种方式加工和显示数据以便更好地理解地理数据记录背后的含义；并提供数据处理一体化功能，从数据采集，到编辑处理，到排版出图的完整应用。
1. 通过数据仓库，提供多源异构数据的统一、层次化管理； 2. 通过功能仓库，提供多领域应用系统的集成及功能复用手段； 3. 通过工作空间，提供统一的框架，实现多个地理信息系统的协调工作； 4. 通过设计器，提供应用方案的集成搭建和配置可视化界面。 5. 通过搭建平台，提供适合于多种 GIS 应用领域的应用系统快速构建技术；数据中心增强了 GIS 应用系统适应需求不断变化的能力，降低 GIS 应用系统的开发难度，为开发地理信息应用系统提供基础支撑。
三维地理空间数据库模型图 2、三维渲染引擎 MapGIS K9 三维开发平台提供统一的三维空间绘制引擎接口，同时支持 OPENGL 1.3 和 DIRECT X 8.1 三维渲染引擎，提供多种显示接口及特效。极大简化应用系统开发的工作量，减轻应用系统开发人员在不同三维渲染引擎上的花费，提高开发效率。支持三维并行化渲染方案，读写数据由不同进程控制，能够充分的利用多核处理器，提升大规模三维场景的渲染效率。统一的显示平台还提供对场景三维特效的支持，包括场景雾效果、粒子体生成及动态纹理绘制等。

公安大数据综合服务平台架构规划探讨

公安大数据综合服务平台架构规划探讨摘要：遵循公安部、省厅大数据智能化建设要求，按照“六统一”框架和“四化”落地原则，结合公安大数据工程的规划设计，打造省市一体化的公安大数据智能化体系，省厅与市局之间实现“物理分散、逻辑统一、互联互通”。

通过构建统一的基础支撑环境，包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务，为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。

关键词：大数据，智慧公安，智能化，公安信息网，云计算1.引言公安大数据信息化建设为公安数据资源对外开放服务提供了海量的数据资源。

通过公安大数据信息化建设将进一步提升公安机关办案能力、业务能力、预警和防控能力、服务社会能力。

2.总体结构以公安部《公安大数据规范性文件汇编第二部分：公安大数据处理》为指导，以业务标准化、场景化、模块化为设计原则进行建设。

图1 公安大数据平台总体架构图新一代公安信息网设计，应综合考虑现有资源整合，按照公安部规划，融合各警种专网，建设“新一代公安信息网”。

数据中心以及警种的业务应用，通过数据汇聚节点进行互联并对用户提供数据和应用服务。

公安网用户、各类终端设备通过用户汇集节点进行互联，并通过安全访问平台访问数据和应用。

公安大数据智能化建设需要构建全面的标准体系，公安部已经在基础数据资源、网络、边界接入、云计算平台、智能化应用、安全管理、运维保障等方面制定了标准目录。

3.逻辑结构按照全国公安大数据建设总体布局，公安部大数据平台要汇集全国核心关键数据，链接省市两级公安大数据平台，实现全国数据资源总关联、总索引、总导航。

图2 部省市三级联动设计省级大数据平台汇聚厅直警种、地市公安大数据平台的数据，建立全省数据资源的索引、关联、导航，并按部要求上报汇聚数据。

MapGIS数据中心介绍

MapGIS数据中心集成开发平台介绍技术支持中心-1--2-引言v 经过几十年的发展，GIS 应用的领域越来越广泛。

GIS 应用系统需要访问分布在多个数据源的异构数据，也需要整合诸如文档、数据库属性表等非空间数据。

如何对多源异构的空间数据和非空间数据进行有效的集成管理，成为一个亟待解决的问题。

v 用户的需求不断变化，系统设计不断调整，GIS 应用系统本身也变得越来越复杂，使系统的开发与维护面临巨大的挑战。

v 在这种形势下，中地数码历经多年技术攻关，提出新一代GIS 架构技术及新一代开发模式，率先推出MapGIS 数据中心集成开发平台，实现了“零编程、巧组合、易搭建”的可视化开发，掀起了GIS 开发和应用领域的一场变革！-3-MapGIS数据中心发平台产生背景2MapGIS数据中心平台的典型开发案例-4-1 数据中心搭建平台产生的背景ü多GIS 平台，资源的共享难以实现ü空间数据和非空间数据的集成管理ü功能重复开发，资源浪费严重üGIS 技术涉及面广（跨学科、跨行业）ü开发难度大（系统庞大，技术难度大）ü达不到“随需而变”（面向对象、组件化）社会背景-5-v 程序员:我不懂业务!v 技术支持:我不懂程序!v 程序员&技术支持:我怎么觉得是在对牛弹琴呢?“你的柔情我永远不懂”1 数据中心搭建平台产生的背景-6-v 客户:一个小小的功能就要修改几天?v 客户:改这么小的功能,怎么动用这么多人?v 客户:我们愿意帮忙,但是我们能做什么呢?“爱莫能助”1 数据中心搭建平台产生的背景-7-v 老板:项目天天都在做就是没有进展!v 老板:维护的时候怎么还要这么多人参加,有点太花钱了吧?v 老板:小项目都不敢接!“成本、成本、成本,还是成本!”-8-痛定思痛——还是要使用MapGIS 数据中心v 到底为什么?v 所有的变更都反映在代码上.v 所有代码的改动都要涉及到程序员.v 程序改动都要设计到很多环节,牵扯到太多的人员参与.v 一个小小的改动殃击面就很广.-9-MapGIS数据中心集成开发平台-10-2.1 认识MapGIS 数据中心搭建平台什么是MapGIS 数据中心？MapGIS 数据中心有什么功能特点？MapGIS 数据中心开发模式与传统开发模式对比？MapGIS 数据中心的使用价值？-11-◆MapGIS 数据中心集成开发平台简称数据中心，是基于新一代GIS 架构技术及新一代开发模式的集成开发平台，是集“基础”与“应用”为一体的综合开发与应用的集成平台。

OneMap

OneMap1 概述OneMap Platform是集海量、多源异构空间信息资源的整合、管理、发布、WEB服务、应用搭建和运维保障为一体的完整的解决方案，是服务于社会公众、企事业单位和政府部门的综合性地理信息服务平台。

1.2 应用领域OneMap Platform已广泛的应用在空间信息共享平台的基础设施建设中，服务于国家地理信息公共服务平台（天地图）、数字城市建设，形成了天地图・陕西、天地图・辽宁、天地图・上海、天地图・重庆、数字乌鲁木齐等多个成功的省级地理信息公共服务平台和数字城市案例。

同时，OneMap Platform还可应用于国土、规划、公安、应急、电信、电力、环保、交通、房产、林业、气象、水利等专业领域中，构建行业的地理信息服务平台。

1.3 技术特点OneMap Platform v2.0（以下简称OneMap）由五个子产品构成，具备内容创建、服务发布、服务管理、服务调用一体化的完整的业务流程，拥有完善、稳定的后台运维系统、强大丰富的地理处理功能框架和丰富的客户端API及炫酷的前端体验。

平台特点： ? 一体化解决方案 ? 多样化服务类型? 专业化制图方案 ? 优化缓存切片方案 ? 安全完备的服务管理 ? 提供运维服务接口 ? 强大的资源管理能力 ? 离线资源管理能力 ? 丰富的地图应用开发接口 ? 便捷的移动地图应用? 严格遵循国际和国家相关技术标准 ? 跨平台的能力2 OneMap Platform v2.0体系结构2.1 公共服务平台的技术结构地理信息公共服务平台一般具有基础支撑层、数据层、服务层、应用层的四层技术结构，遵循统一的标准规范，由安全保障体系为整个平台提供全方位的运行保障。

（1）基础支撑层：主要包括网络、服务器集群、存储备份、计算机机房环境等。

（2）数据层：主体内容是公共服务平台的框架数据，它是面向地理信息网络化服务需求，依据统一技术规范而构建的一体化地理信息资源体系。

面向在线服务的地理框架数据体系构建

将分布式多源数据分别与相应应用需求，需要设计多样化的数据产数据库进行地理信息应用的模式已略后，其原则是保证相邻级别间品。向在线服务的地理框架数据由面经不能适应协同服务与快速响应的级别对应，
影能够最大程度保证电子地图、地名地址、地理实体、应用需求。空间数据互操作 ” “ 为实现数据跨越调用时，高程五类数据构成翻。。其中，１１０～１０００像、：００１０多源异构地理空间数据的集成提供平
相适应，同时保证跨级数据调用的平
滑过渡；
框架数据体系时，首要的问题是多源
异构地理空间数据的集成。传统方式
其中：西为纬度；ＬＯ为椭球长半径，
４）为了满足在线服务数据高效
调用需求，需要进行地图缓存瓦片制
作，不同级数据（同来源）不的地图瓦片大小要统一，上文地面分辨率ＧＲ按瓦
技术实现方法，说明了其在国家地并
将全球从（１０９。），一８。，０版 “ 地为２级，显示比例尺固定，比时，天０各级显示必须遵循以下原则：
图” 中的应用。
例尺采用目前比较通行的方法计算口：
地面分辨率计算公式如下：
ＧＲ＝【Ｏ（Ｘｐ１０ ×２×ｐ × ＣＳＹ８）ｉ
３）不同级数据的地图图面信息负载量要与表１列的显示比例尺所
在逻辑上能够成为一个整体，实现协
同服务。因此，立面向服务的地理建

云架构下基于PGIS的社区警务平台设计与实现

云架构下基于PGIS的社区警务平台设计与实现1.1背景社区警务信息化是公安信息化建设的重要组成部分，是信息化条件下构建现代社区警务新模式、新机制的重要载体。

随着对社区民警“一警多能，一警多用，一警多责”的历史定位的改变，社区民警与派出所值班备勤脱钩，从传统“下社区”为现在“驻社区”，社区警务信息化需求也发生了变化，包括对海量数据快速准确的查询、复用、自动统计、自动比对，将多源异构数据（空间信息、事件态势、动态视频信息等）集成可视化管理，支持实时采集数据标准化的录入、上传、审核、入库、同步更新等，目前的社区警务信息化设施难以满足上述需求。

社区警务工作开展的过程就是信息采集的过程，边工作、边采集、边应用是社区民警工作的常态，当前社区民警的“口袋信息”、“脑袋信息”、“纸袋信息”迫切地需要一个平台实现数据集成管理和高级智能应用，着力打造标准化、专职化、信息化、高效化的社区警务，为社区民警“松绑减负”，切实保证社区民警集中精力和时间沉入社区开展工作，实现警力下沉、警务前移。

1.2趋势治安、消防、交通、刑侦等各警种的业务量随着城市的扩张、人口的增加与日俱增，加上更多大数据源如传感器、视频及移动终端等广泛应用于公安业务工作，由此产生的数据及其增长的速度远远超越历史任何时期。

社区民警在日常工作中需要访问的数据量也随之增长，对系统的网络带宽和信息处理速度提出了更高要求。

有时系统繁忙时响应速度慢甚至是无法响应，会妨碍日常工作正常开展；所有社区警务工作站（工作室等）接收的资料和业务数据都存储在数据中心，随着社区民警业务量的不断加大，数据中心的存储能力需要不断提高，然后存储空间的不断扩容必然会增加成本，在存取性能方面也不断下降。

信息共享速度慢，信息共享通过定期的数据上传实现，没有实时更新，在共享平台上的数据陈旧。

云计算、大数据、物联网、移动互联网等系技术的兴起，将有力地推动社区警务信息化乃至整个公安信息化的进程。

构建基于云架构下的社区警务平台，能够很好地解决这些问题。

【国家自然科学基金】_多源异构_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

科研热词推荐指数信息融合 2 高级量测体系 1 面向服务架构 1 面向服务构架soa 1 面向对象数据库 1 青藏公路 1 车道线检测 1 跟踪定位 1 语义理解 1 虚拟场景 1 矢量空间数据 1 特征表示 1 物联网 1 煤矿事故 1 混合结构 1 海洋标量场 1 栅格空间数据 1 服务聚合 1 智能电网 1 时空分析 1 无人驾驶车辆 1 数据集成服务 1 数据质量 1 数据获取 1 数据引擎 1 数据复杂性 1 数字路基 1 感知数据 1 影像空间数据 1 异构数据集成 1 应急资源云 1 应急救援 1 应急云 1 局部模型 1 大规模传感器网络建模与分析 1 大数据 1 多源异构数据融合 1 多源异构信息 1 多源异构 1 多源 1 多模态 1 多智能体 1 地震信息 1 地理信息公共服务平台 1 医疗社会网络 1 医疗物联网 1 分布式工作流 1 几何对象方法 1 冒顶 1 内容建模 1 全局模型 1 信息集成 1
推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词路况信息融合虚拟地理环境自然语言理解线性参考方法最大匹配算法数据集成数据表达模型多源异构地理模型
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

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