智能應用

犯罪事件預測系統

以案事件數據為核心,利用案事件的時空特性,結合案事件發生地的人文因素、自然環境因素、城市環境因素、突發事件的變量等因素,基于循環神經網絡對海量曆史案事件數據進行深度機器學習,井能根據實際案事件發生、發展情況及時調整與更新對各類案事件的預測,進而及時協助執法人員科學、有效的決策,提前在相關時間、地區進行布控,有效降低暴恐事件發生率和執法人員的傷亡率,從而降低該地區的犯罪率。

智能巡防系統

采用循環神經網絡、卷積神經網絡、信息理論等多種深度學習算法進行融合設計,讓其能像“人”一樣進行思考; 系統能及時、準确預測案事件發生時間和地點,協助進行科學決策; 充分考慮到業務的多樣性,充分利用深度機器學習,實現線上實時智能動态更新,以适應業務的特性及可持續發展; 通過分析案事件預測預警的複雜性,系統基于海量案事件數據進行記憶性分析,并根據實際情況進行調整預測結果。

情報分析系統

以集中存儲為基礎,針對電子文檔的全生命周期進行管理,提供安全可控的信息流轉方式,提高信息處理精确性,提升文檔訪問和流轉的安全可控性。 此外,系統在接口層提供了多種标準API,第三方應用通過接口,既可快速開發新的基于文檔的應用,也可迅速與第三方系統如OA,郵件進行集成。 同時,系統提供RESTful接口,開放其内部的獨立功能模塊。如文檔格式轉換模塊,可接收第三方系統直接調用,将文件轉換為帶水印的圖像格式。

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