边缘计算应用场景 边缘计算应用场景有哪些

边缘成本计算公式？

边际成本是指额外增加一单位产量时，总成本的增加量。

边缘计算应用场景 边缘计算应用场景有哪些

例：生产某种产品 2000个单位时，总成本为200000元，单位产品成本为1000元。若生产 1001个时，其总成本200800元。

即：边际成本=（200080-200000）/（1001-1000）=80元。

边缘成本的计算公式：边缘成本率=总成本的变化量/产量变化量。

5g信息化项目？

一是主动对接，加强沟通交流。以5G新基建和信息化科技化为特色

二是多部门协同，联动推进项目。项目专项小组，由分管牵头，信息化解决方案中心、产品创新中心等部门联合推进，明确人和工作职责，积极推动项目进展。

三是定制5G信息化解决方案。以5G为亮点融合创新场景应用

项目中标后，成都分公司将通过云网边端信息化能力的融合打造，为该区域提供基础智能网络，构建智能信息化管理平台，打造基于5G技术、MEC边缘计算的5G智慧跑道、5G无人购物车、5G单车、AR全景大运等各类酷炫场景应用，形成智慧公园的新样板、新模式。

 

云计算，大数据，智慧城市将给生活带来什么变化？

给生活带来的改变，应该是性的。

首先，智慧城市是最终形态，是与我们每个人的日常生活息息相关的生活环境和方式。大数据是智慧城市建设赖以生存的根源，是所有决策做出的依据。云计算则是决定了智慧城市能否建成的关键，因为云计算的能力直接决定了决策做出的耗时。

智慧城市近些年是一个很火的概念，也带火了很多公司，带来了很多利益，我司在这方面也收入颇丰。

其实智慧城市是一个很宏大的愿景，现阶段实施的智慧城市基本都只能算是一部分的智慧，例如与我们联系最紧密的，就是智慧交通。可以智能的做出危险预警，路径规划等。

大数据更多的是以终端采集设备作为数据来源的，例如上述的智慧交通，其实依赖的就是智能摄像头的数据采集。智能摄像头能够获知当前路上堵车情况，有无车祸，有无套牌等等基本信息，高端一些的产品还可以统计过往一段时间内的车辆出去情况，并按照关键时间上报给。可以根据这部分数据，预测每天什么时间，哪个路段拥堵的情况。

所以大数据我认为最重要的其实是两点，一个是数据采集设备的有效性和高效性，另一个是数据组织结构的通用性和可处理性。

云计算决定了数据上传到之后，如何处理和处理能力。还是智慧交通的例子，摄像头采集的数据虽然很快很好，但接收能力受限，数据都丢了，或者计算算法不高，数据都堆住了。等到到了用户手里可能结果已经成为了无效结果，显然也是不行的。所以云计算也是极为重要的一环。

现阶段来说，全国很多城市正在建设智慧城市，更多地方已经使用了一些智慧城市的功能。例如车牌识别，关键场所的人数统计和黑名单人脸识别等，都已经给我们的生活带来了便利。

所以从个人角度分析，我觉得依托于大数据和云计算的智慧城市建设，是层面一个大的战略规划，也是有益于我们每个人的生活的规划。

云计算为中小型企业用户提供了优质的资源，基于OpenStack、CloudStack的阿里云、腾讯云平台降低了中小型企业用户在运维方面的成本。并且云计算提供了更广阔的商业机会，私有云、公有云平台有效服务了各行各业。

大数据提供了商业智能化数据分析，笔者曾经在互联网电商企业BI部门任过职。BI部门每天有大量的订单销量数据分析，就用到了大数据技术。可以为用户优质的商家服务，也为企业的运营提供了行为分析。每种商品的销量可以进行预测。大数据记录了用户的行为，用户上网的记录，为用户更好的服务。各种数据挖掘算法，创造了广阔的商机。大数据时代数据膨胀，TB级别，更好的利用了云计算技术。大数据服务于各个领域，比如用户征信记录、网贷记录，提供数据决策支持。

智慧城市方便了人们的生活，智慧校园、智慧交通、智慧粮储，利用了人脸识别、车牌识别等机器学习算法，方便管理者管理这个城市。也减轻了人们的负担，将来无人超市、无人教学、无人机，更普遍应用，深刻的影响了人们的生活，是这个时代的记忆。也期待人工智能更好的服务于我们。

云计算、大数据、智慧城市影响了时代变革，吹响了人们美好生活的期待，作为一名IT行业从业人员，也希望贡献出自己的一份力量。

云计算,大数据,智慧城市,再加上5g的发展。今后10年内对我们影响的可能就是交通。每台在马路上跑的车,可以相互智能沟通,通过大数据的处理,红灯也可以智能的调整。无人驾驶将全面普及。出租车公司将不需要司机。出租车甚至不需要停车位，智能、自主的在外面拉接客。停车位将无人问津。

首先非常感谢在这里能为你解答这个问题，让我带领你们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。

当前，智慧城市建设与发展的重要技术支撑平台是“云计算+大数据+人工智能”，未来有可能是“物联网+边缘计算”。这些技术只有与实际的城市需求场景相结合才能产生真正的商业价值和业务发展机会。智慧城市领域的业务拓展模式共经历了三个阶段，即从早期的Marketing驱动到过去几年的Business驱动再到如今的场景驱动。

举个简单的例子，水、电、燃气的抄表是人们生活中司空常见的一个场景，这样普通的场景融合大数据技术以后，正被挖掘出巨大的商业价值。在此过程中，需要解决两个问题，是解决如何从手工抄表到自动抄表甚至智能抄表的问题，其次是解决抄表数据有哪些应用和服务场景的问题。

边缘计算应用场景 边缘计算应用场景有哪些

针对个问题，我们利用特殊材料制作了一个盒子，盒子里面只有两样东西，一个是个头，一个是通信模组，将盒子固定在传统机械表的外侧，摄像头对着机械表的仪表盘或刻度表进行定时拍摄，并将拍摄的照片上传到云端进行识别并解析为读表数据，自动抄表的工作就这样简单地完成了。

接下来，我们要解决第二个问题，即以上抄表数据有哪些具体的应用和服务场景的问题?在这里举三个典型的应用场景：

个场景：当一处80平米的住房，日常用水、用电、用气比一个200平米的房子还多的时候，我们就可以用大数据分析模型初步判断，这有可能是一处“群租”的住房，这个时候，就可以通知相关管理机构对该处房屋进行重点监督和管理，尤其是注意它的用火、用电安全，做到防患于未然;

第二个场景：现在城市中生活着很多孤寡老人或者独居老人，部门也无法做到全天候的监护和管理，而当他们日常生活的水、电、燃气读数出现异常的时候，我们就可以把这样的异常情况通知其子女、亲属或者社区，并有针对性地进行关心和关爱，避免不必要的风险发生。

第三个场景：一直在努力地抑制房价的过快上涨，分析其主要因素之一就是人为的炒房并造成大量的房屋空置，引起市场供需不平衡所致。但是摸排空置率一直是个难题，未来就通过抄表大数据的分析和应用，可以准确判断某个社区的房屋空置率和空置时间，用数据提升相关管理机构的监管效率和监管效果。

利用水、电、燃气的抄表数据来管理城市并非天方夜谭，目前已在超过170余个城市完成智慧城市战略布局，并积累了丰富的建设和运营经验，而上述场景中的大数据应用也是其城市战略的具体实践。

大数据企业，尤其是智慧城市领域的大数据企业，只有坚定不移地执行“平台+生态”的企业经营理念，才能做大做强。搭建平台的企业，在技术上已经成熟，能提供整体的解决方案，其平台的搭建可分为三个层次。

一是技术平台，也就是通常所说的云计算、大数据平台等，这都是从技术层面来考虑的;二是产业平台，在技术平台上搭建垂直的行业解决方案，能够直接提供某个领域的服务，营造产业环境，构建产业链条;三是城市平台(即所谓的City as a Platform)，把城市作为产业落地、业务发展、融合创新的平台。能够创建生态的企业，才真正掌握了可持续的大数据服务商业模式。

生态的基础是平台，必须通过平台来汇聚生态。平台的价值就在于能为生态伙伴输送营养，培养能力，整合资源，并最终带来商业价值。从大数据产业未来的发展趋势来看，也是从技术向产品，再向平台和生态发展这三个阶段层层递进的。

在生态层面，不仅包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等大数据全产业链条的各个企业的参与，还包括政、产、学、研以及投融资机构的合作，这样才能形成一个健康、有序、可持续发展的大数据生态环境。目前已在全国数十个城市实现了落地运营，并基于各个城市不同的经济、人文、、产业环境构建起了所谓的城市平台。

每个城市都有自己的特色，所以侧重点会大不一样，搭建的城市平台也不尽相同。但是无论如何，其本质都是吸引相关上下游企业能够融入到城市的产业生态环境中来，深化数据服务，关注国计民生，并回归老切实感受得到的生活场景。

在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。

在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。

我在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！

智慧城市是在数字城市、平安城市等基础框架之上建立的全新实体，通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合，自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制，为城市管理和公众提供各种智能化的服务。从政策来看，“863”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863“智慧城市(一期)”项目的支持下，863智慧城市项目(一期)总体组提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进，最下层的是城市的感知层，再是传输层，再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层，最上面是智慧应用层，贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。而要真正实现智慧城市，必须引入大数据技术，主要包含三大方面的需求，通过以下三个方面才能实现海量数据的搜集、处理、加工、分析，并真正作用于具体细分行业：一、大数据融合技术我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。二、大数据处理技术大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前产业界普遍采用的技术方案。三、大数据分析和挖掘技术大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。相比于大数据融合和处理技术，大数据分析与挖掘技术更为复杂，是学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。随着大数据技术的不断发展，以及行业用户对大数据技术的需求日渐明显，大数据行业应用遍地开花。小编通过金鹏信息在智慧城市大数据应用的探索，分享一些国内外的实际案例供借鉴。1.国内的智慧城市2013年3月，市的“智慧朝阳服务网”正式上线。通过大数据技术的处理、分析手段，从支撑库提炼出数据后发送到系统，然后通过服务门户，包括微信、微博、移动应用、服务网站、机顶盒等多元化的方式与不同的用户群体进行沟通。2.国外的智慧城市瑞典首都斯德哥尔摩市在通往市中心的道路上设置了18个路边控制站，通过使用RFID技术以及利用激光、照相机和先进的自由车流路边系统，自动识别进入市中心的车辆，自动向在周一至周五(节日除外)6 30之间进出市中心的注册车辆收税。通过收取“道路堵塞税”减少了车流，交通拥堵降低了25%，交通排队所需的时间下降50%，道路交通废气排放量减少了8%-14%，二氧化碳等温室气体排放量下降了40%。3.智慧医疗金鹏信息医疗制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标，在郑州区域卫生数据中心形成了完整的大数据解决方案。经过反复测试和调优，这一区域卫生大数据计算架构可以满足海量数据(一亿条以上记录数)的高并发检索和实时数据分析的性能要求，满足了“智慧”的大数据需求。4.智慧警务通过充分利用云计算、物联网、大数据和视频智慧分析技术、GIS(地理信息系统)、GPS(全球定位系统)、移动通信网络、移动警务智能系统、数字集成等前沿科技，实现警务工作现代化、智能化、流程化、可视化。5.智慧交通郑州建立智能公交系统，使公交车信息就在地图上显示出来：如最近的一辆公交车还有5分钟到站，满员;下一辆公交车还有10分钟到站，有空座，可以选择乘坐;下楼2分钟，走到站台1分钟，余下7分钟，还有时间坐下喝杯热茶。6.智慧消防郑州建立智能消防系统，报警人只需拨打119，系统将立刻定位报警人当前位置，并调用位置所在区域摄像头，确定地点和火势情况。7.智慧城市规划在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、、文化、人口等人文信息进行挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。

当前，智慧城市建设与发展的重要技术支撑平台是“云计算+大数据+人工智能”，未来有可能是“物联网+边缘计算”。这些技术只有与实际的城市需求场景相结合才能产生真正的商业价值和业务发展机会。智慧城市领域的业务拓展模式共经历了三个阶段，即从早期的Marketing驱动到过去几年的Business驱动再到如今的场景驱动。

举个简单的例子，水、电、燃气的抄表是人们生活中司空常见的一个场景，这样普通的场景融合大数据技术以后，正被挖掘出巨大的商业价值。在此过程中，需要解决两个问题，是解决如何从手工抄表到自动抄表甚至智能抄表的问题，其次是解决抄表数据有哪些应用和服务场景的问题。

针对个问题，我们利用特殊材料制作了一个盒子，盒子里面只有两样东西，一个是个头，一个是通信模组，将盒子固定在传统机械表的外侧，摄像头对着机械表的仪表盘或刻度表进行定时拍摄，并将拍摄的照片上传到云端进行识别并解析为读表数据，自动抄表的工作就这样简单地完成了。

接下来，我们要解决第二个问题，即以上抄表数据有哪些具体的应用和服务场景的问题?在这里举三个典型的应用场景：

个场景：当一处80平米的住房，日常用水、用电、用气比一个200平米的房子还多的时候，我们就可以用大数据分析模型初步判断，这有可能是一处“群租”的住房，这个时候，就可以通知相关管理机构对该处房屋进行重点监督和管理，尤其是注意它的用火、用电安全，做到防患于未然;

第二个场景：现在城市中生活着很多孤寡老人或者独居老人，部门也无法做到全天候的监护和管理，而当他们日常生活的水、电、燃气读数出现异常的时候，我们就可以把这样的异常情况通知其子女、亲属或者社区，并有针对性地进行关心和关爱，避免不必要的风险发生。

第三个场景：一直在努力地抑制房价的过快上涨，分析其主要因素之一就是人为的炒房并造成大量的房屋空置，引起市场供需不平衡所致。但是摸排空置率一直是个难题，未来就通过抄表大数据的分析和应用，可以准确判断某个社区的房屋空置率和空置时间，用数据提升相关管理机构的监管效率和监管效果。

利用水、电、燃气的抄表数据来管理城市并非天方夜谭，目前已在超过170余个城市完成智慧城市战略布局，并积累了丰富的建设和运营经验，而上述场景中的大数据应用也是其城市战略的具体实践。

大数据企业，尤其是智慧城市领域的大数据企业，只有坚定不移地执行“平台+生态”的企业经营理念，才能做大做强。搭建平台的企业，在技术上已经成熟，能提供整体的解决方案，其平台的搭建可分为三个层次。

一是技术平台，也就是通常所说的云计算、大数据平台等，这都是从技术层面来考虑的;二是产业平台，在技术平台上搭建垂直的行业解决方案，能够直接提供某个领域的服务，营造产业环境，构建产业链条;三是城市平台(即所谓的City as a Platform)，把城市作为产业落地、业务发展、融合创新的平台。能够创建生态的企业，才真正掌握了可持续的大数据服务商业模式。

生态的基础是平台，必须通过平台来汇聚生态。平台的价值就在于能为生态伙伴输送营养，培养能力，整合资源，并最终带来商业价值。从大数据产业未来的发展趋势来看，也是从技术向产品，再向平台和生态发展这三个阶段层层递进的。

在生态层面，不仅包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等大数据全产业链条的各个企业的参与，还包括政、产、学、研以及投融资机构的合作，这样才能形成一个健康、有序、可持续发展的大数据生态环境。目前已在全国数十个城市实现了落地运营，并基于各个城市不同的经济、人文、、产业环境构建起了所谓的城市平台。

每个城市都有自己的特色，所以侧重点会大不一样，搭建的城市平台也不尽相同。但是无论如何，其本质都是吸引相关上下游企业能够融入到城市的产业生态环境中来，深化数据服务，关注国计民生，并回归老切实感受得到的生活场景。

随着技术发展趋势，今年后，第五代移动通信技术(5G)的应用将趋于成熟。随着5G时代的来临，大容量、低时延的网络传输将变为现实，人类将进入万物互联的智慧时代，智慧城市建设也将步入一个崭新阶段。未来，在5G技术的加持下，智慧城市的建设将飞速发展。

物联网将作为业务驱动力的重要组成部分，其连接数将从几十亿扩展到数百上千亿，海量的连接和多样化的应用触发了移动通信的技术革命，这既给移动通信带来全新的挑战，也提供了机遇。

每个城市的特色不一样，智慧城市的大数据应用应有各自特色。现在有旅游型城市、农业型城市、工业型城市，智慧城市建设更多需要和地方特色相结合，通过数据整合，利用大数据技术的智慧方案替城市解决发展中的问题。人可以穿一样的衣服，城市不能，城市应打造自己的大数据产业。比如，旅游城市重点以智慧旅游拉动产业发展。智慧旅游可以把这个城市跟旅游相关的交通、银行、餐饮、酒店以及相关服务业融合在一起，通过大数据技术，形成一个能够为任何一个旅游者提供合理方案的机制，满足城市泛行业管理需求。

未来极具发展潜力的当属：物联网、无人驾驶、智能家居等，一定会迎来极具人性化、极具文明化、极具科幻般的智慧城市！

以云计算的处理速度推进云产业发展

加快发展云计算产业，是浙江培育战略性新兴产业、促进经济转型升级、转变经济发展方式的重要途径。

举个例子，一台普通的电脑在互联网上处理一条品信息的全程，需要约60分钟，而当所有的数据集中在云端后，处理这条信息的时间就只要2.7秒，提速1333倍。这并不是科幻，支持“品电子监管网”的阿里云平台已经实现了这样的计算能力。

阿里云推出的“聚石塔”是专门向电商企业提供云计算服务的，目前已有上百万淘宝、天猫卖家入驻，2014年天猫“双十一”，全网96%的订单是通过“聚石塔”平成。能在几秒内买到称心的商品，并在网上完成网店存货核减、买家付款信息交汇等信息的即时处理，靠的就是云计算的强大能力。

大数据时代提供的解决方案

信息爆炸时代会产生海量数据，大数据的概念也越来越被人所接受。大数据指的是在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据，比如最喜欢看的网站是新浪还是腾讯，上网查询最多的是即时路况还是公交信息等。

基于客户行为等相关信息，进行数据挖掘，用于电信产品个性化精准营销等；基于网络使用情况的分析，进行网络优化。

充分保障数据安全和隐私的条件下，把部分有价值的用户数据通过服务的方式提供出来，对智慧城市的发展提供帮助；利用的计算资源和存储资源，为客户提供综合解决方案，并帮助开发和建设大数据开放平台。

智慧城市不单是马路上有WIFI

智慧城市的概念，很多市民对于智慧城市的了解，仅限于公共免费WIFI这一点。智慧城市将突出惠民、便民服务的效能，发展适用的互联网应用，发展智慧产业。比如推进智慧交通、智慧电网、智慧水务、智慧健康、智慧安居等建设，实现城市基础设施智能化和公共服务智慧化。

云计算的本质是一项工作由多个机器承担，而不是只有一台机器在忙。因此，我们现在上网查询速度比过去快了很多，其原因不仅是你的电脑升级，更多的是云在起作用。

大数据是海量数据之上的数据挖掘。比如我们在京东查找历史书籍，计算机就会根据你的作推断你的喜好，将你可能关注的信息推送给你。这是一个魔，它时刻都在你花钱。

智慧城市是公共生活的玩意儿，涉及交通、政务、、公共服务等领域。我们现在不查字典了，有问题就百度。还有很多交款不用去外边，在家里就能做，都可以归集为智慧城市的一部分。而最主要的，还是公共管理时，智慧城市提供了自动化的作，使得肇事车逃逸会，罪犯犯罪会被逮。

当前，智慧城市建设与发展的重要技术支撑平台是“云计算+大数据+人工智能”，未来有可能是“物联网+边缘计算”。这些技术只有与实际的城市需求场景相结合才能产生真正的商业价值和业务发展机会。智慧城市领域的业务拓展模式共经历了三个阶段，即从早期的Marketing驱动到过去几年的Business驱动再到如今的场景驱动。举个简单的例子，水、电、燃气的抄表是人们生活中司空常见的一个场景，这样普通的场景融合大数据技术以后，正被挖掘出巨大的商业价值。在此过程中，需要解决两个问题，是解决如何从手工抄表到自动抄表甚至智能抄表的问题，其次是解决抄表数据有哪些应用和服务场景的问题。针对个问题，我们利用特殊材料制作了一个盒子，盒子里面只有两样东西，一个是个头，一个是通信模组，将盒子固定在传统机械表的外侧，摄像头对着机械表的仪表盘或刻度表进行定时拍摄，并将拍摄的照片上传到云端进行识别并解析为读表数据，自动抄表的工作就这样简单地完成了。

接下来，我们要解决第二个问题，即以上抄表数据有哪些具体的应用和服务场景的问题?在这里举三个典型的应用场景：

个场景：当一处80平米的住房，日常用水、用电、用气比一个200平米的房子还多的时候，我们就可以用大数据分析模型初步判断，这有可能是一处“群租”的住房，这个时候，就可以通知相关管理机构对该处房屋进行重点监督和管理，尤其是注意它的用火、用电安全，做到防患于未然;

第二个场景：现在城市中生活着很多孤寡老人或者独居老人，部门也无法做到全天候的监护和管理，而当他们日常生活的水、电、燃气读数出现异常的时候，我们就可以把这样的异常情况通知其子女、亲属或者社区，并有针对性地进行关心和关爱，避免不必要的风险发生。

第三个场景：一直在努力地抑制房价的过快上涨，分析其主要因素之一就是人为的炒房并造成大量的房屋空置，引起市场供需不平衡所致。但是摸排空置率一直是个难题，未来就通过抄表大数据的分析和应用，可以准确判断某个社区的房屋空置率和空置时间，用数据提升相关管理机构的监管效率和监管效果。利用水、电、燃气的抄表数据来管理城市并非天方夜谭，目前已在超过170余个城市完成智慧城市战略布局，并积累了丰富的建设和运营经验，而上述场景中的大数据应用也是其城市战略的具体实践。

大数据企业，尤其是智慧城市领域的大数据企业，只有坚定不移地执行“平台+生态”的企业经营理念，才能做大做强。搭建平台的企业，在技术上已经成熟，能提供整体的解决方案，其平台的搭建可分为三个层次。一是技术平台，也就是通常所说的云计算、大数据平台等，这都是从技术层面来考虑的;二是产业平台，在技术平台上搭建垂直的行业解决方案，能够直接提供某个领域的服务，营造产业环境，构建产业链条;三是城市平台(即所谓的City as a Platform)，把城市作为产业落地、业务发展、融合创新的平台。能够创建生态的企业，才真正掌握了可持续的大数据服务商业模式。生态的基础是平台，必须通过平台来汇聚生态。平台的价值就在于能为生态伙伴输送营养，培养能力，整合资源，并最终带来商业价值。从大数据产业未来的发展趋势来看，也是从技术向产品，再向平台和生态发展这三个阶段层层递进的。在生态层面，不仅包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等大数据全产业链条的各个企业的参与，还包括政、产、学、研以及投融资机构的合作，这样才能形成一个健康、有序、可持续发展的大数据生态环境。目前已在全国数十个城市实现了落地运营，并基于各个城市不同的经济、人文、、产业环境构建起了所谓的城市平台。每个城市都有自己的特色，所以侧重点会大不一样，搭建的城市平台也不尽相同。但是无论如何，其本质都是吸引相关上下游企业能够融入到城市的产业生态环境中来，深化数据服务，关注国计民生，并回归老切实感受得到的生活场景。

中心云与边缘云的区别？

中心云比较稳定，边缘云两极分化，中心云厚实，不论黑云，灰云，白云还是彩云，都比较厚实，短时间内没有多大变化，稳定性好，中心开花的情况很少，而边缘云分两种情况，如果是翻腾发展的云，会飞常显眼，俗称云头，看起来即厚又活，像大浪一样一层压过一层，如果是静云，边缘会簿化，甚至慢慢的消失。

边缘计算应用场景 边缘计算应用场景有哪些

边缘云，是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力，构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台，并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构，通过将网络转发、存储、计算，智能化数据分析等工作放在边缘处理，降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，并供全网调度、算力分发等云服务。

边缘云相比中心云，其与移动网络融合更加紧密，通常可将中心云处理的程序和数据下沉部署在边缘侧，在更靠近用户的地方为用户提供计算、存储、网络的能力及通信网络服务，让用户侧的终端在访问服务端时，减少了终端作和服务端最终交付时延，从而降低延迟。

边缘云计算构筑在位于中心云与终端之间的边缘基础设施之上，是云计算能力由中心向边缘的下沉，强调通过云边的一体化、协同管理来解决在集中式云计算模式下所无法满足的业务需求。

& & & & 边缘云计算出现的背景是为了弥补集中式云计算能力的不足，因而讨论边缘云时往往不能于中心云，应当放在云-边-端的整体框架之下，将边缘云视作中心云在靠近用户侧的下沉。

& & & &在边缘计算领域有一个形象的比喻——章鱼说，章鱼的浑身布满神经元，其脑部40%的神经元，而剩下的60%则分布在章鱼的八条腿上。章鱼“1个大脑+N个小脑”结构和中心云+边缘云的分布式架构极为相似，各式各样的终端采集到海量数据后，将需要实时处理的小规模、局部数据就近在边缘云上完成，而复杂、大规模的全局性任务则交由中心云汇总和深入分析，中心云与边缘云统一管控、智能调度，进而实现算力的优化分配。

边缘云WAF比中心云WAF更有技术优势。

< 是 (Web应用防火墙/网站应用防火墙)的缩写，云WAF就是把网站安全防护作为一个云服务来为网站提供安全防护服务。零信网站安全云服务上线时是基于阿里云WAF打造的为用户提供一站式 加密、WAF防护和可信认证的三位一体网站安全云服务，这是一个采用中心式云WAF的服务模式，经过两周的上线测试，我们决定把服务升级为基于阿里云CDN的边缘云 WAF，这不仅仅是为了用户能快速下载网站内容，而且是为了提供更加快速安全的WAF防护。

建筑跨度怎么计算？

可以按照两端支承斜板计算，跨度取斜板长度，荷载为竖向荷载，这样计算结果最为贴近实际，能算出来轴力。建筑工程中，按设计图标注的相邻两纵向定位轴线的跨距。

1、‘跨度’是梁式构件的一种尺寸，用于板、梁、屋架等。跨度就是在‘进深’方向的轴距（柱距），例如柱子平面定位图上，相邻柱子间，沿数字轴方向的间距，就叫框架梁的跨度。广义说，梁的两相邻支座中心线间的距离叫梁的跨度，屋架的跨度同理。自支座边缘计算的净距叫‘净跨’。

2、正如世界各种建筑以及桥梁的建成都离不开大跨度结构，大跨度结构在建筑行业有着广阔的应用前景。

鲸探ar怎么用？

鲸探ar软件使用起来非常简单，打开AR测量软件，

选择物体测量，点击右下方带阴影的正方形图标。

对准物体缓慢移动手机，

待出现矩形框后，即可确认物体平面。

待矩形框与物体平面边沿重合时，点击下方的加号，即可添加矩形。

根据测量的长宽，即可计算面积

用户可以在这里开启你的数字收藏品之旅，让更多人能够自由鉴赏，轻松享受艺术的乐趣，还可以与好友分享收藏见解和快乐，使用起来非常简单。

二阶边缘检测算子的优缺点？

常见的边缘检测算子有算子、算子、算子、边缘检测以及算子等。

一、利用梯度进行边缘检测

1、算子采用对角线方向相邻两像素之近似的梯度幅值来检测边缘。该算子定位较准确，但对噪声比较敏感，检测水平和竖直边缘效果好于斜向边缘。

边缘计算应用场景 边缘计算应用场景有哪些

2、算子根据图像的像素点上下、左右邻点灰度加权在边缘处达到极值这一特点来检测边缘。该算子对噪声有较好的平滑作用，能提供建准确的边缘方向信息，但是边缘定位精度不高。

3、算子边缘检测的思路与算子类似，也是在一个掩模中定义微分运算。算子对噪声具有平滑作用，同样定位精度不够高。

二、更为先进的边缘检测技术

1、算法（拉普拉斯算子）

(1)采用高斯低通滤波器对图像进行滤波；

(2)采用拉普拉斯模板对进行卷积；

(3)找到步骤(2)所得图像的零交叉。

该算子是二阶微分算子，利用边缘点处二阶导函数出现零交叉原理来检测图像的边缘。对灰度突变及噪声较敏感，不具有方向性，不能获得图像边缘的方向信息。

2、算子

<边缘检测算法步骤：

(1)用一个高斯滤波器平滑输入图像

(2)计算梯度幅值图像和角度图像

(3)对梯度幅值图像进行非抑制

(4)用双阈值处理和连接分析来检测并连接边缘

<算子是上述中效果的算子，该算子去噪能力强，在连续性、细度和笔直度等线的质量方面也很出众。但是算子的性能带来的问题是：连接起来更复杂、执行时间较长。

综上所述，在实际工业生产中，要求实时性较高的情况下，通常采用阈值梯度的方法；当对质量要求较高时，可选择更为先进的方法，尤其是算子。