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杭州鸿泉数字设施有限公司
杭州鸿泉数字设施有限公司是车联网技术先锋，基于汽车CAN数据采集剖析系统，提供DE-BOS车辆智慧远程治理系统，物联网(车联网)两客一危公用GPS汽车行驶记载仪，物流智能配货配车系统，泵站/DTU水泵远程监控治理系统，智能专业化的客车/重卡/工程机械/机电设施的物联网远程治理处置打算。
杭州鸿泉数字设施有限公司是远程治理畛域的后行者和探求者。
公司成立于2009年，注册资本2200万。
在成立鸿泉以前，公司不时在车辆远程治理畛域探求，从事车辆数据开掘软件和用户行为剖析系统的全体设计，在终端配件数据开掘、云计算技术和兽性化治理平台的钻研有着深沉的阅历积攒。
公司曾在成立初期，为苏州金龙成功实施了客车远程治理系统，即在客车行业惹起惊动的G-BOS智慧运营系统()，从2010年7月开局，该系统已成为客车车联网行业规范，现曾经在国际2000多家客运公司中经常使用，治理车辆8万多台。
我公司同时也被授予金龙客车公司的“最佳策略协作同伴”。
在整个车联网畛域探求环节中，公司仰仗对车辆治理的了解与系统开发技术，在2011年3月，取得陕汽重卡认可，将客运转业的局部成功治理阅历复制到货运转业，实施重卡智能运营治理——陕汽天行健车联网服务系统()。
该系统从2011年12月正式颁布，已逐渐成为卡车车联网行业规范。
公司车辆治理系统产品集成智能化、电子化、消息化等尖端科技，以海量数据开掘、3G 无线互联与智能远程控制为外围手腕，以剖析车辆形态、规范驾驶员行为习气、安保意外责任剖析、车辆运营治理为目标，为车辆运营商量身定制而整合的“人”、“车”、“路”三大要素的新一代智能运营治理工具。
传统车载GPS 汽车行驶记载仪与车辆自身往往只是供电的相关，鸿泉车辆治理系统产品在传统车载GPS终端的基础上，与车辆启动深档次的交互，在与车辆CAN总线对接后，还具有远程锁车解锁（车贷配置）、缺点远程诊断、车辆运转数据实时跟踪、车辆运转形态实时报警、劫警、视频播放（MP5）、收音机、麦克风等服务，这些技术的集成在车辆治理畛域属于独创。
杭州鸿泉数字设施有限公司等候与您协作！
车联网概念股龙头有哪些 繁难给大家引见这几个
作为股票市场的热点，如今车联网行业十分的炽热，那么车联网概念中有哪些公司，算是龙头呢？这篇文章就跟大家聊聊这个话题。
闻泰科技：公司将依托闻泰通讯产品定义才干，系统集成才干，软件开发才干，MMI系统云服务才干，大数据开掘与剖析才干，踊跃切入智能汽车生态圈，打造智能汽车车联网平台。
资料显示，车联天下以车载 终端为引擎极速进入汽车前装市场，陆续开发智能车载终端、T-BOX、数字仪表等车载电子产品，并借此基础为整车厂开发树立和保养车联网服务平台、治理与运营整车厂用户，以及车联服务相相关统。
宝信软件：公司开发的“校车精灵”软件曾经上线，这是一款将移动互联网、车联网、云计算等融为一体，面向在校生、家长及校车治理员的校车监控、服务软件。
公司与国际各大保险公司开展协作，开发保险车联网，简称“保T”，在汽车上装置消息采集终端，依据采集的数据剖析车辆里程、司机驾驶习气等，并据此来差异化计算各位车主的保费。
易华录：车联网实验室自设立以来不时从事V2X场景下的车联网处置打算钻研。
公司针对V2X已有基于边缘计算为主的路侧处置打算，在2017年就已为重庆汽研院I-VISTA智能网联汽车名目提供服务，并于2018年中标了重庆长安汽车鱼嘴无人驾驶测试名目，2020年中标中德智能网联汽车实验场地树立名目。
国华网安：车联网面临的外围安保要挟是影响驾驶员操控行为的控制安保疑问，爱加密车联网安保防护打算关键并重端点及数据传输防护。
关键防护对象为车联网用户端移动App（ 包括安卓、iOS、SO库、SDK、H5等运行 ）和车内智能终端T-Box。
关键防护门路为T-Box与TSP之间、TSP与App之间，经过双向数据加密技术手腕包全交互数据传输安保性。
综合以上，就是几家在A股市场上，做车联网做的十分好的上市公司，宿愿这篇文章能给大家带来协助，感兴味的投资者们必定要多多的了解和学习！
大数据是什么？
作者：李丽链接：起源：知乎著述权归作者一切。
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大数据是一集体量特意大，数据类别特意大的数据集，并且这样的数据集不可用传统数据库工具对其内容启动抓取、治理和处置。
大数据首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，普通在10TB?规模左右，但在实践运行中，很多企业用户把多个数据集放在一同，曾经构成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格局日渐丰盛，已突破了以前所限定的结构化数据范围，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处置速度（Velocity）快，在数据量十分庞大的状况下，也能够做到数据的实时处置。
最后一个特点是指数据实在性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、买卖与运行数据等新数据源的兴味，传统数据源的局限被打破，企业愈发须要有效的消息之力以确保其实在性及安保性。
大数据是须要新处置形式才干具有更强的决策力、洞察发现力和流程提升才干的海量、高增长率和多样化的消息资产。
从数据的类别上看，大数据指的是不可经常使用传统流程或工具处置或剖析的消息。
它定义了那些超出反常处置范围和大小、迫经常使用户驳回非传统处置方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据迷信家JohnRauser提到一个繁难的定义：大数据就是任何超越了一台计算机处置才干的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义：大数据是最大的宣传技术、是最时尚的技术，当这种现象产生时，定义就变得很凌乱。
Kelly说：大数据是或许不蕴含一切的消息，但我感觉大局部是正确的。
对大数据的一局部认知在于，它是如此之大，剖析它须要多个上班负载，这是AWS的定义。
当你的技术到达极限时，也就是数据的极限。
大数据不是关于如何定义，最关键的是如何经常使用。
最大的应战在于哪些技术能更好的经常使用数据以及大数据的运行状况如何。
这与传统的数据库相比，开源的大数据剖析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二、大数据剖析从所周知，大数据曾经不简繁难单是数据大的理想了，而最关键的理想是对大数据启动剖析，只要经过剖析才干失掉很多智能的，深化的，有价值的消息。
那么越来越多的运行触及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是出现了大数据不时增长的复杂性，所以大数据的剖析方法在大数据畛域就显得尤为关键，可以说是选择最终消息能否有价值的选择性起因。
基于如此的意识，大数据剖析普遍存在的方法实践有哪些呢？1、可视化剖析大数据剖析的经常使用者有大数据剖析专家，同时还有普通用户，然而他们二者关于大数据剖析最基本的要求就是可视化剖析，由于可视化剖析能够直观的出现大数据特点，同时能够十分容易被读者所接受，就似乎看图谈话一样繁难明了2、数据开掘算法大数据剖析的实践外围就是数据开掘算法，各种数据开掘的算法基于不同的数据类型和格局才干愈加迷信的出现出数据自身具有的特点，也正是由于这些被全环球统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真谛）才干深化数据外部，开掘出公认的价值。
另外一个方面也是由于有这些数据开掘的算法才干更极速的处置大数据，假设一个算法得花上好几年才干得出论断，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性剖析才干大数据剖析最终要的运行畛域之一就是预测性剖析，从大数据中开掘出特点，经过迷信的树立模型，之后便可以经过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、数据品质和数据治理大数据剖析离不开数据品质和数据治理，高品质的数据和有效的数据治理，无论是在学术钻研还是在商业运行畛域，都能够保障剖析结果的实在和有价值。
大数据剖析的基础就是以上五个方面，当然愈加深化大数据剖析的话，还有很多很多愈加有特点的、愈加深化的、愈加专业的大数据剖析方法。
三、大数据技术 1、数据采集：ETL工具担任将散布的、异构数据源中的数据如相关数据、平面数据文件等抽取到暂时两边层后启动荡涤、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机剖析处置、数据开掘的基础。
2、数据存取：相关数据库、NOSQL、SQL等。
3、基础架构：云存储、散布式文件存储等。
4、数据处置：人造言语处置(NLP，NaturalLanguageProcessing)是钻研人与计算机交互的言语疑问的一门学科。
处置人造言语的关键是要让计算机了解人造言语，所以人造言语处置又叫做人造言语了解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算言语学(Computational Linguistics。
一方面它是言语消息处置的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的外围课题之一。
5、统计剖析：假定测验、清楚性测验、差异剖析、相关剖析、T测验、方差剖析、卡方剖析、偏相关剖析、距离剖析、回归剖析、繁难回归剖析、多元回归剖析、逐渐回归、回归预测与残差剖析、岭回归、logistic回归剖析、曲线预计、因子剖析、聚类剖析、主成分剖析、因子剖析、极速聚类法与聚类法、判断剖析、对应剖析、多元对应剖析（最优尺度剖析）、bootstrap技术等等。
6、数据开掘：分类（Classification）、预计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规定（Affinity grouping orassociation rules）、聚类（Clustering）、形容和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型开掘(Text,Web ,图形图像，视频，音频等)7、模型预测：预测模型、机器学习、建模拟真。
8、结果出现：云计算、标签云、相关图等。
四、大数据特点要了解大数据这一律念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据普通指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。
大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特色可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
1、数据体量渺小。
从TB级别，跃升到PB级别。
2、数据类型单一，如前文提到的网络日志、视频、图片、天文位置消息，等等。
3、价值密度低。
以视频为例，延续不连续监控环节中，或许有用的数据仅仅有一两秒。
4、处置速度快。
1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据开掘技术有着实质的不同。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及普及地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据起源或许承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，极速取得有价值消息的技术。
处置大数据疑问的外围是大数据技术。
目前所说的大数据不只指数据自身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据剖析系统。
大数据研发目标是开展大数据技术并将其运行到相关畛域，经过处置巨量数据处置疑问促成其打破性开展。
因此，大数据时代带来的应战不只体如今如何处置巨量数据从中失掉有价值的消息，也体如今如何增弱小数据技术研发，抢占时代开展的前沿。
五、大数据处置大数据处置之一：采集大数据的采集是指应用多个数据库来接纳发自客户端（Web、App或许传感器方式等）的数据，并且用户可以经过这些数据库来启动繁难的查问和处置上班。
比如，电商会经常使用传统的相关型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也罕用于数据的采集。
在大数据的采集环节中，其关键特点和应战是并发数高，由于同时有或许会有不可胜数的用户来启动访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时到达上百万，所以须要在采集端部署少量数据库才干撑持。
并且如何在这些数据库之间启动负载平衡和分片确实是须要深化的思索和设计。
大数据处置之二：导入/预处置只管采集端自身会有很少数据库，然而假设要对这些海量数据启动有效的剖析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型散布式数据库，或许散布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些繁难的荡涤和预处置上班。
也有一些用户会在导入时经常使用来自Twitter的Storm来对数据启动流式计算，来满足局部业务的实时计算需求。
导入与预处置环节的特点和应战关键是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆级别。
大数据处置之三：统计/剖析统计与剖析关键应用散布式数据库，或许散布式计算集群来对存储于其内的海量数据启动普通的剖析和分类汇总等，以满足大少数经常出现的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处置，或许基于半结构化数据的需求可以经常使用Hadoop。
统计与剖析这局部的关键特点和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特意是I/O会有极大的占用。
大数据处置之四：开掘与前面统计和剖析环节不同的是，数据开掘普通没有什么预先设定好的主题，关键是在现有数据下面启动基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的成果，从而成功一些初级别数据剖析的需求。
比拟典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，关键经常使用的工具有Hadoop的Mahout等。
该环节的特点和应战关键是用于开掘的算法很复杂，并且计算触及的数据量和计算量都很大，罕用数据开掘算法都以复线程为主。
整个大数据处置的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才干算得上是一个比拟完整的大数据处置六、大数据运行与案例剖析大数据运行的关键，也是其必要条件，就在于IT与运营的融合，当然，这里的运营的外延可以十分宽泛，小至一个批发门店的运营，大至一个市区的运营。
以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的运行的案例，在此声明，以下案例均起源于网络，本文仅作援用，并在此基础上作繁难的梳理和分类。
大数据运行案例之：医疗行业[1] Seton Healthcare是驳回IBM最新沃森技术医疗保健内容剖析预测的首个客户。
该技术准许企业找到少量病人相关的临床医疗消息，经过大数据处置，更好地剖析病人的消息。
[2] 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超越3000次的数据读取。
经过这些数据剖析，医院能够提早知道哪些早产儿产生疑问并且有针对性地采取措施，防止早产婴儿夭折。
[3] 它让更多的守业者更繁难地开发产品，比如经过社交网络来搜集数据的肥壮类App。
兴许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为准确，比如说不是通用的成人每日三次一次性一片，而是检测到你的血液中药剂曾经代谢成功会智能提示你再次服药。
大数据运行案例之：动力行业[1]智能电网如今欧洲曾经做到了终端，也就是所谓的智能电表。
在德国，为了激励应用太阳能，会在家庭装置太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时刻还可以买回来。
经过电网搜集每隔五分钟或十分钟搜集一次性数据，搜集来的这些数据可以用来预测客户的用电习气等，从而推断出在未来2~3个月期间里，整个电网大略须要多少电。
有了这个预测后，就可以向发电或许供电企业购置必定数量的电。
由于电有点像期货一样，假设提早买就会比拟廉价，买现货就比拟贵。
经过这个预测后，可以降落洽购老本。
[2]维斯塔斯风力系统，依托的是BigInsights软件和IBM超级计算机，而后对气候数据启动剖析，找出装置风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。
应用大数据，以往须要数周的剖析上班，如今仅须要无余1小时便可成功。
大数据运行案例之：通讯行业[1] XO Communications经过经常使用IBM SPSS预测剖析软件，缩小了将近一半的客户散失率。
XO如今可以预测客户的行为，发现行为趋向，并找出存在缺点的环节，从而协助公司及时采取措施，保管客户。
此外，IBM新的Netezza网络剖析减速器，将经过提供单个端到端网络、服务、客户剖析视图的可裁减平台，协助通讯企业制订更迷信、正当决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料，能剖析出多种经常使用者行为和趋向，卖给须要的企业，这是全新的资料经济。
[3] 中国移动经过大数据剖析，对企业运营的全业务启动针对性的监控、预警、跟踪。
系统在第一期间智能捕捉市场变动，再以最快捷的方式推送给指定担任人，使他在最短期间内获知市场行情。
[4] NTT docomo把手机位置消息和互联网上的消息联合起来，为顾客提供左近的餐饮店消息，凑近末班车期间时，提供末班车消息服务。
