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2018-09-19 01:16 来源:企业家在线

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  学生通过制造舆论、引发关注路径维权,而非走学校办学、管理的正常机制与程序,本就值得寻思:事实上,若在涉事高中,家长委员会等组织能进行自我教育、自我管理、参与学校办学监督的学生会,学生话语能得以保障,那这些明显违规的规定在制约之下,恐怕也不会轻易脱缰出笼。精制黑芝麻、传统五仁最受欢迎,桂花山楂、奶油可可则更受年轻消费者喜爱。

一些家长未必不知道跟风送孩子上课外培训的局限性,却囿于攀比甚至是面子问题,笃信不能让孩子输在起跑线上而不敢超脱于大流,甚至将孩子的前途,完全赌在课外培训上,说到底还是传统应试思维在作祟。因为化学的研究对象是我们周围的一切物质在分子层次上的变化,这种手段被命名为化学。

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重视基础教育没问题,但眼下的课外培训市场繁荣,已逾越了合理重视的范畴,其中有多少是被迫裹挟的,属于非理性的过度比拼,值得深思。

  长途还是以飞行为主,中短途火车所能到达的目的地城市比飞机更多,巴士则通常作为完成最后一公里的角色出现。

  转向高质量发展面临着一些挑战。文/本报记者张小妹

  在过去的几个月里,我们针对平石头村组织了多次实地调研,制定了多个具有针对性的扶持方案,不仅要充分培育当地的特色农产品种植养殖产业,同时还要引入民俗旅游等文化创意类产业。

  此外,还研发了4种45元的素食套餐,有宫保鸡丁黑椒牛柳鱼香肉丝番茄鱼排。□孙正凡(科普作家)

  其中,真味珍、星芋、幸福微甜等均为芋圆产品。

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  其中,支付巨头支付宝、财付通也在2017年首次遭到处罚。由其带动,一大批相关行业,譬如传统零售、物流、IT、通信、金融、商业地产等业态被深刻改写,其中由其直接催生出的网络支付,以及由网络支付催生出的共享单车,更是同样被选入了中国新四大发明的名单中。

  

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GPU云驱动GIS技术变革,支撑测绘地理信息行业升级

也就在那一刻我暗下决心,总有一天,我要重塑中国园林之母的威望和荣光。

2018-09-19

2018-09-19-31日,以“地理智慧,升维赋能”为主题的2018 GIS 软件技术大会(简称“GTC2018”)在北京国际会议中心召开。大会由中国地理信息产业协会、中国测绘地理信息学会、中国软件行业协会、中国地理学会、中国科学院地理科学与资源研究所和超图集团联合主办,阿里云、ZETTAKIT泽塔云等企业代表出席会议,共同展示业界标杆应用成果,分享丰富行业解决方案。

基于我国GIS发展现状,中国工程院院士、深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠在会上指出,智慧城市是城市信息化的高级阶段,虽然目前我国测绘地理信息已初步实现了数据获取的立体化和实时化,处理的自动化和智能化,但现阶段GIS尚不能全面胜任智慧城市的需求。

随着微小卫星、激光雷达、立体摄像头、点云处理技术、高精度定位与室内定位等技术取得重要进展,可以预见的是,智能化测绘、遥感、导航无人机、测绘测量机器人等AI新技术和应用工具的发展,必将使地理信息的数据采集和成图手段更加自动化、实时化,而GIS必然会面临数据暴增、计算密集、高并发等方面的挑战,从而进入全新的技术升级阶段。

GPU云:新一代GIS生产力工具

事实上,GIS始终建立在IT技术基础之上,IT技术的进展也必然推动GIS进入新的发展阶段。若要支撑智慧城市的建设,GIS发展就必须紧跟IT技术热点,运用新一代的生产力工具。

云计算理所当然的成了大家首先想到的IT解决方案。它能够供实时可用的IT资源,来支撑海量空间地理数据的发现、获取、处理和应用,并满足多终端设备、超大用户量的高并发访问,解决了传统IT架构中基础设施集约利用、扩容不易、管理运维复杂等难题。

传统的云计算解决了数据存储和管理问题,但是如何将存储系统和生产系统有机地对接上,使得云计算架构能完整覆盖整个业务流程呢?如何将云计算和图形工作站进行有机整合呢?

其实很简单,将图形工作站直接部署到云端就行了。在云计算平台通过GPU虚拟化技术,部署“云端的图形工作站”GPU云。这样就将数据存储系统和生产系统统一到云计算架构中。这种整合方式,有效的缩短了两个系统之间的业务路径,不仅解决了数据的大容量可靠存储和数据安全,同时还确保了数据的快速分发,图形的密集运算渲染,这大大的缩短了业务周期,提升了生产效率。

这种GPU云的解决方案,替换了传统的“集中存储+图形工作站”生产架构,更加适合GIS对IT系统提出的新要求。

GIS技术革命:涉密数据安全流转,快速作业

前面介绍了诸多云计算和GPU云的技术优势和先进性,那么在GSI实际应用中到底能产生什么样的业务价值?

目前,大多数的测绘地理信息单位的IT系统存在几大问题:

1. 数据分发效率低。涉密数据一般通过磁盘对拷方式分发到相关业务部门,而作业端在使用图形工作站处理数据前,光是下载原始数据就占用了超过40%的业务处理时间。由于存储以及网络性能造成的瓶颈,当前业务处理模式尤其是遥感数据工程如CIPS、PixelGrid以及GXL,往往需要数周时间才能完成作业。

2. 数据存储缺乏高效管理和容灾保护机制。重要的业务数据主要保存在服务器或者集中式存储上,数据存储没有灾备保护,一旦服务器发生故障,数据将会丢失,造成巨大的损失。

3. 涉密数据流转风险大。多台图形工作站部署在作业端,USB接口外设容易导致计算机病毒程序流入、以及涉密信息泄露等安全风险,需要投入大量的管理成本来进行约束。

4.缺乏一套为数据中心建设提供管理、决策的平台。IT资产种类繁多,使用率、使用情况难以通过统一界面管理。传统方式以图形工作站作为基本单位进行采购,新增硬件设备纳入资源管理又需要繁琐的流程,工作人员需要投入大量的时间精力在操作系统和常用软件的安装上,实属低效率的重复劳动。

在某直属测绘地理信息局的实际案例中,“超融合+GPU云”让这些问题都得到了很好的解决,基于超融合构建统一基础云服务平台,为数据工程都、遥感事业部、系统开发部等多个部门提供高性能、高可用的IT资源,适应新一代的GIS要求,极大地释放和提高了生产力:

1.提升业务生产效率:数据的分发和流转,不再以人工实地拷贝的方式,而是以项目为单位,由作业端向管理部门申请云端的计算资源,直接将涉密数据导入作业平台,数据使用完毕后提交生产结果数据,计算资源当即释放,可以说是无需流转文件即可完成业务。

同时,大型原始素材直接转由GPU云处理,分布式存储的数据读写速度比普通磁盘更快,支持大量用户并发工作的需求,大幅提升了生产效率。

2.保证云端图形生产力:GPU云满足重度图像渲染使用场景,提供本地图站一致的使用体验。

3.保障涉密数据安全:将所有数据集中在云端,提供多副本部署模式,支持异地数据备份与双活数据中心,能够有效避免因为硬件故障导致的数据丢失,以及外围设备的拷贝导致的数据泄密。

4. 简化管理和运维:超融合架构的资源池化,让IT资源实现统一管理,合理分配应用使用资源,提升资源利用率。同时,所有生产系统操作系统和软件无需工作人员单独部署,直接通过云数据中心快速创建。

5.满足测绘系统日益增长的数据压力:面向未来不断增长的数据需求,超融合的横向扩展升级也非常方便,还可对现有x86服务器进行利旧。

GIS的发展,导致了数据规模快速增长,如何快速有效的存储和处理这些数据,成了GIS能否发挥其最大价值的关键。这种价值需要有相适应的IT技术作为支撑和推动。“超融合+GPU云”作为全新的云计算生产架构,从数据管理和业务生产,给予了完整的IT解决方案。这将有力推动测绘行业向现代地理信息产业的转型升级,为智慧城市建设添砖加瓦。

打印 推荐 编辑:张晓萍 来源:搜狐

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