创新研究推动智慧北京关键技术发展

发布时间：2021-05-17 04:26

　　以大数据技术为视角,针对目前"智慧北京"建设实践中存在的理论方法研究滞后于实践、大数据应用相关理论与技术尚待突破、数据壁垒等问题,从智慧北京应用目标谱系出发,提出了数据关联解决方案以及基于目标谱系的AI算法体系方法论,通过创新数据模型,解决全域大数据关键技术的应用问题,将在一定程度上促进智慧北京建设及相关高精尖产业的发展。 

【文章来源】：北京联合大学学报(人文社会科学版). 2020,18(03)CSSCI

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
一、大数据与智慧城市
    (一)智慧城市概念与体系框架
    (二)大数据时代的智慧城市建设
    (三)国内外智慧城市建设实践
二、智慧北京的现状及其问题
三、关键技术理论
    (一)基于全域集理论的数据描述体系
    (二)智慧北京目标谱系
    (三)自适应AI算法体系
    (四)综合数据库语言与结构
四、智慧北京建设框架设计
    (一)感应层
    (二)集成层
    (三)智能层
    (四)应用层
        1. 城市智慧管理
        2. 智慧交通
        3. 智慧环境监管
        4. 智慧生活
        5. 智慧商务
        6. 智慧民生
五、结论与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于时空位置大数据的公共疫情防控服务让城市更智慧[J]. 李德仁,邵振峰,于文博,朱欣焰,周素红.  武汉大学学报(信息科学版). 2020(04)
[2]基于灰色关联理论和系统聚类分析的智慧城市政府数据开放水平评价研究[J]. 陈伟清,陆恩旋,曾弋戈,秦云江.  数学的实践与认识. 2020(06)
[3]大数据环境下的统计元数据建设[J]. 李倩,刘冰洁,赵彦云.  统计与信息论坛. 2020(03)
[4]脑认知与空间认知——论空间大数据与人工智能的集成[J]. 李德仁.  武汉大学学报(信息科学版). 2018(12)
[5]轨道交通大数据运用现状及发展趋势研究[J]. 李得伟,张天宇,周玮腾,尹浩东.  都市快轨交通. 2016(06)
[6]大数据时代的智慧城市规划:国际经验[J]. 刘伦,刘合林,王谦,龙瀛.  国际城市规划. 2014(06)
[7]智慧城市中的大数据[J]. 李德仁,姚远,邵振峰.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(06)
[8]智慧城市的概念、支撑技术及应用[J]. 李德仁,姚远,邵振峰.  工程研究-跨学科视野中的工程. 2012(04)



本文编号：3191072