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JDiCity在AAAI2019成功新优彩票官方网站出场

2019-08-03     来源:河北日报数字报         内容标签:JDiCity,在,AAAI2019,成功,@Anson@S

导读:2019年2月3日,北京/PRNewswire/-在夏威夷举行的AAAI2019会议上,JDiCity通过展示他们如何将先进的多源数据融合技术与空间结合起来引起了人们的注意-利用数据挖掘知识解决交通,环境保护,

2019年2月3日,北京/PRNewswire/-在夏威夷举行的AAAI2019会议上,JDiCity通过展示他们如何将先进的多源数据融合技术与空间结合起来引起了人们的注意-利用数据挖掘知识解决交通,环境保护,能源消耗和其他领域城市问题的时空数据驱动模型。

AAAI是人工智能领域的领先会议,JD.COM副总裁兼JDDigits首席数据科学家YuZheng博士也担任JDIntelligentCityResearch的常务董事,发表主题演讲,“城市计算:利用大数据和人工智能建设智能城市”。作为城市计算概念的支持者。他最近写了“城市计算”一书,由麻省理工学院出版社出版。这是世界上第一本城市计算领域的权威着作。

在他的主题演讲中,郑解释说城市计算的概念包括城市感知和数据采集,提供大数据管理,数据驱动分析和服务。

独特的时空大数据需要“特殊人工智能算法”

郑智认为城市感知和数据采集过程正面临着许多挑战,包括利用有限的资源获取更多数据;由于城市传感器极度缺乏导致的数据不足;以及由于传感器故障或其他因素造成的严重数据丢失问题。

为了应对这些挑战,郑建议将人群流量数据,交通流量,空气质量,天气数据和社交媒体数据中的不同类型的数据统一到统一的时空数据类型中,然后利用多个专门设计的空间优化这些数据的管理时间指数.Zonggaveanex这些技术如何通过挖掘共享自行车的大量轨迹数据来帮助检测停车违规行为。

“城市运营系统”实现未来智能城市

在谈到城市数据驱动分析层时,哲学强调时空数据结构与简单文本不同和图像数据。照片在尺寸上是静态的并且不是随时间变化的,然而,车辆的轨迹不断变化,并且轨迹中的两个点不能被交换。以区域人群流量预测问题为例,发生大事件,JD智能城市研究开发的新AI模型可以准确预测人群或时间段内的交通流量。这对城市管理部门具有重要价值。

如果没有与不同部门的大数据相协调,时空数据的分析就不够准确。在一个大城市例如,即使在同一时间,不同地区的空气质量也可能大不相同。郑先生认为,为了预测某个城市的空气质量,我们必须融合来自多个领域的数据中的信息,如天气,交通,人流,兴趣点,交通网络,历史空气质量数据和真实-气象学和环境科学领域的空气质量报告和领域知识,以产生有效的预测模型。

在城市计算服务方面,他以城市计算平台为例。“就像IOS一样,城市计算平台可以为智能城市建立一个城市级的”操作系统“,他说。“它的目的是协助市政当局解决交通,规划,环境保护,能源,城市信贷,公共安全和电子政务等部门的数据问题,并利用人工智能算法为各行业的合作伙伴建立智能生态系统城市发展。“

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