Although we have reached new levels in smart city installations and systems, efforts so far have focused on providing diverse sources of data to smart city services consumers while neglecting to provide ways to simplify making good use of them. In this context, one first step that will bring added value to smart cities is knowledge creation in smart cities through anomaly detection and data annotation, supported in both an automated and a crowdsourced manner. We present here LearningCity, our solution that has been validated over an existing smart city deployment in Santander, and the OrganiCity experimentation-as-a-service ecosystem. We discuss key challenges along with characteristic use cases, and report on our design and implementation, together with some preliminary results derived from combining large smart city datasets with machine learning.


翻译:尽管我们在智能城市装置和系统方面达到了新的水平,但迄今为止的努力侧重于向智能城市服务消费者提供各种数据来源,同时忽视提供简化妥善利用这些数据的方法。在这方面,将给智能城市带来附加值的第一步是,通过异常点探测和数据批注在智能城市创造知识,同时以自动化和多方联动方式提供支持。我们在这里介绍“学习城市”这一解决方案,这一解决方案已被桑坦德现有智能城市部署和“有机城市实验-服务生态系统”验证。我们讨论了关键挑战以及典型使用案例,并报告了我们的设计和实施情况,以及将大型智能城市数据集与机器学习相结合的一些初步结果。

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智慧城市(英语:Smart City)是指利用各种信息技术或创新意念,集成城市的组成系统和服务,以提升资源运用的效率,优化城市管理和服务,以及改善市民生活质量。智慧城市把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的基于知识社会下一代创新(创新2.0)的城市信息化高级形态,实现信息化、工业化与城镇化深度融合,有助于缓解“大城市病”,提高城镇化质量,实现精细化和动态管理,并提升城市管理成效和改善市民生活质量。关于智慧城市的具体定义比较广泛,目前在国际上被广泛认同的定义是,智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会下一代创新(创新2.0)环境下的城市形态,强调智慧城市不仅仅是物联网、云计算等新一代信息技术的应用,更重要的是通过面向知识社会的创新2.0的方法论应用,构建用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的城市可持续创新生态。
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