城市计算面临哪些挑战？

[Jannatulmawa]

那么，为了实现理想的目标，城市计算面临三大挑战： 1.传感和数据采集。 该挑战涉及如何在城市分布的传感器数量有限的情况下，以非侵入式和连续的方式收集城市数据。 建设新的传感基础设施可以实现这一目标，但这会增加城市的负担。 人类作为传感器是一个新概念，可以通过利用人类在社交媒体上的帖子或 GPS 轨迹来了解周围发生的事件，从而帮助应对这一挑战。 人类作为传感器带来了新的挑战，例如： 增加设备能源的使用； 个人信息的隐私； 由于用户分布不均匀，且发送传感读数的频率不同，因此数据存在偏差； 用户贡献的非结构化、隐式和噪声数据。


相比之下，传统传感器生成的数据结构良好、明确、干净 韩国手机号码大全 且易于理解。 2.异构数据。 数据挖掘和机器学习技术通常处理一种数据。然而，解决城市挑战涉及多种因素（例如，探索空气污染需要同时研究交通流量、气象和土地利用）。 3.混合系统。 与搜索引擎或数字游戏在数字世界中生成和消费数据不同，城市计算通常整合来自两个世界的数据（将交通与社交媒体相结合）。 混合系统的设计比传统系统更具挑战性，因为系统需要同时与许多设备和用户通信并发送和接收不同格式的数据。




城市计算的主要应用是什么？ 城市计算的应用数不胜数。 这些应用可分为七类：城市规划、交通、环境、公共安全、能源、经济、生态和社会。 这里对每一个进行非常简短的描述： 城市规划。 规划对于建设智慧城市至关重要。此类别包括检测交通网络中的潜在问题、发现城市中的功能区域（例如支持人们不同需求并充当组织技术的区域，如教育区或商业区），以及检测城市的边界以了解其演变。 运输。 此类别包括：改善驾驶体验、出租车服务和公共交通系统。