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智慧城市发展路径应分级分类

智能停车、远程智能抄表、智能路灯杆、智能井盖……智慧城市建设正在为我们的生活带来各种便利。智慧城市也成为当前热议的话题。6月8日,第二十届中国北京国际科技产业博览会同期配套活动2017智慧城市论坛在京举办。来自业界的顶级专家、学者、企业家从物联网和实体经济、深入融合的发展,以及云计算、物联网、大数据、人工智能等新技术的应用,为“十三五”智慧城市的建设建言献策。 中国信息通信研究院副院长王志勤首先介绍了国内智慧城市建设的几大发展趋势。首先,我国各个城市在管理中创新性地提出“网格化”管理的模式。所谓“网格化”管理,即把每个城市划分为以万米为单元的地域,每个单元格由一名信息采集员实施监督这个领域发生的各类事件、各类基础设施布件的监控管理。其次,与国外类似,互联网+推动整个社会化服务成为政府公务服务的重要组成部分。再次,智慧城市发展极大地促进了审批机制的创新。过去民众办一件事,比如盖一栋楼,可能要盖一百多个章。目前,很多城市成立“智慧办”大数据局,有效协调大数据、信息化的任务,把分散的审批权集中到一个部门。这是信息化在影响决策流程、管理流程方面一个比较大的创新。 王志勤特别强调,智慧城市发展路...

机器学习在物联网中有何应用?首先要搞清楚它和数据分析的区别

机器学习(ML)和物联网(IoT)现在都非常流行。关于机器学习和物联网有大量的关注和炒作,我们可能很难穿过噪音去了解它的实际价值。 数据分析vs.机器学习 关于机器学习的炒作越来越多,许多组织都会希望在他们的业务中多少使用一些机器学习。可是绝大多数时候都不能如此。 后面我将更深入地探讨机器学习的价值,但首先我要说,机器学习需要大量数据。这可能意味着改进流程、降低成本、为客户创造更好的体验,或者开辟新的商业模式。 事实是,大多数组织可以从传统的数据分析中获得许多好处,而不需要更复杂的机器学习的方法。 传统的数据分析在解释数据这方面做得很棒。你可以依照过去发生的事件或今天发生的情况生成报告或模型,吸取有用的见解来应用于组织之中。 数据分析可以帮助量化和跟踪目标,实现更智能的决策,然后随着时间的推移提供衡量成功的手段。 那么机器学习在什么时候有价值? 典型的传统数据分析的数据模型通常是静态的,它在处理快速变化和非结构化的数据方面的使用是有局限性的。当涉及到物联网时,通常需要确定几十个传感器输入和迅速产生数百万个数据点的外部因素之间的相关性。 传统的数据分析需要基于过去数据和专家意见的模型来建...

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