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摘要 大数据时代，随着城市中部署的各种传感器收集到的海量数据以及人工智能技术的进步，城市计算对改善人们生活、城市运行系统和环境变得越来越重要。本章介绍人工智能技术在城市计算中的挑战、方法和应用。我们首先介绍背景，然后从计算机科学的角度列出应用人工智能技术的关键挑战。然后我们简要介绍城市计算中广泛使用的人工智能技术，包括监督学习、半监督学习、无监督学习、矩阵分解、图模型、深度学习和强化学习。随着深度学习技术的最新进展，CNN和RNN等模型在许多应用中显示出显着的性能提升。因此，我们简要介绍了广泛应用于各种城市计算任务的深度学习模型。最后，我们讨论了城市计算的应用，包括城市规划、城市交通、基于位置的社交网络 (LBSN)、城市安全与保障以及城市环境监测。对于每个应用，我们总结了主要的研究挑战，并回顾了以前使用 AI 技术解决这些挑战的工作。
人工智能和深度学习在城市计算中的应用
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