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智慧城市规划和设计的数据驱动方法
挪威 2 挪威哈尔登 Østfold 大学计算机科学与通信系 摘要 目的 由于在智慧城市中使用数字技术，市政当局越来越多地面临与城市数据管理相关的问题，并正在寻求利用这些海量数据来实现数据驱动服务的方法。然而，只有很少的研究讨论了与智慧城市数据驱动战略相关的挑战。因此，本研究提出了一种数据驱动的方法（架构和模型），用于改善智慧城市规划和设计所需的城市数据管理。所开发的方法描述了数据如何支撑可持续的城市发展。 设计/方法/方法 采用设计科学研究，遵循定性方法，使用来自研讨会和对参与智慧城市项目的专家的访谈的案例数据来评估基于顶层设计开发的架构。 结果 评估结果表明，确定的推动因素有助于支持智慧城市的数据驱动服务，并且开发的架构可用于促进城市数据管理。更重要的是，本研究的结果为市政当局提供了指导方针，以改进智慧城市规划和设计的数据驱动服务。研究局限性/含义 从业人员的反馈以定性数据的形式提供了如何在智慧城市实现数据驱动战略的证据。但该模型尚未经过验证。因此，需要定量数据来进一步验证影响智慧城市规划和设计中数据驱动服务的推动因素。 实际意义 本研究的结果提供了实际见解和现实证据来定义智慧城市中数据驱动的推动因素，并为未来的研究提出了研究建议。此外，本研究还为市政当局开发了一种真正的数据驱动方法概念，以促进智慧城市发展的开放数据和数字服务创新。 社会影响 本研究的主要结果表明，数据治理、互操作性、数据安全和风险评估影响智慧城市的数据驱动服务。本研究根据开发的模型得出命题，该模型确定了实现智慧城市规划和设计数据驱动服务的推动因素。 原创性/价值 本研究探讨了智慧城市数据驱动战略的推动因素，并进一步开发了一种架构和模型，市政当局可以采用该架构和模型来构建其城市数据计划，以改善数据驱动服务，使城市更加智慧。所开发的模型支持市政当局管理来自不同来源的数据，以支持在城市环境中协作的不同企业提供的数据驱动服务的设计。关键词：智慧城市规划与设计；数据驱动推动因素；互操作性、数据安全、风险评估、数据治理。
i＆t和香港的智慧城市发展
ITIB于2023年12月发布了有关促进数据流和保护数据安全性的政策声明，阐明了政府的管理原则和有关数据流和数据安全的关键策略，并提出18个具体的行动项目。（https://www.itib.gov.hk/en/publications/）
智慧城市的弹性电网 - SciOpen
摘要 现代电网在智慧城市运行中起着基础性作用，然而高影响低概率极端事件给城市电网安全带来严峻挑战，随着这些威胁受到越来越多的关注，城市电网的弹性已成为现代智慧城市的优先课题。弹性电网能够抵抗、适应并及时从中断中恢复，具有预期、吸收、适应和恢复四个特征。本文旨在系统地研究智慧城市的弹性电网发展。首先，本文对影响电网的高影响低概率极端事件类别进行回顾，可分为极端天气和自然灾害、人为恶意攻击和社会危机。然后，讨论了弹性评估框架和量化指标。此外，本文还总结了现有的基于微电网、主动配电网、综合及多能源系统、分布式能源资源和灵活资源、信息物理系统等多种弹性增强策略，以及一些弹性增强方法，包括概率预测与分析、人工智能驱动的方法和其他前沿技术。最后，本文提出了城市电网弹性研究的一些可能方向和发展，重点关注电力电子化城市配电网。
智慧能源服务的形态分析
摘要 物联网渗透到生活和工作的各个领域，使物理对象具有数字技术的特征。此外，在能源领域，光伏系统、电池存储系统和恒温器等物理产品都配备了智能和连接组件，成为智能能源产品。智能能源产品使新型服务成为可能，这些服务就是智能能源服务。例如，智能恒温器可以根据收集和分析的数据提供智能预热服务。在此背景下，智能能源服务为公司提供了新的商业潜力，也为私人家庭带来了附加值。为了从这一发展中获益，公司需要了解产品和基于这些产品构建的服务的特性和功能。智能能源服务尤其看起来很有前景，因为服务被视为通往客户的桥梁。然而，支持智能能源服务设计的研究很少。为了弥补这一差距，本文从多个维度对智能能源服务进行了形态分析。在强调智能能源服务的独特特征的同时，本文对智能能源服务的性质及其在新的消费者和商业价值方面的潜力进行了更细致的描绘。此外，以消费者为导向的智能能源服务现象将进一步概念化，形态框可被视为智能能源服务设计的结构化方法。
智慧城市可解释人工智能调查
摘要：可解释人工智能 (XAI) 的出现改善了人类的生活，并设想了使用明智行动、增强的用户解释和解释以及坚定的决策过程的智能城市概念。XAI 系统可以释放黑盒 AI 模型的潜力并明确描述它们。该研究全面调查了智能城市 XAI 技术的当前和未来发展。它还强调了推动智能城市 XAI 发展的社会、工业和技术趋势。它详细介绍了实现智能城市 XAI 技术的关键。本文还讨论了智能城市的 XAI 概念、各种 XAI 技术用例、挑战、应用、可能的替代解决方案以及当前和未来的研究增强。详细概述了研究项目和活动，包括为智能城市开发 XAI 的标准化工作。总结了从最先进研究中吸取的经验教训，并讨论了各种技术挑战，以揭示未来研究可能性的新见解。所提出的关于智慧城市的 XAI 研究是首创的、严谨的、详细的研究，旨在帮助未来的研究人员为智慧城市实施 XAI 驱动的系统、架构和应用程序。
智慧世界论坛的女性2024
主题：支持AI和IoT解决方案的弱势群体Huang教授获得了理学学士学位。1982年，来自中国国防大学的电子技术和她的博士学位。 1993年，英国英格兰西部大学的计算机科学和数学博士学位。 她是日本Hosei大学计算机和信息科学学院的完整教授。。 她从2008年到2010年担任计算机科学系主管，目前担任Hosei大学图书馆副主任的职位。1982年，来自中国国防大学的电子技术和她的博士学位。 1993年，英国英格兰西部大学的计算机科学和数学博士学位。她是日本Hosei大学计算机和信息科学学院的完整教授。她从2008年到2010年担任计算机科学系主管，目前担任Hosei大学图书馆副主任的职位。
文章 智慧城市的巨大飞跃：扩大智慧城市人工智能物联网 (AIoT) 计划
摘要：尽管人工智能和物联网前景光明，但许多组织在扩大智慧城市计划方面的努力仍未达到预期。组织通常首先通过概念验证和试点项目探索潜力，但后来由于各种原因，该过程逐渐停止。试点炼狱，即组织投资小规模实施而未实现实质性收益，在有关为什么人工智能和物联网计划无法扩大到智慧城市的科学文献中很少受到关注。通过结合广泛的文献研究和专家访谈，本研究探讨了许多依赖人工智能 (AIoT) 的智慧城市计划无法扩大规模的根本原因。研究结果表明，多种因素可能导致组织对智慧城市 AIoT 解决方案准备不足，而当城市缺乏急需的资源和能力时，这些因素往往会成倍增加。然而，许多组织往往忽视了这样一个事实：此类举措要求他们关注变革的各个方面：战略、数据、人员和组织、流程和技术。此外，研究还表明，某些因素在某些阶段往往更具影响力。战略因素往往在早期阶段更为突出，而与人员和组织相关的因素往往在组织推出解决方案时才会出现。该研究还提出了公司可以采用的潜在策略，以成功扩大规模。这项研究得出了三个主要战略主题：价值证明，而不是概念证明；将数据视为关键资产并加以管理；以及各级的承诺。
汽车智能座舱交互设计研究综述 - 包装工程
1 ）交互性与安全性的矛盾问题。在当前智能座 舱所处的发展阶段，新型人车交互方式的安全性尚需 要进一步检验，繁复的人机交互会对驾驶人造成分神 影响甚至带来安全隐患；在未来智能座舱发展的第三 阶段，还将面临着人车交互的信任问题。解决该问题 是智能座舱实现实质性发展的关键。 2 ）舱内交互与舱外交互的协同问题。智能座舱 作为移动生活智慧终端的“第三空间”，其交互范畴 需全面覆盖汽车舱内及舱外的立体化时空场景，不仅 需要解决舱内的人机交互问题，也要解决舱外的人机 交互问题，以及舱内舱外人机交互的协同问题。现有 研究已部分解答了该问题，但仍需结合真实应用场景 继续深入研究。 3 ）智能座舱与其他智慧生活形态的连接问题。 汽车智能座舱是智慧城市的重要组成部分，其交互设 计不是孤立的，需有机对接到整个智慧城市的系统 中。目前，对该问题的研究关注还比较少，有较大的 研究空间。 4 ）智能交互的应用实现问题。虽然智能交互的 部分关键技术已实现了突破，但离普遍应用还较远。 其根本原因在于交互技术的发展还不够充分，主要体 现在信息感知、信息传输、信息处理等三个方面，具 体为传感探测仪器的精度不足、高速物联通信基础设 施建设不足、芯片及软件产品的算力不足。这些问题 的解决将决定智能座舱交互设计的发展速度。 综合以上研究现状与问题分析，汽车智能座舱交 互设计的发展趋势总结如下： 1 ）交互模态多元化、复合化。基于视觉、听觉、 触觉等多感官通道的立体融合式交互模态将成为主 流，结合更加深入的效率、安全、信任等人机交互研 究，将逐渐发展成为全面的智能交互体系。 2 ）交互方式人性化、情感化。虽然交互模态日 益多元化，但座舱人机交互的方式将变得越来越简 单，汽车将自发迎合人的自然交互习惯，让驾驶员以 更少的注意力完成更多的人机交互，从而找到智能座 舱交互性与安全性的平衡点。同时座舱人机交互将更 注重对人的情感需求的感知与响应，成为情感化的智 能伙伴。 3 ）交互设计场景化。智能座舱的交互设计将结 合更多的场景催生更丰富的交互方案，不仅从车内场 景扩展到车外场景，也会由单一场景扩展到复合场 景，甚至扩展到智慧生活的任意场景中，并实现交互 模式的订制化，使汽车智能座舱真正成为未来智慧生 活空间的一部分。 4 ）交互相关技术日益成熟。在国家政策的持续 引导与驱动下，硬件技术、软件技术、物联通信基础 设施等都将迎来持续的建设、发展与完善，为智能座 舱交互设计的全面发展提供技术基础。
城市人工智能：从自动化到智慧城市的自主性
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智慧城市中的人工智能和大数据挑战
Antonova 等人 [3] 对目前可用的智慧城市指标 (SCI) 进行了分析，将其分为六个主题领域，即智慧自然、智慧生活、智慧出行、智慧治理、智慧人和智慧经济。Freitas 等人 [4] 研究了新兴大数据格局如何定义数据管理基础设施的新要求，以及管理基础设施如何发展以应对这些挑战。Silva 等人 [5] 简要概述了智慧城市，然后介绍了智慧城市的特点和特性、通用架构、组成和实际实施。Monzon [6] 介绍了一系列智慧城市计划，以建立已确定的城市挑战与旨在解决这些挑战的实际智慧项目之间的关系。作为该项目的成果，已经开发了一份项目指南，作为实施智慧城市项目的工具，这些项目可以有效应对复杂多样的城市挑战，而不会损害城市的可持续发展，同时提高公民的生活质量。Zhang 等人 [7] 研究了智慧城市，并讨论了新兴智慧城市应用中的安全和隐私挑战。 Elmaghraby 等人 [8] 研究了两个重要且相互纠缠的挑战：安全和隐私。安全包括非法访问信息和导致服务可用性物理中断的攻击。Baig 等人 [9] 展示了智慧城市安全形势的整体视图，识别了安全威胁并深入洞察了智慧城市背景下的数字调查。Scuotto 等人 [10] 揭示了 IBM 如何：a) 对智慧城市和物联网有着清晰的愿景；b) 对智慧城市采用全球开放式创新 (OI) 方法；c) 为智慧城市项目制定具体战略并临时创建开放式创新部门。