现在,我并不是神经网络或其他形式的人工智能领域的专家。相反,作为一名天文学家和物理学家,我以用户的身份来讨论这个话题。随着望远镜技术的进步,尤其是电子探测器的进步以及处理这些探测器信号的方式,天文学现在正被“大数据”淹没……数据量如此之大,以至于我们以前处理结果的方式根本行不通了。(我年纪大了,还记得我们曾经很高兴能有任何数据!)相反,我们依靠巧妙的计算算法(我没有参与编写)来筛选我们观察到的东西。该算法可能表明一个物体可能是 X 射线源,另一个物体可能是行星形成的地点,等等。
为了实现协同,生态系统合作伙伴应定义一系列可能的好处。这些好处必须不仅仅包括直接的财务回报和改善的公共服务,还应强调诸如增加经济活动和增强吸引人才和投资的能力等结果。以亚特兰大郊区桃树角为例,该市人口约为 45,000 人。这座城市围绕 20 世纪 60 年代末建立的科技园区发展起来,以吸引高科技企业并聘用附近大学(如佐治亚理工学院)毕业生的技能。2 桃树角与思科、T-Mobile、佐治亚电力和博世等合作伙伴一起,利用这一主要优势创建了好奇心实验室,这是一条三英里长的自动驾驶汽车测试跑道
可连接电池数量 1 最大充电功率/最大放电功率3) 7500 W / 6000 W 9000 W / 7200 W 10600 W / 10600 W 交流连接 额定功率(230 V、50 Hz 时) 5000 W 6000 W 8000 W 10000 W 最大视在交流功率 5000 VA 6000 VA 8000 VA 10000 VA 标称交流电压 3 / N / PE;220 V / 380 V 3 / N / PE;230 V / 400 V 3 / N / PE; 240 V / 415 V AC 电压范围 156 V 至 277 V AC 电网频率 / 范围 50 Hz / 45 Hz 至 55 Hz 额定电网频率 / 额定电网电压 50 Hz / 230 V 额定输出电流 3 x 7.3 A 3 x 8.7 A 3 x 11.6 A 3 x 14.5 A 最大输出电流 3 x 7.6 A 3 x 9.1 A 3 x 12.1 A 3 x 15.2 A 额定功率下的功率因数 / 可调位移功率因数 1 / 0.8 过激至 0.8 欠激 馈入线路导体 / 连接线路导体 3 / 3 效率 最大效率/欧洲效率 98.2 % / 97.3 % 98.2 % / 97.5 % 98.2 % / 97.8 % 98.1 % / 97.5 % 并网模式下的输出(交流备份) 备用负载的最大可连接功率 13800 W 备用负载的最大输出电流 3 x 20 A 离网模式下的输出(交流备份) 额定功率 1 ~ /3 ~(230 V、50 Hz 时) 1660 W / 5000 W 2000 W / 6000 W 2660 W / 8000 W 3330 W / 10000 W 最大最大交流视在功率 5000 VA 6000 VA 8000 VA 10000 VA 输出功率/输出视在功率 < 5 分钟 6000 W / 6000 VA 7200 W / 7200 VA 12000 W / 12000 VA 输出功率/输出视在功率 < 10 秒 10000 W / 10000 VA 12000 W / 12000 VA 标称交流电压 3 / N / PE; 230 V / 400 V 交流电网频率 50 Hz 切换至备用操作的时间 30 毫秒至 10 秒(可调) 保护装置 输入侧断开点(PV DC) ● 接地故障监控/电网监控 ● / ● 直流反极性保护/交流短路电流能力/电气隔离 ● / ● / —
通过脆弱的 ICT 供应链获取的非法访问可能会导致基础设施运行的退化或中断,以及公用事业运营、紧急服务通信或视觉监控技术的敏感数据被泄露或窃取。智慧城市 IT 供应商还可能能够访问来自多个社区的大量敏感数据,以支持基础设施服务的整合——包括敏感的政府信息和个人身份信息 (PII)——这对恶意行为者来说是一个有吸引力的目标。敏感数据的汇总可能会为恶意行为者提供信息,这些信息可能会暴露关键基础设施的漏洞,并使公民面临风险。请参阅以下资源,以获取有关如何减轻供应链风险的指导:
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。
作为民用技术,城市技术通常被认为是中立且相对无害的。然而,由于最近的地缘政治变化,城市技术越来越多地被武器化并被用作软实力的工具。它们正在成为国际冲突中的地缘政治和战略资产。为此,各国和跨国组织正在部署重要手段,大规模出口和影响这些技术的发展。在这种背景下,以及由于中美竞争日益加剧,本报告认为,“智慧城市”和“安全城市”实际上是美国利益相关者和中国分别制定的战略叙事,以赢得这场城市技术战争并成为该领域的领导者。最后,本报告还强调了欧盟在这场地缘政治对抗中的作用,以及它围绕城市和城市技术发展自己的战略叙事的努力。
摘要 广义上讲,集体智慧是指群体通过其成员之间的互动而实现的适应性行为,通常涉及达成共识、合作和竞争等现象。集体智慧的标准观点是,它是一种不同于所谓的个体智慧的现象。在本文中,我们认为,更简约的立场是将所有智能适应行为视为由类似的集体动力学抽象原则驱动。为了说明这一点,我们强调了类似的原则如何在非人类动物群体、多细胞生物、大脑、人类小群体、文化甚至进化本身的智能行为中发挥作用。如果所有这些系统中的智能行为最好被理解为集体互动的突发结果,那么我们要问,还有什么可以被称为“个体智慧”?我们认为,将所有智能视为集体智慧具有更大的解释力和普遍性,并可能促进智能适应行为研究中富有成效的跨学科交流。关键词:集体智慧、自组织、多细胞、神经达尔文主义、行为协调、文化进化
在这种背景下,我们推出了智慧城市和学术界,以实现行动与研究(SAAR)计划。这是Mohua,Niua和该国领先的印度学术机构的联合倡议,我很高兴看到我们综合劳动的成果。合作机构与NIUA和MOHUA的SCM团队一起进行的辛勤工作是模范。在现场记录了案例研究的教授和学生,需要赞扬支持他们的城市,以建立这种丰富的伙伴关系并为整体学习创造新的途径。汇编中涵盖的47个智能城市的75个案例研究将有助于所有相关利益相关者的城市发展论述。我对团队表示祝贺,并呼吁城市部门的每个人尽快获取副本!
那么如何构建和训练量子网络,使其执行任务时性能更佳呢?群体智慧或许能为这一热门答案做出贡献。群体智慧是指不同群体的集体结果或决策优于单个专家的决策 [1]。这一现象已在许多领域得到充分研究,尤其是社会科学 [2-8],并且可应用于经济预测 [9]、公共政策决策 [10]、医学诊断 [11] 和科学建议 [12]。一个简单的例子,类似于参考文献 [1],就是测量一棵树的高度。在这种情况下,群体智慧意味着群体中经验较少的个人的平均估计往往比专家的测量结果更好。类似范式还有集成学习,强调不同学习算法的组合比单独使用其中一种效果更好 [13-15]。这激发了人们对量子机器学习中这一现象的探索。人工神经网络的进步已在量子领域得到应用,并有可能展现出优于经典模拟的潜力 [16]。当前者将量子系统作为节点时,它们通常被称为量子神经网络 (QNN)。最近,已经提出了 QNN 提案 [17-22],其网络架构、