2、新兴技术在智慧城市与医疗数据安全存储中的应用

新兴技术在智慧城市与医疗数据安全存储中的应用

1. 智慧城市中的新兴技术

1.1 机器学习

机器学习是一种先进的算法，无需人类直接参与就能完成任务。常见的机器学习算法包括 K - 近邻、K - 均值、支持向量回归、线性回归、逻辑回归、前馈神经网络、随机森林和决策树等，这些算法可用于处理智慧城市数据。

在处理城市数据时，分类算法的应用最为广泛。分类是将输入数据分配到某个类别（目标、标签或类别）的过程。例如，若输入向量为 c，k 为任意类别，判别函数可表示为 ck。通过判别函数为输入向量 x 分配类别，若 f(x) > 0，则将向量 x 分配到类别 C1，否则分配到类别 C2。判别模型也用于此工作，它获取后验类别概率 p (Ck | x) 来分配类别，分类属于有监督的机器学习，也被称为预测建模。

以下是常见机器学习算法及其处理城市数据的应用：
| 算法名称 | 应用场景 |
| — | — |
| K - 近邻 | 数据分类、预测 |
| K - 均值 | 数据聚类 |
| 支持向量回归 | 数据回归分析 |
| 线性回归 | 数据趋势预测 |
| 逻辑回归 | 分类问题 |
| 前馈神经网络 | 复杂数据处理和分类 |
| 随机森林 | 数据分类和特征选择 |
| 决策树 | 数据分类和决策制定 |

1.2 无线传感器网络与物联网

在智慧城市应用中，有多种无线传感器网络技术，其中 IPv6 低功耗无线个人区域网络被证明是最有前途的，它适合使用低功率、节能协议传输少量数据。ZigBee 以其低成本计算能力而闻名，