3、物联网应用中的机器学习范式与智慧城市发展

物联网应用中的机器学习范式与智慧城市发展

1. 基于社区的发展

1.1 智能医疗护理

智能医疗护理方法聚焦于专业人员和邻里协会的个体经验，以识别整个社区的健康问题。这种方法成本低廉且持续有效，但缺乏严格的定量方法，较难发现群体内潜在的挑战。相比之下，正式的群体共识方法能更全面、严格地发挥作用，制定共识策略，避免像各种定量方法那样缩小可能考虑的问题范围。

在使用数据时，需从广泛区域信息中推断数据以识别城市健康问题，该方法的有效性最终取决于广泛区域给社会带来的负担程度。利用二手数据（如生命统计数据和人口普查数据）进行全面研究较为困难，因为通常只能确定一般性问题。仅依赖某些健康状况的趋势可能会遗漏重要问题，例如对人群舒张压的流行病学分析可能会产生关于分布、相关性和高血压决定因素的高级数据，但收集高血压数据集的成本较高，且使用这些数据对人群健康问题进行分类时，专业人员可能会忽略一些（可能更关键的）健康问题。

1.2 信息技术的智能安全

正在构建智能公共安全基础设施，为公众提供更好的环境。该系统复杂，分布在大学的各个校区，由智能摄像头跟踪系统、带有工作流引擎的后台系统和智能手机设备组成，基于协作概念运行。智能摄像头已部署，去年智能手机设备和后台办公设备的使用取得了可接受的结果。智能手机应用是记录安全和校园管理相关问题的用户入口，在发生安全事件时，问题会立即转发给责任团队；在校园运营时，会加入集成工作流引擎。

1.3 物联网与机器学习的通信接口

为这种交互准备信息是一项关键活动。为解决此问题，必须应用各种类型的数据处理，如边缘分析、流分析和数据库物联网分析。计算框架在连接服务器与相邻计算机结构和框架方