文献

J-GLOBAL ID：201802248253703157   整理番号：18A0036324

知恵都市における多源時空間データの脈動法則に基づく認知症に関する都市研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Urban Diseases Based on the Fluctuation Law of Multi-source Spatial Temporal Data of Smart City

著者 (6件)： Peng Ling (中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京,100094) ,  Wu Tong (中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京 100094;西安科技大学,陜西 西安 710600) ,  Li Gaosheng (中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京 100094;中国科学院大学,北京 100049) ,  Li Xiang (中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京 100094;中国科学院大学,北京 100049) ,  Hu Yuan (中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京 100094;中国科学院大学,北京 100049) ,  You Chengzeng (中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京 100094;中国科学院大学,北京 100049)
資料名： Dili Xinxi Shijie  (Dili Xinxi Shijie)
巻： 24  号： 4  ページ： 29-35  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3202A  ISSN： 1672-1586  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 知恵都市が国家戦略と『新型知恵都市評価指標』に出るにつれ、各級政府は絶えず新しい知恵都市建設を推進し、各種類の住民民のプロジェクトが相場になり、産業規模が急速に増加する状況を呈した。一般的な都市の病気に対して、著者らは知恵都市建設中に形成された空間情報公共プラットフォームによって集められた各種類のデータを利用し、大データ思考と科学のデータマイニング手段を用いて、全方向、多角度で都市の潜在的な規則を把握し、都市の健康管理、都市の管理、計画決定と応急応答を支援する。「都市脈動」の基本概念に基づき、都市交通渋滞、都市ごみの堆積、都市ヒートアイランドの出現、社会事件の頻発などのよく見られる「都市病」に対して、データマイニング技術と深さ学習手段を融合して、長い時系列の時空データを分析した。「都市脈動」の変化規則を明らかにし、可視化を行うことで、最終的に都市計画と管理政策決定者に科学的な指導を提供し、知恵都市公共サービスの効率を向上させる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *認知症 ,  交通混雑 ,  都市ごみ ,  *都市 ,  健康管理 ,  住民 ,  公益事業 ,  データマイニング ,  意思決定者 ,  都市計画 ,  可視化
準シソーラス用語： 政策決定 ,  評価指標 ,  国家戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： urban disease ,  data mining ,  pulsation analysis ,  visualization

分類 (2件)： 老人医学  (GC09000X) ,  神経の臨床医学一般  (GN01030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 都市 ,  時空間データ ,  脈動 ,  法則 ,  認知症 ,  研究