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J-GLOBAL ID：201902243219183125   整理番号：19A2339966

新興地域に関する調査:スマートシティデータのための深層学習【JST・京大機械翻訳】

A Survey on an Emerging Area: Deep Learning for Smart City Data

著者 (7件)： Chen Qi (Department of Computer Science and Software Engineering, Xi’an Jiaotong Liverpool University, Suzhou, China) ,  Wang Wei (Department of Computer Science and Software Engineering, Xi’an Jiaotong Liverpool University, Suzhou, China) ,  Wu Fangyu (Department of Computer Science and Software Engineering, Xi’an Jiaotong Liverpool University, Suzhou, China) ,  De Suparna (Institute for Communication Systems (ICS), University of Surrey, Guildford, U.K.) ,  Wang Ruili (Institute of Natural and Mathematical Sciences, Massey University, Auckland, New Zealand) ,  Zhang Bailing (Department of Computer Science and Software Engineering, Xi’an Jiaotong Liverpool University, Suzhou, China) ,  Huang Xin (Department of Computer Science and Software Engineering, Xi’an Jiaotong Liverpool University, Suzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence  (IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence)
巻： 3  号： 5  ページ： 392-410  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2473A  ISSN： 2471-285X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 急速な都市化は,交通混雑,環境汚染,エネルギー消費,公共安全などの日常生活に大きな挑戦をもたらした。スマート都市に関する研究は,モノのインターネットのために開発された様々な技術により,これらの問題に取り組むことを目指してい最近,研究の焦点は,都市環境内で連続的に生成される大量のデータの処理,例えば交通流,大気質,および健康管理に関する物理的および参加型センシングデータの処理に移行している。計算知能からの技術を,そのようなデータを処理し分析するために適用し,市民がより良くより効率的な公共サービスを提供するために,それらの環境をより良く理解し,都市当局を知らせるのを助ける有用な知識を抽出する。計算知能における比較的新しいパラダイムとしての深い学習は,研究コミュニティの実質的な注意を引きつけて,従来の技術より大きな可能性を実証した。本論文は,2つの観点から深い学習とスマートな都市の収束に関する最新の研究の調査を提供した。一方,技術指向レビューは一般的で拡張した深い学習モデルに注意を払い,応用指向レビューはスマート都市における代表的応用領域を強調した。著者らの研究は,スマートな都市応用の深い学習と広い範囲の複雑な性質のために,この新興の領域のためにまだ多くの課題があることを示した。著者らは,深い学習効率,緊急の深い学習パラダイム,知識融合とプライバシー保存に関連する多くの将来の方向を指摘して,これらの希望は,スマートな都市のために本当に分散した知能を作り出すことにおいて,さらに関連した研究を動かす。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 安全性 ,  交通混雑 ,  プライバシー ,  *学習 ,  高速度 ,  コミュニティ ,  都市化 ,  人工知能 ,  健康管理 ,  市民 ,  公益事業 ,  都市 ,  交通流
準シソーラス用語： モノのインターネット ,  日常生活 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地域 ,  調査 ,  スマートシティ ,  深層学習