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J-GLOBAL ID：202002274284617258   整理番号：20A2275595

スマートシティのための自律および適応学習アーキテクチャフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Autonomous and Adaptive Learning Architecture Framework for Smart Cities

著者 (2件)： Muthaiyah Saravanan (Faculty of Management, Multimedia University, Cyberjaya, Malaysia) ,  Zaw Thein Oak Kyaw (Faculty of Management, Multimedia University, Cyberjaya, Malaysia)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1172  ページ： 461-471  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマート都市のコンテキストは,実際に2つの重要な属性に固定されるべきである。第1は,機械学習(ML)または人工知能(AI)の支援で適応的に学習する都市の能力であり,第2は,人間介入なしに自律的に運用を維持するための都市の能力である。モノのインターネット(IoT)は,全てのデバイスを最小ヒト干渉で互いに通信するネットワークに接続するのを可能にする。しかし,下水道管理,健康,駐車場,交通渋滞,汚染,廃棄物管理,騒音などの重大な問題は,完全には取り組まれていない。本論文では,2011年の包括的なAlcatel-Lucent研究を含む地球全体にわたるスマートシティイニシアティブに関する最新の文献を議論し,各層に対する特定の機能を有する自律学習都市ベースラインと目標アーキテクチャを過考した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  騒音 ,  ネットワーク ,  駐車場 ,  地球 ,  下水道 ,  都市 ,  ヒト ,  人工知能 ,  交通混雑 ,  *計算機アーキテクチャ ,  廃棄物管理 ,  機械学習
準シソーラス用語： モノのインターネット ,  スマートシティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： IoT ,  AI ,  機械学習 ,  適応 ,  自律 ,  アーキテクチャ ,  スマートシティ

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： スマートシティ ,  自律 ,  適応学習 ,  アーキテクチャ ,  フレームワーク