論文の概要: LearningCity: Knowledge Generation for Smart Cities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05286v1
- Date: Mon, 12 Apr 2021 08:31:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-13 13:59:09.342905
- Title: LearningCity: Knowledge Generation for Smart Cities
- Title（参考訳）: LearningCity: スマートシティのための知識生成
- Authors: Dimitrios Amaxilatis, Georgios Mylonas, Evangelos Theodoridis, Luis
Diez, Katerina Deligiannidou
- Abstract要約: 私たちは、Santanderの既存のスマートシティ展開で検証されたソリューションであるLearningCityを紹介します。
特徴的ユースケースとともに重要な課題について議論し、大規模スマートシティデータセットと機械学習を組み合わせた予備的な結果とともに、設計と実装について報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23624125155742054
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although we have reached new levels in smart city installations and systems,
efforts so far have focused on providing diverse sources of data to smart city
services consumers while neglecting to provide ways to simplify making good use
of them. In this context, one first step that will bring added value to smart
cities is knowledge creation in smart cities through anomaly detection and data
annotation, supported in both an automated and a crowdsourced manner. We
present here LearningCity, our solution that has been validated over an
existing smart city deployment in Santander, and the OrganiCity
experimentation-as-a-service ecosystem. We discuss key challenges along with
characteristic use cases, and report on our design and implementation, together
with some preliminary results derived from combining large smart city datasets
with machine learning.
- Abstract（参考訳）: スマートシティのインスタレーションやシステムでは新たなレベルに達していますが、これまでの取り組みでは、スマートシティサービス利用者にさまざまなデータソースを提供することに重点を置いています。
この状況において、スマートシティに付加価値をもたらす最初のステップは、自動化とクラウドソースの両方でサポートされている異常検出とデータアノテーションを通じて、スマートシティにおける知識創造である。
このソリューションは、サンタンデールの既存のスマートシティ展開とOrganiCityの実験・アズ・ア・サービスエコシステムに対して検証されたものです。
特徴的ユースケースとともに重要な課題について議論し、大規模スマートシティデータセットと機械学習を組み合わせた予備的な結果とともに、設計と実装について報告する。
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