时序数据库（TSDB） 专门用于存储、查询和分析这类以“时间戳”为主键的数据。相比传统数据库，它具备更强的数据压缩率、更快的写入速度，以及针对“时间维度”的聚合与查询优化能力。...接口支持：是否支持 JDBC、REST API、Python SDK、Grafana 插件？ 生态兼容性：能否与 Spark、Flink、Kafka 等大数据组件打通？...，生态打通 兼容标准 SQL-like 查询语言（支持 GROUP BY、FILTER、ORDER） 提供 JDBC、REST API、Python/Node.js/Go SDK 原生适配 Grafana...、可视化配置平台 混合部署与国产化平台兼容（支持国产 CPU） 典型落地场景 能源/电网公司：设备状态采集与告警联动 轨道交通：列车运行信息、车载数据 智能制造园区：设备联网、远程监测 智慧城市/园区...，IoTDB 都是你值得一试的优选方向。
4.2 用于语音识别的多模态无监督学习 现存的语音识别系统都依赖大量的标注数据。语音数据的标注需要很高的时间和人力成本，严重限制了训练数据的覆盖度和数量级。...作为城市发展的主要动力之一，建立通畅、便捷、高效的城市间交通系统，全面提高城市间交通承载能力，对进一步增强城市群竞争力有着极其重要的意义。...然而，城市间交通需求具有明显的时空动态性，如何利用海量交通数据准确的预测城市群内各城市间交通需求变化趋势，有针对性的对交通需求进行智能控制和管理，避免大规模交通拥堵并提高效率，是一项有挑战性的重要课题，...建议研究方向： 1)结合多源交通大数据，对城市群内各城市间的交通需求规律进行分析，理解城市间交通需求的时空动态变化规律，并研究其影响因素和内在机理； 2)综合考虑城际多模式交通运输方式间的竞争与合作，依托多智能体系统等设计城市群内城际多模式交通系统协同控制策略...； 3)基于城市群内城市间交通需求的时空动态变化规律，建立相应的城市群交通运行组织动态决策模型。
多目标优化下的智能交通自适应路径规划研究一、研究背景与意义随着城市化进程加快，交通拥堵已成为制约智慧城市发展的重要问题。...因此，引入 AI Agent（智能体） 并结合强化学习等方法，使其具备 自适应路径规划能力，成为智能交通系统的重要研究方向。...DQN（Deep Q-Network）：利用深度神经网络处理复杂大规模交通网络。多智能体RL（MARL）：多个AI Agent协同优化，适用于城市级交通调度。...五、结果分析与拓展效果分析：通过不断训练，AI Agent能够动态学习路网中最优路径，且在交通情况变化时可以快速适应。拓展方向：结合DQN：应对大规模复杂城市路网。...优点：降低状态空间维度提高训练收敛速度支持大规模城市路网6.2 实时交通信息融合通过IoT传感器、GPS、路况API获取实时交通数据，将其融入Agent的状态表示中。
全员推送服务简介 全员推送服务是基于即时通信 IM 通信架构实现的一组 REST API，用以支持 App 应用的全员推送、标签推送、属性推送等消息推送需求，客户端可通过 SDK 在线推送、离线推送（Android...到了活动开始的时间，也可以进行全员推送，不设置消息离线存储时间，这样在线的用户都可以收到活动开始的通知，从而进入直播间，提高直播间人气。...该示例中的游戏用户有两个属性：会员等级和所在城市。因此可以设置属性0为会员等级，属性1为所在城市。...当用户更改所在城市时，同样调用设置用户属性接口，更改用户的所在城市属性。如从北京改为上海时，设置用户的所在城市属性为“上海”即可。...而属性推送的话，直接修改用户所在城市属性即可，只需一次接口调用。 不适合使用消息推送的场景及相关建议 该功能不适合高频发送，建议您仅针对全员，属性及标签进行低频营销活动通知进行推送。
文章最后探讨了将GNNs应用于ITS所面临的挑战，并就未来的研究方向提出了建议。 ITS的模型发展历程与GNN在ITS中的应用发展历程 GNN在ITS中的研究领域 Q: 这篇论文试图解决什么问题？...作者们回顾了从2018年到2023年的广泛图相关研究，总结了他们的方法、特点和贡献，并以信息丰富的表格或列表形式呈现。最后，作者们确定了将GNNs应用于ITS的挑战，并提出了潜在的未来发展方向。...挑战与未来方向：在全面回顾的基础上，作者们总结了在将GNNs应用于ITS时面临的重大挑战，并提出了潜在的未来发展方向。...实时数据处理：研究如何在保持模型准确性的同时，提高GNNs处理实时交通数据的效率。 跨领域应用：将GNNs应用于ITS的其他领域，如城市规划、环境监测、紧急响应系统等，以解决更广泛的交通相关挑战。...挑战与未来方向：作者们总结了在将GNNs应用于ITS时面临的主要挑战，如数据隐私、模型设计、动态时空依赖性、模型的稳健性、可靠性和可解释性等，并提出了潜在的未来发展方向，如结合其他先进技术、扩展GNNs
研究方向为GeoAI和空间数据挖掘。 姜昕彤，博士研究生，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院。研究方向为地理时空动态模拟和城市规划技术。...随着客户数量的增加，其计算时间会呈现指数级增长，只能用于小规模的城市物流配送规划问题。...此外，它们未充分考虑城市物流配送任务的动态特征，如已完成和未完成客户间的空间关系、物流信息和交通环境等动态特征，限制了深度强化学习的探索能力和优化性能。...本研究基于动态时空图模型提出了一种新的深度强化学习方法（DRLDSTG），用于解决具有实时交通环境下的城市物流配送规划问题。...为了进一步验证模型，该研究也在2018年3月31日随机生成3千条城市物流配配送案例作为新的测试据集（H(G)），用于评估方法在未来城市交通和物流方面的鲁棒性和可靠性。
OpenTSDB和KairosDB只支持Rest API进行查询，并提供了一些简单的过滤和聚合功能。...(二)智能交通 IoTDB可以用于管理和分析来自智能交通系统的时序数据，如车辆位置、速度、方向等。IoTDB可以支持高并发的写入和查询操作，并提供多维索引和元数据缓存机制，提高查询效率。...IoTDB还可以与Grafana等可视化工具集成，实现动态的交通状况展示。 (三）智慧城市 IoTDB可以用于管理和分析来自智慧城市系统的时序数据，如空气质量、噪音水平、能耗情况等。...例如，在智慧城市、智慧工厂、智慧农业等领域，IoTDB可以帮助收集和处理海量的传感器数据，实现对设备状态、环境参数、生产过程等信息的实时监控和预测。...四、IoTDB未来的发展方向和计划 下一步，在清华大数据软件团队的引领下，IoTDB将支持更多的数据类型、查询语言、存储引擎、数据分析工具、安全机制和分布式协议。
研究方向：定量城市研究，城市模型，英国城乡规划等。 讲座全文： 刘伦：非常高兴来这里和大家交流，我交流的题目是数据时代的城市模型研究，来自于麦克·巴蒂访谈的启示。 城市模型发展的初级阶段。...这些年大数据的出现在国内国外引发了又一轮城市定量模型的研究，在这一轮城市模型研究中怎么样吸取过去的经验与教训？城市模型的发展方向是什么，在大数据时代，城市模型研究将具有哪些特征？...精细化是城市模型发展的主要方向，城市模型并不等于复杂化，并不等于增加模型的内容，因为我们做模型的本身是对现实世界的抽象和简化，所以模型的本质是追求简化、简单的。...首先是多个领域学者的共同关注，现在不只是来自于城市规划领域、来自于地理、计算机领域的学者都在积极的将大数据的技术应用于城市研究，这是城市数据派网站做的中国城市规划与大数据研究人群画像。...第四，更加侧重于对城市的现状评价，而非对于未来的预测，因为越是精细化的模型针对的具体特定问题，在发展的过程中会遇到更多的不确定性，越不适合对人群进行判断。
# 示例代码：NLP在城市民意调查中的应用import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def public_opinion_analysis(text_data...例如，一座城市的总体规划文档可能包含了关于用地分配、交通规划、人口发展趋势等方面的信息。通过NLP，系统可以智能地理解这些文档中的内容，帮助规划者迅速了解城市的发展方向。...NLP在城市管理中的应用3.1 智能交通管理NLP技术可用于处理大量的交通数据，实现智能交通管理。城市交通管理是一个复杂而庞大的系统，涉及到交通流量、道路状况、事故处理等多个方面。...# 示例代码：NLP在智能交通管理中的应用import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def intelligent_traffic_management(traffic_data...# 示例代码：NLP在城市安全监测中的应用import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def city_safety_monitoring(text_data
它们不仅要准确读取应用程序所需的现象（气温、功耗、水流、交通密度等），而且还必须与整个系统架构集成。在选择设备时，您必须检查它们是否支持必要的网络协议，并且您的系统平台能够解码它们发送的消息格式。...否则，如果设备在一个城市或国家广泛使用，像LoRa或Sigfox这样的远程技术可能是正确的选择。 所需的数据速率：根据设备发送的数据量，有些网络协议不适用。...它还必须提供用于读取收集到的数据的api。您的物联网软件平台必须足够灵活，以支持不同的通信协议（MQTT、REST、XMPP、WebSockets等）。...备注：AWS IOT平台架构图 应用 所有物联网项目的实施都是有目的的。也许目标是在实验室达到一定温度时收到警报，或者优化城市供水。在其他情况下，物联网项目用于降低建筑能耗或预测工业发动机的维护。...这些应用将使用IOT软件平台API作为构建其功能的基础。 结论 终端客户寻找适合他们需求的解决方案，设计物联网项目的工程公司和物联网生态系统中的技术提供商必须很好地了解这些基本构件。
摘要：本文探讨了利用 DeepSeek 技术框架解决城市交通流量预测问题的方法，主要内容包括基于时空图卷积网络（ST - GCN）的预测模型、多传感器数据融合策略以及实时推理 API 服务的搭建，旨在为智慧城市的交通管理提供高效...引言：随着城市化进程的加速，交通拥堵成为城市发展的顽疾。准确的交通流量预测对于优化交通管理、提升出行效率至关重要。DeepSeek 作为先进的技术框架，为智慧城市的交通流量预测带来了新的解决方案。...，存在多种传感器数据可用于交通流量预测。...例如，对交通摄像头图像数据提取车辆数量、车速等特征，对 GPS 数据提取车辆位置、行驶方向等特征，然后将这些特征进行合并。...结论 通过时空图卷积网络（ST - GCN）、多传感器数据融合策略以及实时推理 API 服务搭建，DeepSeek 为智慧城市的交通流量预测提供了一套完整的解决方案。
1920年，美国警察威廉•波茨发明了第一盏红黄绿三色、四方向的交通信号灯，并将它安装在底特律伍德沃德大街和福特街的交界处，其三色灯光的含义与今天基本一致。...城市大脑将监控视频与交通调配智能地关联起来，将为解决拥堵问题提供新的可能性。 王坚表示，今天中国大部分城市的交通控制系统，实际上是悉尼的交通控制系统（SCATS系统）。...谈及时下火热的区块链，王坚认为，互联网将被彻底重构，区块链将成为互联网重要的组成部分。王坚预言，区块链将被用于数据价值的交换。未来，我们可以相互不交换数据的前提下，实现对数据价值的交换。...毕啸南：按照我们这个系统运行的话，怎么能够保证它的精确性，200%的没有问题。比如说我们这种通过数据来自动调控红绿灯，万一突然间出现了车祸，责任归谁？...第二个今天整个红绿灯系统，已经非常不适应城市现在的情况。从这个角度，城市大脑只会比它好，不会再差了，也不会增加原来红绿灯以外的问题。 第三个无人驾驶的问题，现在的红绿灯系统也是非常不适应无人驾驶的。
这个老大难问题已经困扰交警部门多年，比如，很多路口一个方向车辆非常多，另一个方向基本没车。 交通信号配时的专业性很强的，很多交警没有足够的专业知识或精力去做这种配时优化工作。...而且信号配时是一个长期的过程，一个路口在某段时间调优了，也许随着交通流的变化，方案又不适用了。所以信号优化需要持续进行。...以阿里云为代表的各种城市大脑，通过对海量数据的深入挖掘，对城市交通的实时监测，使交通治理进入了数据时代，这也是目前各个智能交通企业积极推广的技术方向。但总体上，各地的城市大脑还远未成熟。...我们的视频检测器可以实时监测路口溢出情况，并在第一时间预警，协助交警疏导。 二次排队是指路口通行能力不足，入车流大于输出车流，导致车辆要等多次红灯的现象。...路口失衡是指各个方向的车流不均衡，这是典型的信号配时不合理的体现，即一个方向的绿灯时间长车却少，另一方向绿灯短而车却多。
3、发展方向 ① 智慧交通海陆空全面发展 智慧交通利用物联网、车联网等新技术，提高道路效用率和通畅化，通过采集大数据流形成人、车、城市的统一。...② 综合交通智能化协同与服务 近年来中国各种运输方式都得到快速发展，但多种运输方式间的信息交互服务滞后，制约综合交通协同与高效服务。...④ 合作式智能交通和自动驾驶将成为智能交通的重点 合作式智能交通将无线通信、传感器和智能计算等前沿技术综合应用于车辆和道路基础设施，通过车与车、车与路信息交互和共享，首先实现车辆运行的安全保障，其次实现绿色驾驶和交通信息服务...，是集安全辅助驾驶、路径优化、低碳高效等多目标统一的新服务，将成为智慧交通行业的发展方向之一。...⑤ 智能交通的特殊要求推动信息技术发展 智能交通高速移动的交通工具间、交通工具与基础设施间的可靠数据交互和流数据计算的要求，对宽带移动通信技术和计算技术的进步起到了强大的推动作用，如超高速无线局域网和5G
它具有跨平台、高性能、丰富的数据源支持和灵活的API等特点，已成功应用于智慧城市、能源、交通等多个领域。...政务信息化项目中Cesium的应用场景三维地球展示Cesium能够创建高度交互的三维地球和地图，适用于城市规划、环境监测、灾害预警等领域。...空间数据管理Cesium提供了一套强大的空间数据管理工具，包括实体类、数据源集合类等，用于加载和管理三维模型、矢量数据等。这些工具可以用于城市管网、地下建筑等复杂空间数据的展示和管理。...空间数据管理是政务信息化项目中的关键环节，Cesium的工具和功能可以显著提高数据处理效率和数据展示的准确性。实时动态数据可视化Cesium支持实时数据流式传输，可以用于展示交通流量、环境监测数据等。...灵活的API和插件系统Cesium提供了灵活的API和插件系统，允许开发人员定制和扩展功能。例如，Cesium支持自定义光源，可以用于实现阴影效果。
在设计的过程中，我们发现微服务架构并不适用于全部三级架构，在第二层和第三层，更适合采用单体应用。 这就决定了综合信息管理平台的异构性，单体应用与微服务同时存在。...二、API网关 API网关是一个服务器，是系统的唯一入口。API网关封装了系统内部架构，为每个客户端提供一个定制的API。...API网关方式的核心要点是，所有的客户端和消费端都通过统一的网关接入微服务，在网关层处理所有的非业务功能。通常，网关也是提供REST/HTTP的访问API。服务端通过API-GW注册和管理服务。...各业务模块通过基础框架的消息订阅框架，对消息进行订阅，用于驱动该业务模块。 比如情报板模块将订阅情报板类型数据，用于展示情报板实时信息。...监测预警服务：实现各类数据及信息的监测研判及预警，此服务可以再拆分为交通状况监测预警子服务、交通气象监测预警子服务等等。 统计分析服务：实现各类数据的多维统计分析。
我擅长交通规划领域，因为这对我们的城市和日常生活有直接的影响。 最近，旧金山交通管理局发布了 Uber 和 Lyft 的城市出行数据，这是史无前例的。...加在一起，这两家公司的每天都有超过 20 万次的行程，而这仅仅是在城市范围内。 当我们正在与交通管理局一起合作时，他们询问我们正在搭建的平台是否也可以用来分析这个数据集。以下是我们的成果。...前端需要以某种方式与数据库联系;由于其简单的 RESTful API 和容易配置性，我们选择了PostgREST。...我本来想要坚持使用完全开源的 Leaflet，但我们非常喜欢 Mapbox 中的 3D 功能。 • Morris.js 用于制作互动图表。 • Semantic UI 用于制作按键。...• Modern ES2015 JavaScript，通过 webpack 和 babel，支持广泛的浏览器（但不适用所有的浏览器：我们使用 IE11）。
随着芯片成本的不断下降，移动设备的不断增多，互联网的日益发达，设备间的通信互联又重新走向了台前。毫无疑问，把数以万计的传感器连接在一起能够产生巨大的化学反应，IoT的初衷之一也就是采集大数据。...交通、运输、物流、能源，几乎生产生活的每个方面都可能被IoT所颠覆。一般而言，IoT遇到的最大的问题就是环境的不稳定性，也就是没有稳定的电源，并且无线网络的带宽、延时、丢包等问题都比较突出。...CoAP 理解CoAP协议主要要弄清几个概念，首先，也就是上面提到的，IoT中很多设备都是资源受限的，即只有少量的内存空间和有限的计算能力，像HTTP这种协议就显得过于庞大而不适用了。...REST也是互联网中最为常用的架构之一，许多服务的接口都是REST，微服务中间件的接口也大量采用了REST，当然，针对数据耦合度比较高的情况，为了简化请求和查询，后来也发明了GraphQL等。...小结 简单地来说，CoAP是简化了HTTP协议的RESTful API，因而也只提供了REST的四个方法，即GET，POST，PUT和DELETE。
本文的方法解决了将LLM与现实世界城市交通数据结合起来的迫切需求，重点关注三个研究问题：将LLM与丰富的移动数据结合起来，制定可靠的移动生成策略，以及探索LLM在城市交通中的应用。...这项研究标志着基于现实世界人类移动数据设计用于移动生成的 LLM 智能体框架的开创性工作，为城市交通分析提供了一个有前景的工具。...A: 论文中进行的实验主要包括以下几个方面： 实验设置： 数据集：使用东京的个人移动轨迹数据集，该数据集通过Twitter API和Foursquare API获取，覆盖了2019年1月至2022年12...跨领域应用：探索LLM智能体在其他领域（如健康、教育、交通规划）的应用潜力，以及如何将城市移动性分析与其他领域相结合。...这些研究方向不仅可以推动LLM在城市移动性分析中的应用，还可以促进LLM技术在更广泛领域的创新和发展。
gRPC是一个谷歌在2015年开发的全新RPC版本，插件化支持负载均衡、跟踪、健康检查以及身份认证等，gRPC非常适用于微服务间的通信。...gRPC背后使用的是HTTP 2，因此能够优化网络层，每天可以在不同的服务间传送大量消息。但如果不关心高性能网络，转而期望团队间能够使用稳定的API来发布不同的微服务，那么可以选择使用REST。...简单资源驱动的APPs：REST是一种非常有用的方法，可用于连接不需要灵活查询的资源驱动型应用。 GraphQL：仅请求需要的数据 它需要多次调用REST API才能返回所需的内容。...通过将客户端指向GraphQL API，我们可以知道哪些查询是可用的。 非常适合类似图形的数据：适合深度关联的数据，不适合扁平数据。...由于强耦合特性，RPC通常用于内部微服务间的通信，不适用于外部API或API服务。 SOAP比较麻烦，但它本身丰富的安全特性仍然是交易操作、订单系统和支付等场景的不二之选。
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