基于城市迁移学习的智慧城市发展
人工智能
2022-05-31 v2 机器学习
摘要
当前，不同城市的智慧城市发展水平仍不平衡。对于大量刚起步建设的城市，政府将面临一个严峻的冷启动问题：“如何在数据有限的情况下开发新的智慧城市服务？”。为解决该问题，可利用迁移学习加速智慧城市发展，我们称之为城市迁移学习范式。本文调研了城市迁移学习的通用流程，旨在为城市规划者及相关从业者提供如何应用这一新型学习范式的指导。我们的指导包括可采取的常用迁移策略、应遵循的一般步骤，以及公共安全、交通管理等方面的案例研究。我们还总结了一些研究机遇，并期望本文能吸引更多研究者关注城市迁移学习。
引用
@article{arxiv.1808.01552,
title = {Smart City Development with Urban Transfer Learning},
author = {Leye Wang and Bin Guo and Qiang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.01552},
year = {2022}
}