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随着智慧城市和城市计算技术的发展,产生了大量的数据。这些数据来自多个传感器,通常为异质结构,对应高度分散的连接方式面对城市计算中更复杂的任务,需要集成的数据表示和智能计算模型。



为此本文深入研究两个基本问题:

  • 我们能否为整个信息-物理社会系统提供集成的数据表示?

  • 我们能否提供一个综合框架来选择合适的数据以理解某一具体的城市事件?


为了解决这些问题,本文提出了全息数据表示和准全息计算模型提供了准全息计算模型的案例研究,并讨论了该模型有待进一步解决的问题。


Fig. 1An illustration of the holography data representation.


Fig. 2. An illustration of the quasi-holography data representation and quasi-holography computational model.


Fig. 3. The visualization interface (Chen et al., 2017) of our case study I (Congestion exploration).


Fig. 4The visualization interface of our case study II (Public security control).


S2(software: Freecol).Fig. 8. Illustration for the usage scenario S3 (software: Carol).Fig. 7. Hair modeling results using our Hair-GAN with single-view images as input.

本文的贡献是:

  • 城市计算中统一数据源、其内在语义和和潜在知识的概念型全息数据表示。

  • 关于目标事件准全息数据采样的准全息计算模型

  • 如何利用我们的模型来分析城市计算问题。

  • 基于准全息计算模型的有前景的开放问题。


关键词: 全息模型,城市数据表示

     

全文信息

Quasi-holography computational model for urban computing

BY:Baoquan Chen, Qiong Zeng, Zhanglin Cheng


Abstract: 

Vast amounts of data are produced with the development of smart cities and urban computing technologies. The data is often captured from multiple sensors, with heterogeneous structures and highly decentralized connections.Integrated data representation and smart computational models are required for more complex  tasks in urban computing. We dwell deeply on two fundamental questions  can we provide an integrated data representation for the whole cyber-physical social system? And, can we provide an integrated framework to choose the appropriate data for understanding a specific urban event? A holography data representation and the quasi-holography computational model have been proposed to address these problems. We describe case studies using the quasi-holography computational model, and discuss further problems to solve regarding our model.


Keywords: 

Holography model,Urban data representation


Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468502X19300324


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小编这里同时给大家奉上本文作者陈宝权老师、曾琼老师在VI2018年第三期上发的文章多属性可视嵌入的组合优化

Group optimization for multi-attribute visual embedding

Qiong Zeng, Wenzheng Chen, Zhuo Han, Mingyi Shi, Yanir Kleiman, Daniel Cohen-Or,  Baoquan Chen, Yangyan Li

(点击标题可查看其中文导读)

Link :

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468502X18300408



点击左下角,查看原文


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