智慧社區(qū)的構建領域零散、 應用水平也不高,作為智慧城市組成的基本單元，己有的智能小區(qū)、數(shù)字社區(qū)等建設方案也存在著不同程度的問題，智慧社區(qū)所面臨的主要問題包括: (1)智慧社區(qū)缺乏智慧化，只是空泛的管理模式，沒有做到；(2)缺乏統(tǒng)一規(guī)劃和標準，普智慧化的精細管理以及為人們提供個性化的服務:遍適用性的信息共享和業(yè)務協(xié)同的機制尚未建立，從行業(yè)到企業(yè)，各自都有自己的標準，相互間的兼容性差， 從而給用戶生活帶來不便， 用戶如果要增加或替換就很可能導致該設備無法有效地融入到已有的系統(tǒng)中:家中的智能設備。環(huán)境感知告知工作人員智慧垃圾桶滿溢情況，安排工人清理，及時性更高，同時可節(jié)省人力成本。一體化環(huán)境感知意義
移動群智感知任務往往并發(fā)出現(xiàn)，其中感知節(jié)點數(shù)量與任務數(shù)量的比例影響了感知能力優(yōu)化組合的方式，主要存在兩種情況：感知節(jié)點資源充足和感知節(jié)點資源匱乏。針對感知節(jié)點資源充足的情況，要求每個工作者完成一個任務以保證任務完成的質量，優(yōu)化目標是移動距離和激勵成本。針對該問題，利用多目標優(yōu)化模型求解，分別通過線性加權法和妥協(xié)約束法將雙目標轉化為單目標，采用整數(shù)線性規(guī)劃方法（如分支定界法）求解。（1）感知節(jié)點資源充足（2）感知節(jié)點資源匱乏面向多任務的感知能力優(yōu)化組合針對感知節(jié)點資源匱乏情況，需要每個工作者完成多個任務以增加任務被完成的總比例（即任務完成率）。此時，優(yōu)化的目標是比較大化個體任務分配個數(shù)以提高任務完成率和**小化群體移動距離以縮短任務完成時間。聽覺環(huán)境感知傳感器環(huán)境感知它是一種系統(tǒng)性、多維度和多尺度監(jiān)測分析的新思想，要求從系統(tǒng)論的角度思考城市感知問題。
環(huán)境感知體系是空天地協(xié)同的城市多尺度綜合感知體系，是未來智慧城市建設的力量。從城市監(jiān)測到城市感知是一個質的飛躍，難度很大，需要多學科合作，尤其是測繪、地理與信息的合作。同時，隨著物聯(lián)網(wǎng)成為“新基建”的重要組成部分，應注重思考地理信息感知設備如何融入“新基建”。智慧城市是在數(shù)宇城市建立的基礎框架上，通過物聯(lián)網(wǎng)將現(xiàn)實世界與數(shù)字世界進行有效融合自動和實時地感知現(xiàn)實世界中人和物的各種狀態(tài)和變化，由云計算中心處理其中海量和復雜的計算與控制，為城市管理和公眾提供各種智能化的服務。
智慧環(huán)保的價值環(huán)保物聯(lián)網(wǎng)應用在環(huán)境質量監(jiān)測、行業(yè)、企業(yè)污染防治、總量減排等履行環(huán)保職責中還沒有充分發(fā)揮作用，影響了環(huán)境保護的效果。智慧環(huán)保的建設是一個從上至下的過程，要充分協(xié)調，做好智慧環(huán)保的建設、預算、維持和完善機制，通過層級制度保證政策的落實。生態(tài)環(huán)境保護已經(jīng)進入一個全新的階段，未來將建立覆蓋全國重要生態(tài)功能區(qū)的生態(tài)地面監(jiān)測站點，加強環(huán)境衛(wèi)星和無人機的監(jiān)測能力建設，融合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算等多種技術，構建天地一體化的國家生態(tài)環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡，守衛(wèi)綠色地球。環(huán)境感知平臺實時監(jiān)測植物所需的土壤養(yǎng)分含量，及時預警提醒，按需智能施肥。
移動群智感知任務分配涉及兩類重要實體，即感知任務和任務參與者，關鍵在于如何利用優(yōu)化模型和算法，在候選者選擇質量的參與者執(zhí)行任務，以保證低成本地獲取足量的質量數(shù)據(jù)。針對如何為城市空間中的單個感知任務（如城市某重點區(qū)域交通動態(tài)）選擇合適感知節(jié)點這一問題，提出了基于信用分布的影響力比較大化算法，預測感知參與度。將基于事件的社交網(wǎng)絡（EBSN, Event-Based Social Network）的活動視為感知任務，綜合考慮任務的內容特征、時空情境特征和社會影響特征，提高預測用戶參與任務的準確率，即提高感知能力發(fā)現(xiàn)和任務分配的命中率。如圖2所示，將感知節(jié)點挑選的問題形式化為偏好-影響力**選擇問題，即尋找對當前感興趣且具有影響力的用戶集。方法框架包括用戶-任務偏好建模和影響力比較大化兩個部分。環(huán)境感知平臺實時監(jiān)測區(qū)域內病蟲害情況并做出預測，由軟件系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)智能預警，通知監(jiān)管單位有效作業(yè)。淺談環(huán)境感知行業(yè)格局
梳理城市時空信息平臺及典型應用，分析了未來智慧城市感知、管理與決策面臨的挑戰(zhàn)。一體化環(huán)境感知意義
針對異構多任務的感知能力發(fā)現(xiàn)與分配問題，需要綜合考慮感知節(jié)點和任務之間的時空相關性。在城市環(huán)境中，鑒于越來越多的感知任務需要利用多源感知信息，提出一種支持多并發(fā)的感知節(jié)點發(fā)現(xiàn)和任務分配機制至關重要。然而，現(xiàn)有方法大多側重于同構任務。由于不同的時空任務需求和感知情境，需要綜合考慮感知節(jié)點的時空屬性，挖掘時空相關的感知節(jié)點能力。為此，提出并形式化定義跨空間異構多任務分配問題，將數(shù)據(jù)質量比較大化和總激勵預算作為約束條件。利用異構任務間的隱式時空相關性，提出一種兩階段求解方法，有效地處理共享資源池中的多個并發(fā)任務?；诋愘|任務的時空分布條件與群體用戶的時空移動行為模式，從感知質量與感知成本兩個維度出發(fā)，提出基于多輪線性加權和粒子群優(yōu)化的任務分配算法。一體化環(huán)境感知意義
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