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孙立明博士:大数据处理与物联网在智慧城市中技术应用研究

摘要:孙立明博士认为,大数据处理技术、物联网,技术在智慧城市相关技术的研究工作仍处于发展阶段。如何将学术研究成果真正应用到工程实际中,特别是应用到核心领域中,持久化存储数据,实时检索数据,对数据进行及时的分析和处理,并提供高效的计算框架,最终对数据实现有效的感知与控制。

中国教育信息化网讯 2021年1月11日,孙立明博士在接受记者采访“大数据处理技术与智能网络在智慧城市中的应用研究”为题的做报道。围绕大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全,物联网数据分析,智慧城市相关技术,提高系统灵活性,应对大数据处理技术的间歇性和不确定性,保障物理系统的安全和网络安全,提升用户服务水平,提高智慧城市和智能化运维等应用场景,详细介绍了大数据与物联网对智慧城市的支撑作用。

图片来源:孙立明博士生活照

孙立明博士对大数据处理技术、物联网和智慧城市相关技术的发展现状进行了详细介绍。智慧城市建设涉及对海量多源异构数据进行整合和智能分析,需要有一个具备高扩展性,高性能的大数据处理平台,针对智慧城市数据的特点和对大数据处理技术支撑平台中的要求,研究了大数据处理的关键技术,构建了基于Hadoop+内存计算+Spark技术体系,以支持PB级结构化和非结构化数据的存储,海量异构数据的集成,并提供了在线数据查询/搜索,数据分析工具以支持事务处理型和在线分析查询类的应用。

图片来源:孙立明博士学术研讨会报告截图

大数据与物联网属于网络技术当中的重要构成部分,其在应用的时候,以互联网为基础,经过利用网络,可以使具有一定距离的人们依然可以进行信息交流。智慧城市作为大数据分析技术、物联网进行结合获得的产物,其通常被应用于城市建设当中,完成信息传递的目标。而且在应用过程中,通常出现在智慧城市当中的智慧层、网络层等部分,可以智慧城市可以正常发挥作用。

最后,孙立明博士介绍了互联网大数据处理技术等领域开展的研究工作与相关成果,包括从仿真和实测数据对比中发现了基于机理模型方法的局限性、随机矩阵理论的应用及其优势、暂态稳定分析、基于深度强化学习的Means算法等相关研究成果。


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