边缘计算是什么意思（边缘计算盒子）

本文目录

1. 什么是智慧城市？
2. 墙柱起步筋5公分是什么意思？
3. 什么是数据清洗？
4. 深度学习是什么意思？
5. 最小清晰高度什么意思？

什么是智慧城市？

谢谢题主邀请，要想更深入地了解智慧城市，我们首先要了解一下它的定义。

国际上对于它的广义定义是这样的：智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会下一代创新（创新2.0）环境下的城市形态，通过面向知识社会的创新2.0的方法论应用，构建用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的城市可持续创新生态。

上面的概念可能比较难理解，咱们换个通俗的说法：智慧城市其实是一种发展目标，是人们对于未来城市的想象，为的是最大化地优化城市功能。通过实现信息化、工业化与城镇化深度融合，优化资源配置，提升生产效率，用更少的资源创造更多的价值。并且帮助缓解“大城市病”，提高城镇化质量，实现精细化和动态管理和改善市民生活质素。

图片来自网络，版权属于原作者

如今，全世界都在寻找如何构建智慧城市，诺贝尔奖获得者斯蒂格利茨曾说：在21世纪初期，影响世界最大的两件事，一是美国的新技术革命，二是中国的城市化。如果这两件事结合起来同时在中国发生，当城市有了大脑、区域有了智慧，世界将会发生什么变化呢？值得期待。

那么它在中国的发展如何呢？

据权威机构估计，到2021年中国智慧城市技术投资规模将达到346亿美元，2017-2021年复合增长率将达到18.7%。

同时，有最新数据显示，中国5%的副省级以上城市、83%的地级城市，总计超过500个城市，都在《政府工作报告》或“十三五”规划中明确提出或正在建设智慧城市。其中，已有290个城市入选国家智慧城市试点。

全球智慧城市建设数量，资料来源德勤

说到智慧城市的建设，其实这是一个需要多方参与的开放平台，无论是政府、企业、研究机构，还是市民，都要参与到智慧城市的建设过程中。不同的主体担负了不同的任务——政府出台政策和规划，企业进行建设和服务，研究机构发布标准和建议，而市民作为使用和评价的主体，会参与始终。

其中，政府和企业是智慧城市建设的主力军。如今，他们已经在城市交通，政府事务，环境保护等方面做出了一定的成绩。

在国内，阿里巴巴的王坚博士是国内第一位根据智慧城市提出“城市大脑”概念的科学家。而阿里巴巴的所在地——杭州，也成为了城市大脑落地的第一站。并且，城市大脑还取得了一定的成绩。

智慧交通

自从2016年，阿里云与杭州市合作发布首个城市大脑以来，杭州已经有420平方公里被覆盖，相当于65个西湖，试点区域通行时间足足减少15.3%。

杭州萧山区还创新实现了120救护车等特种车辆的优先调度，一旦急救点接到电话，城市大脑就会根据交通流量数据，自动调配沿线信号灯配时，为救护车即时定制一条一路绿灯的生命线，还可以做到减少对其它交通的影响。实际结果表明，救护车到达现场的时间比原来缩短了将近一半。

不久前，杭州城市大脑还获得IDC评选的亚太区智慧城市大奖。

如今，杭州城市大脑升级至3.0时代，通过数据融通，不仅能够帮助治理城市交通，还解决了停车难等问题。

智慧政务

过去，普通老百姓为了办理一张证件，往往需要在同个部门或者不同部门之间来回多次，才能顺利完成办证过程。但如今，基于城市大脑，打破了传统各部门之间的信息孤岛，只需一张身份证，市民就可以办理查询包括不动产、社保等多达296个事项。

智慧环境

除了上面提到的几个方面，在防控环境污染上，城市大脑同样也有出色的表现。

在北京市通州区，城市大脑就接入上千个大气监测视频及扬尘预警传感设备，并打通通州区城管委、住建局、环保局等多部门的信息平台，从而实现了一网通办防控污染。

今年4月，通州城市大脑-生态环境综合管理平台、杭州城市大脑双双入选“2018智慧城市十大样板工程”。

目前城市大脑已经在杭州、衢州、苏州、澳门、吉隆坡等境内外十几个城市落地，支持当地交通治理、环境保护、城市精细化管理等创新实践。

虽然现在拥有城市大脑，但这并不是智慧城市的全部，如果你有更多关于智慧城市的想法，欢迎给我留言。

墙柱起步筋5公分是什么意思？

剪力墙垂直钢筋伸进构造边缘柱。
端柱定义时应该把这两根筋算上。因为广联达默认的计算规则中，剪力墙钢筋根数是按墙净长度来计算的。如果不在端柱中定义，剪力墙算到端柱边缘就不会再计算了，这两根墙筋就漏掉了。

什么是数据清洗？

在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。

这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。

但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。

通过向机器学习算法提供具有此类异常的数据，我们是否可以及时，全面地访问相关信息?

不，当然不!首先需要清除此类数据。

这就是数据清理的地方!

数据清理是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要!

简而言之，如果尚未清理和预处理数据，则机器学习模型将无法正常工作。

尽管我们经常认为数据科学家将大部分时间都花在修补ML算法和模型上，但实际情况有所不同。大多数数据科学家花费大约80%的时间来清理数据。

为什么?由于ML中的一个简单事实，

换句话说，如果您具有正确清理的数据集，则简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。

我们将在本文中涉及与数据清理相关的一些重要问题：

a.什么是数据清理?

b.为什么需要它?

c.数据清理有哪些常见步骤?

d.与数据清理相关的挑战是什么?

e.哪些公司提供数据清理服务?

让我们一起开始旅程，了解数据清理!

数据清洗到底是什么?

数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题(“脏”)的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。

通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误。

为什么需要数据清理?

通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。

这有点像准备长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这一噩梦的困扰。

我们只需要这样做，否则我们就无法开始玩乐。就这么简单!

让我们来看一些由于“脏”数据而可能在各个领域出现的问题的示例：

a.假设广告系列使用的是低质量的数据并以不相关的报价吸引用户，则该公司不仅会降低客户满意度，而且会错失大量销售机会。

b.如果销售代表由于没有准确的数据而未能联系潜在客户，则可以了解对销售的影响。

c.任何规模大小的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到政府的严厉处罚。例如，Facebook因剑桥数据分析违规向联邦贸易委员会支付了50亿美元的罚款。

d.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。

数据清理涉及哪些常见步骤?

每个人都进行数据清理，但没人真正谈论它。当然，这不是机器学习的“最奇妙”部分，是的，没有任何隐藏的技巧和秘密可以发现。

尽管不同类型的数据将需要不同类型的清除，但是我们在此处列出的常见步骤始终可以作为一个良好的起点。

因此，让我们清理数据中的混乱!

删除不必要的观察

数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观测值。不需要的观察包括重复或不相关的观察。

a.在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果。例如，当我们组合多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。

b.不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(例如污迹或非数字字符)是无关紧要的观察结果。这样的观察结果是任何没有用的数据，可以直接删除。

修复结构错误

数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。

结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误。这些错误通常包括：

a.功能名称中的印刷错误(typos)，

b.具有不同名称的相同属性，

c.贴错标签的类，即应该完全相同的单独的类，

d.大小写不一致。

例如，模型应将错字和大小写不一致(例如“印度”和“印度”)视为同一个类别，而不是两个不同的类别。与标签错误的类有关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个单独的类，则应将它们组合在一起。

这些结构错误使我们的模型效率低下，并给出质量较差的结果。

过滤不需要的离群值

数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值。数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值。这样的异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题。例如，线性回归ML模型的稳定性不如RandomForestML模型强。

但是，离群值在被证明有罪之前是无辜的，因此，我们应该有一个合理的理由删除一个离群值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时却不能。

我们还可以使用离群值检测估计器，这些估计器总是尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值。

处理丢失的数据

机器学习中看似棘手的问题之一是“缺少数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理丢失的数据，因为大多数应用的ML算法都不接受带有丢失值的数据集。

让我们看一下两种最常用的处理丢失数据的方法。

a.删除具有缺失值的观察值：

这是次优方式，因为当我们丢弃观察值时，也会丢弃信息。原因是，缺失的值可能会提供参考，在现实世界中，即使某些功能缺失，我们也经常需要对新数据进行预测。

b.根据过去或其他观察结果估算缺失值：

这也是次优的方法，因为无论我们的估算方法多么复杂，原始值都会丢失，这总是会导致信息丢失。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能会提供信息，因此应该告诉我们的算法是否缺少值。而且，如果我们推算我们的价值观，我们只是在加强其他功能已经提供的模式。

简而言之，关键是告诉我们的算法最初是否缺少值。

那么我们该怎么做呢?

a.要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”即可。通过这样做，我们实质上是添加了新的功能类别。

b.要处理丢失的数字数据，请标记并填充值。通过这样做，我们实质上允许算法估计缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。

与数据清理相关的主要挑战是什么?

尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自己的挑战。一些主要挑战包括：

a.对引起异常的原因了解有限。

b.错误地删除数据会导致数据不完整，无法准确地“填写”。

c.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图非常困难。

d.对于任何正在进行的维护，数据清理过程既昂贵又费时。

https://www.toutiao.com/i6821025363057967624/

深度学习是什么意思？

深度学习是近几年来随着信息社会发展、学习科学发展及课程改革向纵身推进而出现的一种新的学习样态和形式。

关于深度学习的概念解释，目前有多种答案，不少专家学者都作出了本质含义一致到表述略有不同的解释。

黎加厚教授认为，深度学习是在理解的基础上，学习者能够批判地学习新思想和事实，并将它融入原有的认知结构中，能够在众多思想间进行联系，并能够将已有知识迁移到新的情境中，做出决策和解决问题的学习。

郭华教授认为，深度学习是在教师的引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心地积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程，并具有批判理解、有机整合、建构反思与迁移应用的特征。

深度学习具有几个特质。一是触及人的心灵深处的学习。二是体验式学习。三是深刻理解与实践创新的学习。

深度学习是培养学生学科素养、创新能力，提高学生学习质量效果、促进教学改革的新的学习型态，也是目前教学改革所追求的目标与境界之一。

最小清晰高度什么意思？

 最小清晰高度是消防防排烟系统的专业术语，指的是烟层下边缘至室内地面的高度。多用于防排烟系统计算或消防安全评估烟控系统的设计及指标量化。

最小的清晰高度应按以下公式计算：3m及以下：Hq=0.5H。3m以上：Hq=1.6十0.1H。式中：Hq–最小清晰高度(m)。

H–对于单层空间，取排烟空间的建筑净高度(m)；对于多层空间，取最高疏散楼层的层高（m）。