Under de senaste åren har utvecklingen av sensorteknik lett till att smarta städer har skapat heterogena data från Internet of Things (IoT). Därför är utveckling och spridning av olika aspekter av IoT-baserade applikationer nödvändiga för att minera det potentiella värdet av data till nytta för människor och deras liv. Variationen, volymen, heterogeniteten och realtidskaraktären hos data från smarta städer utgör dock stora utmaningar. I detta dokument föreslår vi ett semantiskt ramverk som integrerar sakernas internet med maskininlärning för smarta städer. Den föreslagna ramen hämtar och modellerar urban data för vissa typer av IoT-tillämpningar baserade på semantisk och maskininlärning teknik. Dessutom föreslår vi två fallstudier: upptäckt av föroreningar från fordon och upptäckt av trafikmönster. De experimentella resultaten visar att vårt system är skalbart och kan ta emot ett stort antal urbana regioner med olika typer av IoT-tillämpningar.
Zhang m.fl. REF presenterade ett semantiskt ramverk som integrerar sakernas internet med maskininlärning för smarta städer.
Semantic Framework of Internet of Things for Smart Cities: Case Studies
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}