其中多模態(tài)數(shù)據(jù)包括時間、文本、圖像以及用戶交互信息，文本信息用于發(fā)現(xiàn)線索，時間信息用于事件分割，圖像及用戶交互信息用于關聯(lián)線索。通過跨模態(tài)語義關聯(lián)，將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)映射到同一個空間，實現(xiàn)對跨模態(tài)數(shù)據(jù)的關聯(lián)與推薦?；趤碜孕吕宋⒉┲嘘P于兩個社會事件(“天津”,“巴黎恐襲”)的微博數(shù)據(jù)進行實驗。結(jié)果表明，所提出方法發(fā)現(xiàn)的線索代表性較高，生成的事件脈絡可有效關聯(lián)多模態(tài)數(shù)據(jù)用于刻畫事件進展，并且通過關聯(lián)跨模態(tài)數(shù)據(jù)能夠提升所選擇數(shù)據(jù)的相關性與多樣性。環(huán)境感知技術通過環(huán)境監(jiān)測治理綜合系統(tǒng)，實現(xiàn)水質(zhì)監(jiān)測、空氣質(zhì)量監(jiān)測、土壤監(jiān)測。自助式環(huán)境感知要點

在移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展的背景下，用戶可以通過線上/線下多種方式貢獻數(shù)據(jù)。群智融合計算旨在研究如何挖掘或融合群體智能（群體態(tài)度、認知偏好、行為模式、交互規(guī)律等），以實現(xiàn)對低質(zhì)冗余、內(nèi)容豐富、多維互補群體貢獻數(shù)據(jù)的高效處理和語義理解。在線社交網(wǎng)絡中群體所貢獻的數(shù)據(jù)往往能夠反映感知事件的不同側(cè)面，如何關聯(lián)同一事件的多模態(tài)群體數(shù)據(jù)，實現(xiàn)事件演化的智能感知與脈絡呈現(xiàn)具有現(xiàn)實意義。針對此，提出分層圖模型融合多維關系，環(huán)境感知技術利用圖挖掘等方法實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的關聯(lián)表達，進而生成事件演化脈絡。自助式環(huán)境感知要點信息聚焦服務等多種方法和技術，構(gòu)建互聯(lián)互通的城市感知基礎體系。

環(huán)境感知技術能突破連續(xù)、高精度和準實時時空信息感知技術瓶頸，構(gòu)建城市群-街區(qū)的多尺度綜合感知服務系統(tǒng)，形成多尺度綜合感知技術和標準體系，提升城市時空信息感知服務能力。認知“空天地’平臺的觀測能力，深度協(xié)同“位置-圖像視頻’感知手段，實現(xiàn)城市群至街區(qū)的地表要素變化信息、人車物運動目標和室內(nèi)地下復雜場景的在線感知，并提供按需服務。當前城市要素感知手段豐富，但存在不同程度的時空觀測盲區(qū)，無法完全滿足地表要素的動態(tài)連續(xù)感知需求。

建設產(chǎn)業(yè)生態(tài)，促進開放可持續(xù)。城市感知體系的產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)成非常豐富，涵蓋了眾多的參與主體，共創(chuàng)共建共享城市感知體系勢在必行。基于此，未來以標準驅(qū)動，共同打造城市感知體系產(chǎn)業(yè)生態(tài)，并根據(jù)不同發(fā)展階段采取對應的產(chǎn)業(yè)推進策略，匹配產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑與市場需求，才能推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游都能夠健康發(fā)展，實現(xiàn)城市感知體系參與各方的多方共贏。總的來看，在數(shù)字化浪潮下，萬物互聯(lián)將不再是一句口號，以感知塑造智能、智能提升認知、認知銳化感知，推動城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型條塊深度融合，實現(xiàn)智慧城市可持續(xù)發(fā)展，是順應時代發(fā)展的必然選擇，也是推進國家治理現(xiàn)代化的重要途徑，相信隨著城市感知體系的建設加速推進，將會更好地實現(xiàn)城市精細化治理，讓智慧城市真正為老百姓創(chuàng)造美好生活，并激發(fā)千行百業(yè)的創(chuàng)新活力。環(huán)境感知技術就是當游客靠近設備，自動播放與當前環(huán)境相關的聲音，增強游客的游園體驗。

群智感知利用存在的智能設備（智能手機、可穿戴設備、車載設備等），實現(xiàn)靈活機動且成本低廉的數(shù)據(jù)收集。移動群智感知(Mobile Crowd Sensing)是群智感知的一種特殊形式，其以大量普通用戶及攜帶的智能設備作為感知節(jié)點，利用大眾的分布性、靈活移動性和機會連接性實現(xiàn)大規(guī)模時空感知。相比群智感知，移動群智感知覆蓋范圍更廣、靈活性更強，是一種“以人為中心”的感知模式，通過利用顯式或隱式的大眾“智慧”（即群體智能），對低質(zhì)、冗余、碎片化感知數(shù)據(jù)進行推薦和增強理解，進而為城市計算提供更加質(zhì)量的數(shù)據(jù)。通過智慧噴灌數(shù)據(jù)環(huán)境感知技術，根據(jù)植物實時需水情況實現(xiàn)自動澆水或停止?jié)菜_到智能化、精細化。精細化環(huán)境感知主流定位方式

環(huán)境感知技術可以是傳感器，是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息。自助式環(huán)境感知要點

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(zhì)量的參與者執(zhí)行任務，以保證低成本地獲取足量的質(zhì)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(nèi)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。自助式環(huán)境感知要點

江蘇久智環(huán)境科技服務有限公司總部位于南京市江寧區(qū)江寧開發(fā)區(qū)水閣路8號，是一家環(huán)境治理、水土保持技術的開發(fā)與應用；環(huán)境工程、市政工程、園林綠化工程的設計、咨詢和施工；污水處理項目投資及運營；物業(yè)管理；建筑材料、機械設備、苗木花卉、園林綠化養(yǎng)護品、機械設備的銷售；自營和代理各類商品和技術的進出口業(yè)務（國家限定公司經(jīng)營或禁止進出口的商品和技術除外）；城市生活垃圾清理；道路清掃、保潔服務；物聯(lián)網(wǎng)技術軟硬件產(chǎn)品、儀表儀器的研發(fā)、設計、生產(chǎn)和銷售；信息系統(tǒng)集成及維護服務；信息技術咨詢服務；數(shù)據(jù)處理和存儲服務；物聯(lián)網(wǎng)技術咨詢；園林養(yǎng)護；市政養(yǎng)護。的公司。公司自創(chuàng)立以來，投身于科學綠化四級監(jiān)管平臺，科學綠化數(shù)字圖譜，科學綠化養(yǎng)護傳感裝置，苗木花卉，是建筑、建材的主力軍。久智環(huán)境始終以本分踏實的精神和必勝的信念，影響并帶動團隊取得成功。久智環(huán)境始終關注建筑、建材市場，以敏銳的市場洞察力，實現(xiàn)與客戶的成長共贏。