计算机代写|机器学习代写machine learning代考|A Cross-Domain Landscape of ICT Services in Smart Cities

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机器学习是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域,也就是说,利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据(称为训练数据)建立模型,以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用,如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉,在这些应用中,开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Layered View of Smart Services

To unify the structure of smart city services and to build a basis for their interconnected holistic description, we introduce the concept of a layered view of the smart city [1]. The approach is based on service value proposition where the structure emerges automatically from the ordering of services according to their purpose.

In this model, five layers of services are identified where the layer one is proposing the value to the final user such as city citizen. Services from lower layers are providing their functionality to services from the upper level. These five layers are: (1) smart features – complex services, offering high perceived value to the city citizens. The value proposition depends on a particular configuration of services from the lower levels (e.g., mobility); (2) smart services-complex services that are using other (more simple) services. Their value proposition is aimed at smart features, even the possibility to use them directly is not excluded, but very limited (e.g., traffic control); (3) support services-simple services with predefined API that you can use to obtain particular information (e.g., vehicle of public transport position check); (4) software-layer that contains all basic software systems that are used to collect, store, process, or control the data; (5) hardware-layer of basic devices to get the data, e.g., sensors, activators, servers, and networks. This approach allows us to model the structure of the services across different domains and it identifies the smart service system in which the value can be perceived, diffused, and co-created on different layers of the service structure.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Urban Planning

Building a smart city needs to take many factors into consideration. To create a city that can adapt citizens needs and demands as well as changing technologies, it is necessary to approach the smart city design in a holistic way. Urban planning aims at connecting all the other parts of the city into one interconnected functional entity. Therefore, urban planning can be defined as “a technical and political process concerned with the control of land use and design of urban environments, which can benefit from trace data, analysis and mining” $[30,31]$. We consider that urban planning creates prerequisites for all other services within the smart city and is responsible for deciding how many infrastructures the city needs, how they should be distributed and whether the infrastructure is sufficient for the needs of citizens. We can therefore state that “an efficient urban planning can, without any doubts, improve the quality of the life of all the citizens” [24].

Important tools for efficient urban planning are data tracing, data mining and analysis. There are open datasets as well as preserved datasets from the enterprises. Currently, due to crowdsourcing initiatives, when citizens play a role of sensor (usually by means of their smart phones), open data contain a wide range of data about location of citizens. On the other hand, preserved data from telecommunication companies also provide valuable insights into mobility across the city. Additionally, there are plenty of datasets regarding demographic and geographic information provided by the city. These datasets represent a valuable source for data mining and analysis and can support efficient urban planning [31]. As plotted in Fig. 1, urban planning includes a wide range of services. One of the most significant groups of services is smart buildings. Smart buildings are defined as the buildings with intelligent features such as ability to measure, store, and analyze data from the environment, namely for the purpose of household automation $[13,8]$, energy savings $[23]$, or building safety $[32]$.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Smart Energy

One of the fundamental elements in smart cities is the optimization of energy use within the entire community, which aims at achieving eco-friendly lifestyle with high quality of living $[27,34,7]$. The crucial role in this process is operated by ICT empowered electricity grid, which is known as the smart grid. In the smart grid, the ICT infrastructure improves efficient use of the physical infrastructure, providing the capacity to safely integrate more renewable energy sources and smart devices, delivering power more efficiently in secure and reliable way through new control and monitoring capabilities. By using automatic grid reconfiguration, the city can prevent or restore outages and enable consumers to have greater control over their consumption of electricity $[35,36,37]$.

Several concepts of smart grid development and implementation have been introduced [17]. However, a complete picture of the smart grid ICT architecture and its existing design alternatives is still missing. When building the view in Fig. 2, we studied smart grid implementation from EU and USA. A valuable input for our study was the DISCERN project [18], which resulted into the generally accepted smart grid Reference Architecture (SGAM) model, as well as a usecase approach to smart grid development, where the use cases help to determine the key performance indicator (KPI) for the smart grid architecture [10]. Another project, called Grid4EU, presents six demo architectures. All of them were created with regard to SGAM. One of the demo architectures was proposed by a Czech energy distribution company [18]. This proposed solution focuses on automatic operation within the grid. It is supported by remote-control devices and connections that enable fast communication via regional dispatcher system. Another useful information source about smart grid architecture development in the USA was provided by a study of the California State University of Sacramento [38]. Although its main focus was cyber security and vulnerability of smart grid architecture, this study also brings information about the architecture itself and its stage of development in the USA. Finally, the description of the hardware part of the smart grid infrastructure can be found in [21], where the purpose of all hardware components in Fig. 2 is described.

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机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Layered View of Smart Services

为了统一智慧城市服务的结构并为其相互关联的整体描述奠定基础,我们引入了智慧城市分层视图的概念[1]。该方法基于服务价值主张,其中结构根据服务目的从服务排序中自动出现。

在该模型中,识别了五层服务,其中第一层向最终用户(如城市公民)提出价值。来自较低层的服务正在为来自较高层的服务提供它们的功能。这五个层次是:(1)智能功能——复杂的服务,为城市居民提供高感知价值。价值主张取决于较低级别的特定服务配置(例如,移动性);(2) 智能服务——使用其他(更简单)服务的复杂服务。他们的价值主张是针对智能功能,甚至不排除直接使用它们的可能性,但非常有限(例如,交通控制);(3) 支持服务——具有可用于获取特定信息的预定义 API 的简单服务(例如,公共交通工具位置检查的车辆);(4) 软件层,包含用于收集、存储、处理或控制数据的所有基本软件系统;(5) 获取数据的基本设备的硬件层,例如传感器、激活器、服务器和网络。这种方法使我们能够对跨不同领域的服务结构进行建模,并识别出可以在服务结构的不同层上感知、传播和共同创造价值的智能服务系统。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Urban Planning

建设智慧城市需要考虑很多因素。为了创建一个能够适应市民需求和需求以及不断变化的技术的城市,有必要以整体方式进行智慧城市设计。城市规划旨在将城市的所有其他部分连接成一个相互关联的功能实体。因此,城市规划可以定义为“一个与控制土地使用和城市环境设计有关的技术和政治过程,它可以从追踪数据、分析和挖掘中受益”[30,31]. 我们认为,城市规划为智慧城市内的所有其他服务创造了先决条件,并负责决定城市需要多少基础设施、它们应该如何分布以及基础设施是否足以满足市民的需求。因此,我们可以说,“毫无疑问,有效的城市规划可以提高所有公民的生活质量”[24]。

有效城市规划的重要工具是数据追踪、数据挖掘和分析。有来自企业的开放数据集和保留的数据集。目前,由于众包举措,当公民扮演传感器的角色(通​​常通过他们的智能手机)时,开放数据包含关于公民位置的广泛数据。另一方面,来自电信公司的保存数据也为了解整个城市的流动性提供了宝贵的见解。此外,还有大量关于城市提供的人口和地理信息的数据集。这些数据集代表了数据挖掘和分析的宝贵来源,可以支持有效的城市规划[31]。如图 1 所示,城市规划包括广泛的服务。最重要的服务组之一是智能建筑。[13,8], 节能[23],或建筑安全[32].

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Smart Energy

智慧城市的基本要素之一是优化整个社区的能源使用,旨在实现生态友好的生活方式和高品质的生活[27,34,7]. 在这一过程中,至关重要的角色是由信息通信技术赋能的电网运营,即智能电网。在智能电网中,ICT 基础设施提高了物理基础设施的使用效率,提供了安全集成更多可再生能源和智能设备的能力,通过新的控制和监控功能以安全可靠的方式更高效地供电。通过使用自动电网重新配置,城市可以防止或恢复断电,并使消费者能够更好地控制他们的电力消耗[35,36,37].

已经介绍了智能电网开发和实施的几个概念[17]。然而,仍然缺少智能电网 ICT 架构及其现有设计替代方案的完整图景。在构建图 2 中的视图时,我们研究了欧盟和美国的智能电网实施。我们研究的一个有价值的输入是 DISCERN 项目 [18],它产生了普遍接受的智能电网参考架构 (SGAM) 模型,以及智能电网开发的用例方法,其中用例有助于确定关键性能智能电网架构的指标(KPI)[10]。另一个名为 Grid4EU 的项目展示了六个演示架构。所有这些都是针对 SGAM 创建的。其中一个演示架构是由捷克能源分配公司 [18] 提出的。该提议的解决方案侧重于电网内的自动运行。它由远程控制设备和连接支持,通过区域调度系统实现快速通信。加利福尼亚州立大学萨克拉门托分校的一项研究提供了另一个关于美国智能电网架构发展的有用信息来源[38]。尽管其主要关注点是网络安全和智能电网架构的脆弱性,但本研究还提供了有关架构本身及其在美国发展阶段的信息。最后,智能电网基础设施的硬件部分的描述可以在[21]中找到,其中描述了图2中所有硬件组件的用途。它由远程控制设备和连接支持,通过区域调度系统实现快速通信。加利福尼亚州立大学萨克拉门托分校的一项研究提供了另一个关于美国智能电网架构发展的有用信息来源[38]。尽管其主要关注点是网络安全和智能电网架构的脆弱性,但本研究还提供了有关架构本身及其在美国发展阶段的信息。最后,智能电网基础设施的硬件部分的描述可以在[21]中找到,其中描述了图2中所有硬件组件的用途。它由远程控制设备和连接支持,通过区域调度系统实现快速通信。加利福尼亚州立大学萨克拉门托分校的一项研究提供了另一个关于美国智能电网架构发展的有用信息来源[38]。尽管其主要关注点是网络安全和智能电网架构的脆弱性,但本研究还提供了有关架构本身及其在美国发展阶段的信息。最后,智能电网基础设施的硬件部分的描述可以在[21]中找到,其中描述了图2中所有硬件组件的用途。尽管其主要关注点是网络安全和智能电网架构的脆弱性,但本研究还提供了有关架构本身及其在美国发展阶段的信息。最后,智能电网基础设施的硬件部分的描述可以在[21]中找到,其中描述了图2中所有硬件组件的用途。尽管其主要关注点是网络安全和智能电网架构的脆弱性,但本研究还提供了有关架构本身及其在美国发展阶段的信息。最后,智能电网基础设施的硬件部分的描述可以在[21]中找到,其中描述了图2中所有硬件组件的用途。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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