JUST技术:探查城市中的异常事件



城市在正常运行的过程中,也伴随着一些异常事件的发生,例如某一路段突发的交通拥堵,这些异常事件往往会对我们带来负面影响。2014年12月31日,30多万人涌入上海外滩观看除夕灯光秀,人群的数量远远超出了组织者的预期。过度拥挤导致了一场悲惨的踩踏事件(图1),最终造成36人死亡,49人受伤。图1 2014年外滩踩踏事件对城市中异常事件的及时感知甚至提前预测,能够帮助政府或是相关机构及时应对突发异常,将...

JUST技术:面向时空数据场景的SQL优化器



一、背景介绍随着智能城市建设的不断升温,海量的时空数据也基于现代的智能设备和卫星定位系统不断产生。在这个过程当中,因为传统的技术无法解决海量时空数据的管理问题,所以出现了很多新技术和新方法,Geomesa就是针对时空场景的开源数据引擎的优秀代表。Geomesa在时空数据方面,一方面完全兼容了OGC规范,可以对时空数据进行非常方便的操作,另一方面它能够基于分布式大数据组件来对时空数据进行存储和查询,...

JUST技术:从GPS数据中挖掘用户行为习惯



智能设备(如智能手机、互联可穿戴设备)的使用呈指数级的增长。据统计,80%的互联网用户拥有智能手机[1],而移动应用程序的使用每年以6%的速度增长,这创造了大量的信息,并带来了大量的研究和商业机会,如智能城市建设、个性化推荐系统等。根据MIT 的技术研究[2],从手机中收集的GPS位置信息可以洞察出用户的行为习惯,那么我们如何利用这些GPS位置信息去挖掘出用户个体和群体的行为和习惯呢?本文将介绍在...

京东城市时空数据引擎JUST 斩获“2020年度AI生产力创新奖”



近日,由智一科技产业媒体矩阵智东西、车东西、芯东西联手发起的2020年度AI生产力创新奖评选结果揭晓,京东科技集团“智能城市操作系统”时空大数据引擎JUST(JD Urban Spatio-Temporal Data Engine)因在IOT与智慧城市领域的应用成果,斩获“2020年度AI生产力创新奖”。作为智一科技旗下产业媒体矩阵发起的面向中国AI及先进技术产业落地的年度奖项,AI生产力创新奖旨...

时空AI技术:深度强化学习在智能城市领域应用介绍



深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态,动作,奖励是三要素。在建模过程中,智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境,然后接收到下一时刻状态信息和奖励。以众所周知的AlphaGo为例,盘面就是当前的状态,动作就是下一步往哪里落子,奖励就是最终的输赢。整个强化学习过程就是不断与环境交互,在交互的过程中产生数据,并利用这些交互产生的数据来学习的过程。正是在深...

GitLab CI出现错误:Could not resolve host: xxxx



背景:自己在VMware上Ubuntu里搭了一个CI服务器,连接公司的git。不知什么情况,突然报了以下错误:但是我在宿主机上ping我的域名,能够ping通:网上说可能是系统更新的问题,设置了代理,实际情况中,我没有设置任何代理,每次更新,系统我也没有让其更新。执行下列的语句,仍然无效:git config --global --unset http.proxy原因分析:因为我的CI采用的是do...