其中多模態(tài)數據包括時間、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線索。通過跨模態(tài)語義關聯，將不同模態(tài)的數據映射到同一個空間，實現對跨模態(tài)數據的關聯與推薦?；趤碜孕吕宋⒉┲嘘P于兩個社會事件(“天津”,“巴黎恐襲”)的微博數據進行實驗。結果表明，所提出方法發(fā)現的線索代表性較高，生成的事件脈絡可有效關聯多模態(tài)數據用于刻畫事件進展，并且通過關聯跨模態(tài)數據能夠提升所選擇數據的相關性與多樣性。環(huán)境感知技術通過環(huán)境監(jiān)測治理綜合系統，實現水質監(jiān)測、空氣質量監(jiān)測、土壤監(jiān)測。自助式環(huán)境感知要點

在移動互聯網、物聯網不斷發(fā)展的背景下，用戶可以通過線上/線下多種方式貢獻數據。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），以實現對低質冗余、內容豐富、多維互補群體貢獻數據的高效處理和語義理解。在線社交網絡中群體所貢獻的數據往往能夠反映感知事件的不同側面，如何關聯同一事件的多模態(tài)群體數據，實現事件演化的智能感知與脈絡呈現具有現實意義。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多模態(tài)數據的關聯表達，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，構建互聯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，構建城市群-街區(qū)的多尺度綜合感知服務系統，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，深度協同“位置-圖像視頻’感知手段，實現城市群至街區(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。

建設產業(yè)生態(tài)，促進開放可持續(xù)。城市感知體系的產業(yè)生態(tài)構成非常豐富，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?；诖?，未來以標準驅動，共同打造城市感知體系產業(yè)生態(tài)，并根據不同發(fā)展階段采取對應的產業(yè)推進策略，匹配產業(yè)發(fā)展路徑與市場需求，才能推動產業(yè)鏈上下游都能夠健康發(fā)展，實現城市感知體系參與各方的多方共贏。總的來看，在數字化浪潮下，萬物互聯將不再是一句口號，以感知塑造智能、智能提升認知、認知銳化感知，推動城市數字化轉型條塊深度融合，實現智慧城市可持續(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），實現靈活機動且成本低廉的數據收集。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、冗余、碎片化感知數據進行推薦和增強理解，進而為城市計算提供更加質量的數據。通過智慧噴灌數據環(huán)境感知技術，根據植物實時需水情況實現自動澆水或停止?jié)菜?，達到智能化、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，在候選者選擇質量的參與者執(zhí)行任務，以保證低成本地獲取足量的質量數據。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絡（EBSN, Event-Based Social Network）的活動視為感知任務，綜合考慮任務的內容特征、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；物聯網技術軟硬件產品、儀表儀器的研發(fā)、設計、生產和銷售；信息系統集成及維護服務；信息技術咨詢服務；數據處理和存儲服務；物聯網技術咨詢；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，實現與客戶的成長共贏。