新型智慧城市

中国家庭追踪调查数据（CFPS）通过调查问卷收集中国个体、家庭和社区数据，主要使用2016年数据，筛选无缺失值农村面板数据，包含7860户家庭和25382个个体样本。贫困数据从CFPS信息系统提取。

为了建设更加智慧和宜居的城市环境，多个三级城市正在联合推动新型城市服务的创新。

IBM 的智慧城市方案，主打一个系统集成够全、资源整合够强。你要是搞前端项目，尤其是和城市级系统挂钩的，参考一下它的架构思路，挺有启发的。从视频监控项目（DVS）到城市服务平台，这些资料覆盖的范围蛮广。像http://www.cpud.net/down/117447.html这个 DVS 集成案例，前后端配合的思路还挺清晰。再比如智慧城市规划要素这份资料，适合在做页面逻辑设计前先理理结构，别一上来就写代码，结果逻辑绕晕了。你要是做数据交互类的页面，大数据智慧城市应用那篇值得一看。用的技术偏向数据中台那一套，页面上用到图表库、接口缓存之类的优化点。还有智慧旅游信息交互平台这篇，讲了一些用户体验设

平台建设、数据资源管理、网络部署、应用服务构建

大数据的智慧城市应用讲得还挺全面的，尤其是开头提到的美国政策和中国院士观点，信息量不小。PPT 里提到了不少现实问题，比如规划不到位、技术不成熟等，接地气。适合用来入门、分享或者做个简单汇报展示。 智慧城市的大数据应用讲得挺细，比如提到云产业发展时，别忘了数据这块儿更关键，别一上来就铺基础设施。还有技术短板问题也说得实在，确实得靠政策推动和资金投入才能搞定。 你要是想搞大数据项目，这份 PPT 能帮你理清思路，适合项目初期阶段看一看，避免踩坑。看完要是对MapReduce、Spark这些技术感兴趣，文末那几个链接都挺实用的，可以点进去深挖一下。

在构建贫困精准识别模型时，采用随机森林算法是一个好的选择，尤其是对于那些数据不平衡、缺失值多，甚至存在共线性问题的情况。通过利用行列采样和决策树分裂，随机森林能够有效地这些挑战，提高分类准确性。这个方法适合用在贫困人口识别、数据挖掘等实际场景。并且，算法的效果也挺不错，相比传统的SVM和KNN等算法，分类表现更加稳健。你可以用它来构建更为精准的贫困识别模型，获得比较理想的结果。如果你想了解更多细节，可以查看一些关于决策树和随机森林的文档，例如Scikit-learn 决策树与随机森林实现与应用，或者直接参考一些现成的Python实现，快速上手。这个模型的关键在于随机森林多元数据时的强大能力，是

斯德哥尔摩的城市拥塞收费系统真的蛮有意思的，完全是 IBM 的智慧结晶。2007 年开始运行后，城市的交通流量下降了 22%，而且公交用户多了 4 万，环境污染也减少了 12%。你看这个效果，能体会到城市智慧化的潜力了吧。更重要的是，这个系统是通过一系列精巧的技术和算法运作的，类似的技术在交通流量预测、公交系统优化等领域都有广泛的应用。如果你对这些技术感兴趣，下面这些源码资源肯定能让你有所收获哦。

总则 法人 房屋 人口 经济

视频监控项目(DVS)的结构设计还挺系统的，像街乡、派出所、指挥中心这些节点，基本都打通了。你能看到，编码器、减帧、视频转发这几个环节串得比较顺畅，响应也快，部署起来还算友好。 编码器的新建和已有视频源的接入方式也比较灵活，支持旁路接入和集中汇聚两种路线。比如你要在街乡接个新的视频头，直接走旁路方案也能稳定跑。 视频源控制这一块，跟图像管理和事件系统搭配得还不错，出了事能迅速调取历史图像，加上 GIS 系统一定位，效率杠杠的。 网络部分也不算复杂，基础网打底，再搭个流媒体网关，你手机端、公众无线网这类访问就没啥压力。用多媒体手机或者彩信网关推流，还能接入老设备。 如果你对视频监控系统感兴趣，建

随着城市化进程的加速，甲骨文的智慧城市解决方案正发挥越来越重要的作用。