The Internet of Flying-Things: Opportunities and Challenges with Airborne Fog Computing and Mobile Cloud in the Clouds
本文重点介绍的服务和应用程序提供给移动用户使用机载计算基础设施。我们提出了无人机即服务和飞进飞出基础设施等概念，并指出了这些场景中出现的数据管理和系统设计问题。概述了此类应用程序产生的大数据问题，优化机载和地面基础设施的配置以提供最佳QoS和QoE，态势感知，可扩展性，可靠性，效率调度，使用物理注释与用户和无人机进行交互。
2015-07-16 cs.CY
Collecting big behavioral data for measuring behavior against obesity
肥胖目前影响着全球人口的很大一部分。有效的预防和治疗从幼年开始，需要对区域/邻里规模的人口行为有客观的了解。为此，我们提出了一个系统，用于提取和收集个人层面上的行为信息的客观和自动。行为信息与身体活动，访问的地方类型以及它们之间使用的交通方式有关。该系统采用的指标提取算法，从文献中，我们评估公开可用的数据集。该系统是在欧盟资助的BigO项目的背景下开发和整合的，该项目旨在预防年轻人的肥胖。
2020-05-11 cs.CY
Data Science: A Comprehensive Overview
21世纪迎来了大数据和数据经济时代，在这个时代，数据DNA承载着重要的知识、洞察力和潜力，已成为所有基于数据的生物体的内在组成部分。对数据DNA及其有机体的适当理解依赖于数据科学的新领域及其基石分析。尽管人们广泛争论大数据是否只是炒作和嗡嗡声，数据科学仍处于非常早期的阶段，但重大的挑战和机遇正在出现，或者受到数据科学研究，创新，商业，专业和教育的启发。本文提供了数据科学基本方面的全面调查和教程：从数据分析到数据科学的演变，数据科学的概念，数据科学时代的大图景，数据创新的主要挑战和方向，数据分析的性质，数据经济中的新工业化和服务机会，数据教育的专业和能力，以及数据科学的未来这篇文章是该领域第一篇全面描绘全局的文章，此外还提供了关于数据科学和分析的丰富观察、经验教训和思考。
2020-07-01 cs.CY
Modeling Traffic Congestion with Spatiotemporal Big Data for An Intelligent Freeway Monitoring System
交通拥挤是一个复杂的、非线性的时空建模问题。智能交通系统通过收集和分析大量不同类别的信息，可以预测和控制交通流量和道路拥挤。这份报告提供了一个从北到南穿越台湾的旅行时间分析，反之亦然。本文以国道台南至高雄段为例，分析南台湾地区民众的交通状况。数据是使用台湾交通部提供的电子收费系统（ETC）记录的。我们使用MapReduce框架将数据处理成一个更小的任务，可以分布在多个计算机集群，以加快进程。结果表明，交通流时空模型受方向、工作时间和节假日的强烈影响，每周都有一个循环模式。时空数据集内的独特模式可以用于人工智能决策系统，以供未来开发。
2019-09-30 cs.CY cs.DC
Big Data Generated by Connected and Automated Vehicles for Safety Monitoring, Assessment and Improvement, Final Report (Year 3)
本报告重点关注互联和自动驾驶汽车（CAV）的安全问题。需要回答的根本问题是CAV如何提高道路使用者的安全？使用先进的数据采掘和主题文本分析工具，目标是系统地综合与大数据相关的研究，以进行安全监测和改进。在这一领域，该报告系统地比较了与国内和国际交通计划相关的大数据计划，并提供了有关CAV和新挑战相关的大数据科学应用的发展的见解。所涉及的目标是：1.通过获取报告、白皮书和期刊出版物来创建大数据工作的数据库; 2.应用文本分析工具来提取关键概念，并发现大数据计划中的模式和趋势; 3-通过量化CAV大数据研究计划中内容之间的粒度分类和建模实体关系，了解CAV大数据在安全背景下的演变，和4-为探索跟踪和分析CAV大数据的新方法和相关创新奠定基础。该研究通过大数据倡议，从各种研究实体开展的创新研究活动中综合并获得高质量的信息。研究结果可以为开发新方法提供概念基础，以指导和跟踪大数据和相关创新的安全影响。
2021-01-09 cs.CY
Big Data and Learning Analytics in Higher Education: Demystifying Variety, Acquisition, Storage, NLP and Analytics
不同行业都在寻求利用投资大数据分析和自然语言处理的机会，以提高其生产力和竞争力。高等教育部门目前面临的挑战包括快速变化和不断发展的环境，这需要发展新的思维方式。因此，人们对分析作为高等教育中许多问题解决方案的一部分的兴趣有所增加，包括学生流失率和学习者支持。这项研究对大数据、学习分析和NLP在高等教育中的使用进行了全面的讨论。此外，它还引入了一个集成的学习分析解决方案，该解决方案利用分布式技术系统，能够支持教育机构的学术机构和顾问做出有关学生个人的决策。
2018-01-03 cs.CY
Big Tech Companies Impact on Research at the Faculty of Information Technology and Electrical Engineering
人工智能正在获得动力，持续的流行病正在为每个部门特别是卫生和教育部门提供更多机会。但随着技术的发展，与道德相关的挑战也在增长（凯瑟琳·施瓦布，2021）。每当开发新的人工智能产品时，公司都会宣传他们的系统是透明、公平的，并且符合现有的法律法规，因为大型科技公司确保人工智能道德所遵循的方法和程序，不仅影响公众的信任和认知，而且还挑战公司在不同地区的业务策略能力，以及它能为他们的项目吸引什么样的人才。AI大科技公司对AI伦理有影响力，因为许多有影响力的伦理AI研究人员都扎根于大科技或其相关实验室。
2022-04-10 cs.CY
Simulating the Integration of Urban Air Mobility into Existing Transportation Systems: A Survey
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
该综述通过仿真技术梳理了城市空中交通（UAM）融入大都市交通系统的研究现状，明确了相关挑战、机遇与效益，指明了未来研发的重点方向。
2024-06-20 cs.AI cs.CY cs.RO
Unveiling the Potential of Big Data Analytics for Transforming Higher Education in Bangladesh; Needs, Prospects, and Challenges
本文探讨大数据分析在变革孟加拉国高等教育中的潜力，评估其应用、需求、挑战与框架，旨在提升教育质量并挖掘数据价值。
2023-11-24 cs.CY
Engineering data-driven solutions for future mobility: perspectives and challenges
汽车行业正在经历重大变革。其中包括向脱碳运输模式的普遍转变，将移动性作为端到端服务的实施，以及向越来越依赖软件和数字化工具的车辆过渡。数字化有望通过促进能源、交通和信息领域传统独立系统领域的整合，在塑造移动生态系统的未来方面发挥关键作用。本报告讨论了工程数据驱动解决方案的机遇和挑战，这些解决方案基于电动汽车公共充电基础设施、服务和安全的三个用例，支持未来数字化移动系统的要求。
2022-03-15 cs.CY
Extracting Insights from Large-Scale Telematics Data for ITS Applications: Lessons and Recommendations
针对大规模车辆远程信息处理数据标准化不足、处理困难的问题，本文构建处理14亿英里数据的流水线、开放汇总仓库与可视化工具，并总结挑战和建议。
2025-07-25 cs.CY
The potential and challenges of Big data - Recommendation systems next level application
产生的数据的不断增加为公共和私营公司提供了巨大的可能性。对这些海量数据或大数据的管理将在未来的社会中发挥至关重要的作用，因为它在不同的领域中得到应用。在庞大的数据量中隐藏着如此多的潜力和极其有用的见解。需要可用的高级分析技术，包括预测分析，文本挖掘，语义分析，以使组织能够通过以不同级别的复杂性，速度和准确性分析数据来创造竞争优势。因此，通过侵入我们生活的连接设备，每天伴随使用的无处不在的数字海洋是否仍然有可能达到这种复杂程度？然而，大数据的发展需要对与之相关的问题有一个很好的理解。这就是本文的目的，重点是对大数据分析、机遇和挑战进行特写。
2015-01-14 cs.CY
Software for Wearable Devices: Challenges and Opportunities
可穿戴设备是一种新型的移动计算机系统，它可以为用户提供专属的、个性化的服务。可穿戴设备给计算机科学和技术带来了新的问题和挑战。本文综述了可穿戴设备的发展过程和分类。此外，我们提出了可穿戴设备方面出现的新的关键问题，包括操作系统，数据库管理系统，网络通信协议，应用程序开发平台，隐私和安全，能源消耗，人机交互，软件工程和大数据。
2015-04-03 cs.CY cs.HC
AI-Powered CPS-Enabled Vulnerable-User-Aware Urban Transportation Digital Twin: Methods and Applications
本文提出基于AI和CPS的城市交通数字孪生方法，旨在提升交通管理的预测与决策能力。
2026-09-07 cs.AI cs.CY cs.NI
Can Big Media Data Revolutionarize Gun Violence Prevention?
科学方法推动了公共卫生的改善，但阻挠策略阻碍了科学家收集哪怕是最少量的信息来解决美国的枪支暴力流行病。我们认为，尽管缺乏联邦投资，大量的公开数据为科学家提供了一个机会，以衡量一系列枪支相关的行为。鉴于可用数据的多样性-包括新闻报道，社交媒体，网络论坛，在线广告和互联网搜索（仅举几例）-科学家有足够的机会研究从特定类型的枪支暴力趋势到枪支相关行为（如购买和安全实践）到公众对各种枪支暴力减少措施的理解和情绪。科学在枪支暴力辩论中被边缘化太久了。科学家们必须利用大媒体数据流，帮助解决这一危机。
2016-11-03 cs.CY
Urban Vehicle Mobility Characteristic Mining and Trip Generation Based on Knowledge Graph
城市交通的运行产生了海量的交通数据，这些数据包含着丰富的信息，对于智能交通系统的研究具有重要意义。特别地，随着感知技术的改进，已经可以获得车辆的个体级别的行程数据。它具有更细的粒度和更大的研究潜力，但同时在数据组织和分析方面要求更高。更重要的是，由于隐私问题，它不能公开。为了更好地处理城市车辆出行大数据，引入知识图谱进行研究。针对个体级出行数据的组织，设计并构建了个体级出行知识图谱，大大提高了数据获取的效率。以出行知识图谱为数据引擎，结合交通领域知识，设计逻辑规则挖掘车辆出行特征。最后，针对个体层次交通数据的隐私问题，提出了一种基于知识图谱生成的个体层次出行综合方法.实验结果表明，最终生成的出行数据在移动模式和车辆关联方面与历史数据相似，具有较高的空间连续性。
2022-02-19 cs.CY
Effective Metagraph-based Life Pattern Clustering with Big Human Mobility Data
生活模式聚类是提取人群日常活动模式和活动规律特征的基础。基于数百万条GPS数据，提出了一种生活模式聚类框架，可以有效地识别出具有相似生活模式的群体。该方法不需要进行聚集，就能保持个体生命模式数据的原始特征。提出了一种基于元图的数据结构，用于表示不同的生命模式。该数据结构综合了时空相似性的重要位置语义、时间序列特性和频率特性，捕捉了个体的不确定性和个体之间的差异性。采用基于非负因子分解的方法进行降维。实验结果表明，该方法能有效地识别出具有相似生活模式的群体，与传统方法相比，在计算效率和鲁棒性方面具有优势。揭示了具有代表性的生活模式群，分析了不同时期、不同地域人类生活模式的群体特征。我们相信，我们的工作将有助于未来的基础设施规划，服务改善和城市和交通相关政策的制定，从而促进人性化和可持续发展的城市。
2021-04-24 cs.CY
The societal impact of big data: A research roadmap for Europe
随着其快速增长和越来越多的采用，大数据正在对社会产生重大影响。它的使用既带来了新的商业模式和经济收益等机会，也带来了侵犯隐私和歧视等风险。欧洲需要一个全面的战略来优化数据的使用，以实现社会效益，并提高其生产活动的创新和竞争力。在本文中，我们通过研究路线图来定义这一战略，以获取与欧洲使用大数据相关的经济，社会和道德，法律和政治利益。目前的路线图考虑了与大数据相关的正面和负面外部性，将数据管理、处理、分析、保护、可视化等领域的研究和创新主题以及非技术主题映射到它们可以解决的外部性，并提供了解决这些主题的时间框架，以产生社会影响、技能发展和标准化。最后，它还确定了哪些部门将最受益于每项研究工作。该路线图的目标是指导欧洲的研究工作，以发展对社会负责的大数据经济，并允许利益相关者识别和应对大数据挑战，并对社会影响，积极和消极的外部性以及值得在未来计划中调查的具体问题达成共识。
2018-03-26 cs.CY
Air taxi service for urban mobility: A critical review of recent developments, future challenges, and opportunities
预计在不久的将来，空中出租车服务（ATS）是一种针对单个乘客或一小群乘客的空中按需运输，旨在改变日常通勤方式。这一新兴交通领域的未知领域预计将使消费者能够绕过城市道路网络的交通拥堵。通过采用电动垂直起降概念（eVTOL），空中出租车可以在建筑物屋顶上改装的空中停机坪上运行，从而从实施的角度获得优势。出于ATS的潜在影响，本研究提供了空中出租车系统和相关业务的审查。我们首先讨论ATS（需求预测，空中出租车网络设计和车辆配置）的当前发展。接下来，我们从运营管理的角度来预测ATS未来可能面临的挑战，并回顾现有的文献，可以利用这些文献来解决这些问题（乘车匹配，定价策略，车辆维护计划，飞行员培训和招聘）。最后，我们详细介绍了未来在空中出租车领域的研究机会。
2021-02-24 cs.CY math.OC
Metaverse in Education: Vision, Opportunities, and Challenges
在人类历史上，信息技术的发展更新了传统教育。在大数据和网络物理系统中，Metaverse引起了人们对各种应用程序的强烈兴趣（例如，娱乐、商业和文化旅游）。作为一种新颖的社会工作理念，元宇宙是由多种技术组成的，大数据、交互、人工智能、游戏设计、互联网计算、物联网和区块链。可以预见，元宇宙的使用将有助于教育的发展。然而，教育领域的元宇宙体系结构还不够成熟。对于元宇宙的教育，我们有很多问题需要解决。为此，本文旨在提供一个系统的文献综述的Metaverse在教育。本文是对教育领域的Metaverse的全面调查，重点是当前的技术，挑战，机遇和未来的发展方向。首先，我们简要介绍了教育中的元宇宙，以及其整合背后的动机。然后，我们概述了元宇宙在教育方面的一些重要特征，包括个人教学环境和个人学习环境。接下来，我们设想这种组合会给未来的教育带来什么样的变化，并讨论它们的优点和缺点。我们还回顾了Metaverse在教育领域的最先进的案例研究（包括技术公司和教育机构）。最后，我们指出了在这个充满希望的领域的一些挑战和问题。
2022-11-27 cs.CY cs.DB
Opportunities of Reinforcement Learning in South Africa's Just Transition
University of Cape Town（开普敦大学）；INRS（国家科学研究院）；Stellenbosch（斯坦陵布什大学）
本文探讨强化学习在南非公正转型中的潜力，提出其在农业、能源网络和交通物流优化中的应用路径，并为后续研究提供路线图。
2024-11-06 cs.CY cs.LG
Big Data Meets Metaverse: A Survey
我们生活在大数据时代。Metaverse是未来的新兴技术，它结合了大数据，AI（人工智能），VR（虚拟现实），AR（增强现实），MR（混合现实）和其他技术，将减少在线和现实生活交互之间的差异。它的目标是成为一个我们可以工作、购物、玩耍和社交的平台。进入Metaverse的每个用户都以数据的方式与虚拟世界进行交互。随着Metaverse的发展和应用，数据将不断增长，从而形成一个大的数据网，这将给数字世界带来巨大的数据处理压力。因此，大数据处理技术是实现Metaverse的关键技术之一。在本调查中，我们全面回顾了Metaverse如何改变大数据。此外，我们详细讨论了Metaverse大数据的关键安全和隐私。最后，我们总结了Metaverse面临的问题和机遇，以及Metaverse在大数据下的未来。我们希望通过本次调查能够为研究者提供大数据在Metaverse中应用的研究方向和前景。
2022-10-28 cs.CY cs.DB
Verification and Validation of the Stakeholder Tool for Assessing Radioactive Transportation (START)
本研究对美国用于乏燃料与高放废物运输评估的地理空间决策工具START开展独立验证与确认，检验路线距离、缓冲区人口等关键输出，识别并推动了多项数据与方法层面的工具改进。
2023-06-16 cs.CY nlin.AO
Leveraging cloud based big data analytics in knowledge management for enhanced decision making in organizations
近年来，大数据机会已经获得了很大的动力，以加强组织的知识管理。然而，大数据由于其各种属性，如高容量，多样性和速度，不再能有效地存储和分析与传统的数据管理技术，以产生价值的知识开发。因此，需要新的技术和架构来通过高级数据分析来存储和分析这些大数据，从而为组织的有效决策生成重要的实时知识。更具体地说，有必要拥有一个单一的基础设施，提供知识管理的通用功能，并具有足够的灵活性，以处理不同类型的大数据和大数据分析任务。能够存储和处理大量数据的云计算基础设施可以用于高效的大数据处理，因为它最小化了大数据分析所需的大规模计算基础设施的初始成本。本文旨在探讨大数据分析对知识管理的影响，并提出一个基于云的概念框架，可以实时的分析大数据，以促进旨在获得竞争优势的增强决策。因此，该框架将为组织探索大数据分析和知识管理之间的关系铺平道路，这两种关系通常被视为两个不同的实体。
2017-02-15 cs.CY cs.DC
A Longitudinal Analysis of the Public Perception of the Opportunities and Challenges of the Internet of Things
物联网（或IoT）使日常物品的网络互连成为可能，在我们生活的许多方面越来越受欢迎，从娱乐到医疗保健。虽然物联网带来了一系列宝贵的优势和机遇，但也有证据表明，许多挑战尚未解决。在确保物联网的网络安全方面肯定是这样的，并且有各种设备被黑客攻击的例子。尽管有这些证据，但公众对物联网带来的机遇和挑战的看法却知之甚少。为了推进这一方向的研究，我们挖掘了社交媒体平台Twitter，以了解公众对物联网的看法。通过分析超过670万条推文的纵向数据集，我们揭示了公众对物联网的看法，将大数据分析确定为最积极的方面，而安全问题是公众关注的主要负面问题。我们的研究旨在强调保持物联网设备安全的重要性，并提醒制造商，这是一个尚未解决的问题，至少在公众认为的范围内。
2018-12-03 cs.CY cs.SI
Empowering Cognitive Digital Twins with Generative Foundation Models: Developing a Low-Carbon Integrated Freight Transportation System
University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校）；Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
本文提出利用生成式 AI 和基于 transformer 的基础模型增强城市认知数字孪生，并以货运脱碳为例构建低碳一体化货运优化框架。
2024-10-08 cs.AI cs.CY cs.LG
The Role of Big Data Analytics in Industrial Internet of Things
由于传感器和物联网（IoT）设备的大规模部署，工业物联网（IIoT）中的大数据生产显而易见。然而，由于物联网设备端的计算、网络和存储资源有限，大数据处理具有挑战性。大数据分析（BDA）有望在IIoT系统中提供运营和客户级智能。尽管有许多关于IIoT和BDA的研究，但只有少数研究探讨了这两种范式的融合。在这项研究中，我们调查了最近的BDA技术，算法和技术，可以导致智能IIoT系统的发展。我们设计了一个分类法，根据重要参数（例如数据源，分析工具，分析技术，要求，工业分析应用和分析类型）对文献进行分类和归类。我们提出了从BDA中受益的各种企业的框架和案例研究。我们还列举了BDA在IIoT中引入的大量机会。我们还确定并讨论了作为未来研究方向仍需解决的不可或缺的挑战。
2019-04-11 cs.CY cs.NI
Independent Mobility GPT (IDM-GPT): A Self-Supervised Multi-Agent Large Language Model Framework for Customized Traffic Mobility Analysis Using Machine Learning Models
University of Utah（犹他大学）；University of Washington（华盛顿大学）
针对交通大数据分析成本高及隐私问题，研究提出基于大语言模型的多智能体框架 IDM-GPT，通过连接用户、数据库与 ML 模型实现定制化交通分析与管理建议，使非专业用户能近实时获取分析结果，在多项交通任务中表现优异。
2025-03-03 cs.AI cs.CY
