Ứng dụng và phát triển thành phố thông minh tại thành phố Hồ Chí Minh
Notice bibliographique
Résumé
Với xu hướng thế giới đang thay đổi mạnh theo công nghệ 4.0 thì tất cả các nước phải có sự thay đổi mạnh mẽ trong các lĩnh vực. Trong đó các nước đang phát triển thành phố thông minh như Mỹ, Úc, Canada, Nhật, Singapore, các nước châu Âu,…Khái niệm thành phố thông minh đang được nghiên cứu phổ biến, với nhiều công nghệ và dự án được hoàn thành.Tuy vậy, các giải pháp này thường được nêu ra trong bối cảnh công nghiệp hoặc học thuật, và hiếm khi đề cập đến việc triển khai thực tế. Bài báo này ứng dụng một phương pháp triển khai các giải pháp thông minh từ nông thôn đến thành thị. Cách tiếp cận này, dựa trên một dự án thực tế thành công, đã thiết lập một cách tiếp cận đổi mới tại Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam. Ngoài việc giải quyết các dự án thông minh thực tiễn, phương pháp này còn nhằm mục tiêu giáo dục người dân, đại diện chính trị và công chức nhà nước. Trọng tâm của phương pháp này là việc hình thành một nhóm chuyên gia chuyên biệt có khả năng tích hợp kiến thức và phương pháp thông minh trong tất cả các lĩnh vực đô thị. Chiến lược triển khai là kết hợp các khía cạnh tổ chức và công nghệ của các dự án thông minh, tích hợp chúng thành một tổng thể thống nhất tạo ra hiệu ứng cộng hưởng.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,026 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».