Ứng dụng và phát triển thành phố thông minh tại thành phố Hồ Chí Minh
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.478 | 0.192 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".