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模块 1.智能城市范式

1.1. 智能城市

1.1.1. 智能城市的发展
1.1.2. 全球变化和新挑战

1.2. 数字平台

1.2.1. 大数据和物联网
1.2.2. 平台的起源，现在和未来

1.3. 数字平台的用例

1.3.1. 利基平台
1.3.2. 平台的平台

1.4. 智能城市：数字平台的用例

1.4.1. 21世纪城市的新挑战—功能性城市
1.4.2. 技术是解决挑战的重要组成部分

1.5. 市民是智能城市中心

1.5.1. 智能城市的目标
1.5.2. 为市民服务的智能城市

1.6. 从数据到信息，从信息到知识

1.6.1. 城市：最大的数据存储库
1.6.2. 智能城市作为信息开发的工具

1.7. 智能城市，全球工作的一个例子

1.7.1. 城市：具有众多参与者的复杂环境
1.7.2. 城市共享管理模式

1.8. 从智能城市到智能领地

1.8.1. 领土的挑战
1.8.2. 解决领土挑战

1.9. 从智能城市到智能校园

1.9.1. 校园挑战
1.9.2. 解决校园挑战

1.10. 世界各地的智能城市

1.10.1. 技术成熟度
1.10.2. 智能城市项目的地理环境

模块 2.智能城市建设模式

2.1. 建设智能城市的不同模式

2.1.1. 不同的模式智能城市
2.1.2. Greenfield和Brownfield

2.2. 智能城市战略

2.2.1. 总体规划
2.2.2. 监测和实施：指标

2.3. 基于物联网集合和垂直解决方案的模型

2.3.1. 基于物联网集合的模型
2.3.2. 基于垂直解决方案的模型

2.4. 基于GIS系统的模型

2.4.1. 用于管理和分析地理信息的空间数据和 GIS 工具
2.4.2. 地理空间分析

2.5. 基于 VMS 的模型

2.5.1. VMS系统的主要特点
2.5.2. 用于交通控制，移动和城市安全的VMS系统

2.6. 基于集成平台的模型

2.6.1. 综合愿景的价值
2.6.2. 城市的语义

2.7. 平台特点及标准

2.7.1. 智能城市平台的特点
2.7.2. 规范化，标准化和互操作性

2.8. 智能城市平台的安全性

2.8.1. 城市和关键基础设施
2.8.2. 安全和数据

2.9. 开源和许可

2.9.1. 开源或许可平台
2.9.2. 解决方案和服务的生态系统

2.10. 智能城市作为服务或项目

2.10.1. 综合性智能城市项目：咨询,产品和技术办公室
2.10.2. 智能服务作为增长杠杆

模块 3.智能城市平台: 通用架构和采集层

3.1. 通用平台模型

3.1.1. 平台层模型
3.1.2. 参考适用于国家和国际层面的法规和建议

3.2. 建筑学

3.2.1. 平台架构
3.2.2. 块描述

3.3. 启用工具

3.3.1. 通讯网络
3.3.2. 云计算和边缘计算

3.4. 支撑层

3.4.1. 支持层服务
3.4.2. 配置服务
3.4.3. 用户管理服务
3.4.4. 监督和维护服务
3.4.5. 安全服务

3.5. 采集层

3.5.1. 采集层对象
3.5.2. 模型内采集层的集成
3.5.3. 采集层主要特点

3.6. 用于收购的技术

3.6.1. 主要数据采集技术
3.6.2. 采集技术的使用

3.7. 物联网数据采集

3.7.1. 物联网数据
3.7.2. 设备数据集成
3.7.3. 来自物联网平台的数据集成
3.7.4. 物联网管理中的数字双胞胎

3.8. 从现有系统获取数据

3.8.1. 现有系统的集成
3.8.2. 作为平台的平台的智能城市平台
3.8.3. 平台数据整合

3.9. 存储库中的数据采集

3.9.1. 数据库中的信息
3.9.2. 来自数据库的数据集成
3.9.3. 如何管理重复信息

3.10. 非结构化数据采集

3.10.1. 非结构化数据
3.10.2. 非结构化信息源
3.10.3. 非结构化信息的获取

模块 4.智能城市平台: 知识层和互操作层

4.1. 知识层

4.1.1. 知识层对象
4.1.2. 模型内采集层的集成
4.1.3. 采集层主要特点

4.2. 数据建模

4.2.1. 数据建模
4.2.2. 数据建模技术和策略

4.3. 基于规则和基于流程的处理

4.3.1. 基于规则的建模
4.3.2. 基于流程的建模 (BPM)

4.4. 处理大数据

4.4.1. 大数据
4.4.2. 描述性，预测性和规定性分析法
4.4.3. 城市中的人工智能和机器学习

4.5. 数据库
4.6. 互操作层
4.7. 图形数据呈现工具
4.8. 集成支持工具
4.9. 分析协作工具
4.10. 基于SDK的开发工具
4.10.1. 软件开发工具
4.10.2. SDK 沙盒

模块 5.这些智能城市和数字政府

5.1. 数字政府与智能城市的区别

5.1.1. 数字政府
5.1.2. 数字政府与智能城市的主要区别
5.1.3. 将数字政府纳入智能城市

5.2. 经典数字政府解决方案

5.2.1. 会计解决方案
5.2.2. 税务和征收解决方案
5.2.3. 文档管理解决方案
5.2.4. 人口管理解决方案
5.2.5. 文件管理解决方案

5.3. 城市资产管理

5.3.1. 资产管理系统
5.3.2. 城市资产管理的重要性

5.4. 电子总部

5.4.1. 电子总部
5.4.2. 公民文件夹

5.5. 智能城市中数字政府要素的整合

5.5.1. 数字政府整合的目标 -智能城市
5.5.2. 整合困难
5.5.3. 集成时要考虑的步骤

5.6. 智能城市作为改善数字政府流程的工具

5.6.1. 易于集成新服务
5.6.2. 管理流程优化
5.6.3. 提高内部知识

5.7. 服务4.0

5.7.1. 服务4.0
5.7.2. 公民参与系统

5.8. 知识管理

5.8.1. 大数据技术服务城市数据
5.8.2. 透明度门户
5.8.3. 城市仪表板

5.9. 分析系统

5.9.1. 新水平的城市数据分析
5.9.2. 欺诈检测系统

5.10. CRM

5.10.1. 公民客户关系管理
5.10.2. 新的公民关怀系统

模块 6.城市服务管理垂直解决方案

6.1. 市政区域的重要性

6.1.1. 城市和直辖市的组织模式
6.1.2. 市政区域的协调和管理

6.2. 废物管理

6.2.1. 废物管理需要解决的挑战
6.2.2. 其解决方案涉及的技术

6.3. 环境和空气质量管理

6.3.1. 环境管理亟待解决的挑战
6.3.2. 空气质量
6.3.3. 主动公民沟通警报

6.4. 城市交通管制

6.4.1. 城市交通管制亟待解决的挑战
6.4.2. 其解决方案涉及的技术

6.5. 停车管理

6.5.1. 停车管理需要解决的挑战
6.5.2. 其解决方案涉及的技术

6.6. 公共交通管理

6.6.1. 公共交通需要解决的挑战
6.6.2. 其解决方案涉及的技术

6.7. 安全和紧急区域

6.7.1. 安全与应急管理亟待解决的挑战
6.7.2. 其解决方案涉及的技术

6.8. 能源管理领域

6.8.1. 能源管理需要解决的挑战
6.8.2. 公共照明

6.9. 公园，花园管理区

6.9.1. 公园和花园管理中需要解决的挑战
6.9.2. 其解决方案涉及的技术

6.10. 用水管理

6.10.1. 用水管理需解决的挑战
6.10.2. 供应和卫生网络监控

模块 7.横向智能城市解决方案

7.1. 横向解决方案

7.1.1. 横向解决方案的重要性
7.1.2. 智能城市作为横向解决方案运行的保障

7.2. 公民卡解决方案

7.2.1. 公民卡
7.2.2. 市民卡融入城市服务解决方案

7.3. 城市的内部对象和外部对象

7.3.1. 城市内部物体
7.3.2. 城市外部物体
7.3.3. 智能城市中城市对象的信息整合

7.4. 公民出行解决方案

7.4.1. 私人和公共交通之外的移动性
7.4.2. 智能城市中的移动性管理

7.5. 新的城市规划系统

7.5.1. 功能中心性指数
7.5.2. 弱点和优势分析
7.5.3. 智能城市中规划系统的整合

7.6. 包容性社会政策规划

7.6.1. 社会政策的复杂性
7.6.2. 使用数据来阐明社会政策
7.6.3. 利用智能城市应用社会政策

7.7. 加强创新和当地生态系统

7.7.1. 城市实验室
7.7.2. 创建多元化的创新网络
7.7.3. 大学与企业合作

7.8. 开放数据门户和市场

7.8.1. 数据门户及其在创建城市生态系统中的重要性
7.8.2. 开放数据门户
7.8.3. 市场平台

7.9. 公民门户网站和公民APP

7.9.1. 公民获取城市指标
7.9.2. 公民门户网站的特点
7.9.3. 公民APP特点

7.10.  国际奥委会：城市综合管理

7.10.1. 城市综合管理系统
7.10.2. 实时操作与监控
7.10.3. 中长期运行与监管

模块 8.从智能城市到智能领地

8.1. 智能领地

8.1.1. 领土的挑战
8.1.2. 领土主轴线

8.2. 境内城市垂直服务

8.2.2. 多实体平台模型
8.2.3. 主要垂直服务

8.3. 智能旅游目的地

8.3.1. 价值主张
8.3.2. 智能旅游目的地战略
8.3.3. 解决方案和用例

8.4. 农产品情报平台

8.4.1. 公共行政的挑战和作用
8.4.2. 解决方案和用例

8.5. 定期上门服务

8.5.1. 家庭数字协助
8.5.2. 老年人的情境化，数字化互动和面对面的行动

8.6. 创业精神，新商业模式和经济可持续性

8.6.1. 境内开放数据的价值
8.6.2. 数字创新中心

8.7. 境内人口空间分布

8.7.1. 研究变量：流动性，经济活动和人口普查
8.7.2. 用于领土人口分析的大数据技术

8.8. 地域复原力模型

8.8.1. 领土复原力战略
8.8.2. 最佳弹性解决方案和用例

8.9. 不良气象现象智能管理

8.9.1. 自动预测，预防和准备技术
8.9.2. 具体应用

8.10. 气候变化，可持续性和自然空间管理

8.10.1. 气候变化的挑战
8.10.2. 减少二氧化碳排放的解决方案
8.10.3. 减少领土脆弱性的解决方案

模块 9.工业废物管理

9.1. 不同国家的公共部门

9.1.1. 公共部门的特殊性
9.1.2. 与公共部门合作

9.2. 城市相关参与者

9.2.1. 管理主体及指标
9.2.2. 承包商和服务提供商的数字化转型

9.3. 公共和私营部门之间的合作

9.3.1. 从传统模式到PPP模式
9.3.2. 项目合作阶段

9.4. 智能城市项目的资金来源

9.4.1. 城市自身的融资来源
9.4.2. 外部融资来源
9.4.3. 自筹资金项目

9.5. 项目执行前的阶段

9.5.1. 协作工作工具
9.5.2. 共同创造和设计思维

9.6. 项目执行阶段

9.6.1. 全球治理模式
9.6.2. 治理的归因和成功因素：公共部分
9.6.3. 治理的归因和成功因素：私人部分

9.7. 项目执行前的阶段

9.7.1. 智能城市项目维护模式
9.7.2. 技术运营办公室

9.8. 智能城市项目的复杂性

9.8.1. 寻找一个目的
9.8.2. IT 领导力
9.8.3. 融资

9.9. 智能城市的成功因素

9.9.1. 领导力
9.9.2. 以公民为中心
9.9.3. 团队
9.9.4. 结果
9.9.5. 合作伙伴策略

9.10. MVP 作为进步的一个要素

9.10.1. 最小可行产品
9.10.2. 从 MVP 到 MVS 模块

模块 10.智能城市的未来

10.1. 公民服务的数字化转型

10.1.1. 三层结构模型
10.1.2. 总体驱动因素，技术举措和挑战

10.2. 数据作为杠杆

10.2.1. 数据策略
10.2.2. 治理模式

10.3. 网络安全

10.3.1. 网络和设备安全
10.3.2. 数据安全和隐私

10.4. 全球平台和行业平台

10.4.1. 解决方案生态系统
10.4.2. 用例的价值

10.5. 未来城市的流动性

10.5.1. MaaS
10.5.2. 使用案例

10.6. 更可持续的城市

10.6.1. 城市对环境的影响
10.6.2. 解决方案

10.7. 与城市互动的新技术

10.7.1. 城市管理新技术
10.7.2. 为公民提供新技术

10.8. 智能城市的灵活性和弹性

10.8.1. 智能城市的适应性和弹性
10.8.2. 城市适应新形势的例子：COVID19

10.9. 城市建模

10.9.1. 城市的数字孪生
10.9.2. 新城市的改善，重新设计和创建

10.10. 智能城市和2030年数字议程

10.10.1. 可持续发展目标和智能城市
10.10.2. 使城市适应可持续发展目标的工具

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