Current Visitors:
Communications of the CCF, Vol. 9(8): 6-38, 2013.
1. 城市计算与大数据
郑宇
微软亚洲研究院郑宇的《城市计算与大数据》一文给城市计算作了基本的定位，介绍了其基本框架（包括城市感知及数据捕获、数据管理、城市数据分析和服务提供）和面临的挑战，综述了城市规划、智能交通、城市环境、城市能耗、城市经济、社交和娱乐、城市安全7大应用场景，分析了城市计算所需要的数据感知、管理、挖掘、优化、可视化等技术的特点。
2. 从数字脚印到城市计算
张大庆; 陈超; 杨丁奇; 熊昊一
法国国立电信学院张大庆等的《从数字脚印到城市计算》一文主要研究如何从大量的数字脚印中挖掘和理解个人和群体活动模式、大规模人类活动和城市动态规律，并把这些信息应用于改善人类的城市生活、提升城市的整体服务质量。数字脚印除包括出租车GPS轨迹、基于位置的移动社交网络数据和移动智能电话记录外，还包括城市公共自行车租借记录、公共交通乘客刷卡记录、城市居民家庭和机构用电用水记录等。
3. 大数据下的灾难行为分析和城市应急管理
宋轩
日本东京大学宋轩的《大数据下的灾难行为分析和城市应急管理》一文以东日本大地震和福岛核事故为背景，着重分析和介绍了在大数据时代下，新一代灾难救援、灾后重建和城市应急管理的核心技术及其应用，帮助人类进一步减少灾难损失，挽救更多的生命。
4. 当出租车轨迹挖掘遇见智能交通
齐观德; 潘纲; 李石坚; 张大庆
浙江大学齐观德等的《当出租车轨迹挖掘遇见智能交通》一文讨论了基于出租车数据挖掘的智能应用，提出了许多改善现有交通系统的算法与相应的服务。
5. 城市交通的可视分析研究
王祖超; 郭翰琦; 袁晓如
北京大学王祖超等的《城市交通的可视分析研究》一文讨论了交通轨迹数据和微博数据的可视分析。从一个路口的交通分析出发，逐渐扩展到整个城市，包括城市交通密度的绘制、交通轨迹的交互筛选以及交通拥堵的可视分析。