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智能交通優選技術譯叢網聯汽車與智慧城市的大數據分析(精)/智能交通先進技術譯叢 版權信息
- ISBN：9787111656111
- 條形碼：9787111656111 ; 978-7-111-65611-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能交通優選技術譯叢網聯汽車與智慧城市的大數據分析(精)/智能交通先進技術譯叢 內容簡介
本書對交通運輸、數據科學、汽車設計和智慧城市規劃多個學科的交叉領域進行了探索，其目的是對智慧城市的交通運輸提供全面的指導建議。本書論述了大數據、網聯汽車和自動駕駛汽車、智慧城市及分析學的概念；解釋了如何將書中所包含的工具和技術應用于智慧城市交通服務；總結了大數據分析技術對交通的價值，以及應采取哪些步驟來利用這些強大的資源；很后，提出了對智慧城市專業人士的建議。 本書讀者對象包括交通運輸規劃人員和交通工程師、行業分析師、數據科學家、數據工程師和開發人員、汽車制造人員、智慧城市倡導者和實施者、大學師生。
智能交通優選技術譯叢網聯汽車與智慧城市的大數據分析(精)/智能交通先進技術譯叢 目錄
目錄
譯者序
前言
第1章?引?言
11?知識目標001
12?詞頻云圖001
13?導語002
14?背景002
15?為什么提出這個問題？為什么現在提出這個問題？004
16?本書的目標讀者004
17?各章內容概覽006
參考文獻010
第2章?擬解決的問題
21?知識目標011
22?詞頻云圖011
23?導語012
24?問題而不是答案014
25?問題概述014
26?與安全性有關的問題018
27?與效率有關的問題019
28?與用戶體驗有關的問題024
29?如何處理這些問題？026
參考文獻026
第3章?什么是大數據
31?知識目標027
32?詞頻云圖027
33?導語028
34?如何度量大數據？029
35?什么是大數據？030
36?挑戰036
37?交通運輸大數據040
38?交通運輸系統管理及運營045
參考文獻046
第4章?網聯汽車和自動駕駛汽車
41?知識目標047
42?詞頻云圖047
43?導語048
44?什么是網聯汽車050
45?網聯汽車的挑戰052
46?什么是自動駕駛汽車？059
47?自動駕駛汽車的挑戰062
48?網聯汽車和自動駕駛汽車之間的差異概要064
49?智慧城市中的網聯汽車和自動駕駛汽車065
410?網聯汽車和自動駕駛汽車對交通運輸業可能產生的影響066
411?大數據和可連接性067
412?智慧城市內的網聯汽車和自動駕駛汽車067
413?網聯汽車和自動駕駛汽車對汽車工業可能產生的影響069
414?小結070
參考文獻071
第5章?智慧城市
51?知識目標073
52?詞頻云圖073
53?導語074
54?什么是智慧城市？075
55?智慧城市的目標083
56?走向智慧城市的步驟085
57?智慧城市框架088
58?投資效果評估093
59?智慧城市的挑戰093
510?智慧城市的機遇094
511?從倫敦擁堵費項目中吸取的經驗教訓096
512?感性城市100
513?小結102
參考文獻102
第6章?什么是分析學？
61?知識目標104
62?詞頻云圖104
63?導語105
64?分析學定義106
65?為什么說分析學是有價值的？107
66?智慧城市服務分析學109
67?智慧城市的分析學績效管理118
68?分析學和數據湖如何密切配合？119
69?如何確定與分析學相關的數據需求120
610?小結120
參考文獻121
第7章?分析學在交通運輸中的實際應用
71?知識目標122
72?詞頻云圖122
73?導語123
74?什么是綜合支付系統？124
75?為什么綜合支付會成為智慧城市的良好起點？125
76?綜合支付系統分析及其實際應用126
77?什么是MaaS？126
78?為什么MaaS是智慧城市的良好起點？127
79?MaaS分析及其實際應用128
710?什么是交通管理？129
711?為什么交通管理會成為智慧城市的良好起點？129
712?交通管理分析及其實際應用130
713?什么是公共交通管理？131
714?為什么公共交通管理會成為智慧城市的良好起點？131
715?公共交通管理分析及其實際應用132
716?什么是績效管理？133
717?為什么績效管理會成為智慧城市的良好起點？134
718?績效管理分析及其實際應用135
719?小結135
參考文獻137
第8章?交通運輸應用案例
81?知識目標138
82?詞頻云圖138
83?導語139
84?什么是應用案例？140
85?智慧城市交通運輸應用案例141
86?小結151
參考文獻151
第9章?數據湖的創建
91?知識目標152
92?詞頻云圖152
93?導語153
94?數據湖的定義156
95?數據湖的工作方式156
96?數據湖的價值160
97?數據湖的挑戰162
98?創建數據湖的方法164
99?成功的組織166
910?小結168
參考文獻169
第10章?交通運輸數據分析學的實際應用和概念
101?知識目標170
102?詞頻云圖170
103?導語171
104?概念172
105?高速公路車速可變性分析173
106?智慧城市可達性指數182
107?通行費回報指數184
108?干線道路績效管理186
109?公共汽車購置的決策支持186
1010?分析學應用的思考187
參考文獻190
第11章?智慧城市交通運輸服務的效益和成本估算
111?知識目標191
112?詞頻云圖191
113?導語192
114?方法概述193
115?若干假定195
116?智慧城市成本與效益評估198
117?成本估算目的的假定配置200
118?智慧城市交通運輸服務的成本評估209
119?智慧城市交通運輸服務成本匯總221
1110?智慧城市交通運輸服務的效益評估222
1111?智慧城市交通運輸服務成本和效益總結229
1112?小結230
參考文獻231
第12章?全書總結
121?知識目標234
122?詞頻云圖234
123?導語235
124?第1章回顧236
125?第2章回顧236
126?第3章回顧237
127?第4章回顧237
128?第5章回顧238
129?第6章回顧238
1210?第7章回顧239
1211?第8章回顧239
譯者序
前言
第1章?引?言
11?知識目標001
12?詞頻云圖001
13?導語002
14?背景002
15?為什么提出這個問題？為什么現在提出這個問題？004
16?本書的目標讀者004
17?各章內容概覽006
參考文獻010
第2章?擬解決的問題
21?知識目標011
22?詞頻云圖011
23?導語012
24?問題而不是答案014
25?問題概述014
26?與安全性有關的問題018
27?與效率有關的問題019
28?與用戶體驗有關的問題024
29?如何處理這些問題？026
參考文獻026
第3章?什么是大數據
31?知識目標027
32?詞頻云圖027
33?導語028
34?如何度量大數據？029
35?什么是大數據？030
36?挑戰036
37?交通運輸大數據040
38?交通運輸系統管理及運營045
參考文獻046
第4章?網聯汽車和自動駕駛汽車
41?知識目標047
42?詞頻云圖047
43?導語048
44?什么是網聯汽車050
45?網聯汽車的挑戰052
46?什么是自動駕駛汽車？059
47?自動駕駛汽車的挑戰062
48?網聯汽車和自動駕駛汽車之間的差異概要064
49?智慧城市中的網聯汽車和自動駕駛汽車065
410?網聯汽車和自動駕駛汽車對交通運輸業可能產生的影響066
411?大數據和可連接性067
412?智慧城市內的網聯汽車和自動駕駛汽車067
413?網聯汽車和自動駕駛汽車對汽車工業可能產生的影響069
414?小結070
參考文獻071
第5章?智慧城市
51?知識目標073
52?詞頻云圖073
53?導語074
54?什么是智慧城市？075
55?智慧城市的目標083
56?走向智慧城市的步驟085
57?智慧城市框架088
58?投資效果評估093
59?智慧城市的挑戰093
510?智慧城市的機遇094
511?從倫敦擁堵費項目中吸取的經驗教訓096
512?感性城市100
513?小結102
參考文獻102
第6章?什么是分析學？
61?知識目標104
62?詞頻云圖104
63?導語105
64?分析學定義106
65?為什么說分析學是有價值的？107
66?智慧城市服務分析學109
67?智慧城市的分析學績效管理118
68?分析學和數據湖如何密切配合？119
69?如何確定與分析學相關的數據需求120
610?小結120
參考文獻121
第7章?分析學在交通運輸中的實際應用
71?知識目標122
72?詞頻云圖122
73?導語123
74?什么是綜合支付系統？124
75?為什么綜合支付會成為智慧城市的良好起點？125
76?綜合支付系統分析及其實際應用126
77?什么是MaaS？126
78?為什么MaaS是智慧城市的良好起點？127
79?MaaS分析及其實際應用128
710?什么是交通管理？129
711?為什么交通管理會成為智慧城市的良好起點？129
712?交通管理分析及其實際應用130
713?什么是公共交通管理？131
714?為什么公共交通管理會成為智慧城市的良好起點？131
715?公共交通管理分析及其實際應用132
716?什么是績效管理？133
717?為什么績效管理會成為智慧城市的良好起點？134
718?績效管理分析及其實際應用135
719?小結135
參考文獻137
第8章?交通運輸應用案例
81?知識目標138
82?詞頻云圖138
83?導語139
84?什么是應用案例？140
85?智慧城市交通運輸應用案例141
86?小結151
參考文獻151
第9章?數據湖的創建
91?知識目標152
92?詞頻云圖152
93?導語153
94?數據湖的定義156
95?數據湖的工作方式156
96?數據湖的價值160
97?數據湖的挑戰162
98?創建數據湖的方法164
99?成功的組織166
910?小結168
參考文獻169
第10章?交通運輸數據分析學的實際應用和概念
101?知識目標170
102?詞頻云圖170
103?導語171
104?概念172
105?高速公路車速可變性分析173
106?智慧城市可達性指數182
107?通行費回報指數184
108?干線道路績效管理186
109?公共汽車購置的決策支持186
1010?分析學應用的思考187
參考文獻190
第11章?智慧城市交通運輸服務的效益和成本估算
111?知識目標191
112?詞頻云圖191
113?導語192
114?方法概述193
115?若干假定195
116?智慧城市成本與效益評估198
117?成本估算目的的假定配置200
118?智慧城市交通運輸服務的成本評估209
119?智慧城市交通運輸服務成本匯總221
1110?智慧城市交通運輸服務的效益評估222
1111?智慧城市交通運輸服務成本和效益總結229
1112?小結230
參考文獻231
第12章?全書總結
121?知識目標234
122?詞頻云圖234
123?導語235
124?第1章回顧236
125?第2章回顧236
126?第3章回顧237
127?第4章回顧237
128?第5章回顧238
129?第6章回顧238
1210?第7章回顧239
1211?第8章回顧239
展開全部
智能交通優選技術譯叢網聯汽車與智慧城市的大數據分析(精)/智能交通先進技術譯叢 作者簡介
鮑勃·麥昆（Bob McQueen）是一個創造性的技術問題解決專家，具有卓越的口頭和書面溝通技巧，同時具備已被證實的技術、商業規劃、業務發展和營銷方面的經驗。他在先進的交通技術相關業務開展、機會分析和關系構建方面經驗豐富；在先進的數據分析技術、大數據和績效管理系統的運用方面，也具有特殊的技能和經驗。他寫了40多篇關于先進交通技術的論文和兩本關于系統架構和旅行信息系統的書。鮑勃目前是佛羅里達州奧蘭多市的一家公司（Bob McQueen and Associates）的首席執行官。該公司致力于協助公共機構和私營企業了解技術投資的影響和充分利用先進交通運輸技術的潛力，包括大數據分析技術。
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