Machine learning based system for managing energy efficiency of public sector as an approach towards smart cities

Energy efficiency of public sector is an important issue in the context of smart cities due to the fact that buildings are the largest energy consumers, especially public buildings such as educational, health, government and other public institutions that have a large usage frequency. However, recent developments of machine learning within Big Data environment have not been exploited enough in this domain. This paper aims to answer the question of how to incorporate Big Data platform and machine learning into an intelligent system for managing energy efficiency of public sector as a substantial part of the smart city concept. Deep neural networks, Rpart regression tree and Random forest with variable reduction procedures were used to create prediction models of specific energy consumption of Croatian public sector buildings. The most accurate model was produced by Random forest method, and a comparison of important predictors extracted by all three methods has been conducted. The models could be implemented in the suggested intelligent system named MERIDA which integrates Big Data collection and predictive models of energy consumption for each energy source in public buildings, and enables their synergy into a managing platform for improving energy efficiency of the public sector within Big Data environment. The paper also discusses technological requirements for developing such a platform that could be used by public administration to plan reconstruction measures of public buildings, to reduce energy consumption and cost, as well as to connect such smart public buildings as part of smart cities. Such digital transformation of energy management can increase energy efficiency of public administration, its higher quality of service and healthier environment.     

论转型期城镇贫困问题对我国现代化的影响

随着体制转换和结构调整的进行,城镇贫困问题已凸现为当前不容忽视的社会问题之一。以下岗失业人员为主体的城镇贫困问题虽然在总体上有利于我国现代化发展,但它也给现代化发展带来严重的负面影响:它可能会抑制城镇经济与社会发展,动摇我国社会主义的价值基础,危及社会主义本质的最终实现,并影响国家的稳定大局。     

中小城市交通规划与可持续发展

从传统城市交通规划的主要特点及其在城市中不断发展的状况出发,结合大城市的交通规划经验和中小城市的交通特点,提出中小城市交通规划策略模式,力图从中寻找解决中小城市交通可持续发展的方法。     

从语用角度探索中小城市社会矛盾的化解问题

中小城市社会矛盾的化解问题关系到我国城市化进程的顺利推进以及和谐社会的构建。运用语用学理论和研究成果,能够为社会矛盾的化解提供新的视角和有效途径。从语用角度来看,保障话语权为矛盾化解提供了基本前提,合理运用语用原则、语用策略为矛盾化解提供了有效方法,而要想使这种方法发挥更大的作用,则需要建立对话协商的长效机制。     

国内大中城市大众参与性羽毛球市场兴盛的社会学分析

2002年起参与性消费型羽毛球活动在我国大中城市逐渐兴起,并表现出蓬勃发展的态势。从社会学角度分析,主要原因是：羽毛球运动特点满足了参与者的情感需求;羽毛球运动消费迎合了年轻人的消费取向;羽毛球项目特点符合了不同人群的运动需求;管理层的适度监管促进了羽毛球市场的蓬勃发展。     

生态足迹模型修正研究 ——以辽中地区矿业城市为例

以辽中地区矿业城市(鞍山、抚顺、本溪)为例,基于能值理论并加入社会经济系统发展指数对生态足迹模型进行修正研究.结果表明,运用生态足迹修正模型计算,辽中地区矿业城市人均生态承载力为1.72hm²,人均生态足迹为6.95hm²,人均生态赤字5.23hm²,处于严重超载状态;生态足迹构成中能源足迹比例最大,达到55%.经过验证,生态足迹修正模型计算结果更加全面、合理.     

湖南省城镇"弱势群体"健康及健身状况的调查研究

对湖南省城镇弱势群体参加健身活动和身体健康现状进行抽样调查。结果显示：城镇弱势群体的健康状况极差，健身意识不强、健身活动太少是其主要原因。提出了强化对弱势群体的救助关注，不能仅限于生活上的关心，经济上的资助还应关心他们的体质与健康，支持他们参与健身活动。     

第16届世界杯足球赛亚洲球队与世界杯前八名球队运用定位球进攻战术之比较

为了提高我国高层次足球队定位球进攻战术水平，通过对第16届世界杯决赛阶段亚洲球队和世界杯前八名球队定位球进攻情况的调查统计、对比研究，初步分析了世界强队的优势及亚洲球队普遍存在的问题。研究表明，亚洲球队有意识、有目的地制造和利用定位球战机的能力差；上半时运用次数少，且质量低，效果差；在运用不同的定位球进攻方式中，角球进攻破门得分的水平与世界强队的差距较大。     

武汉市高校网球选修课的教学现状与对策

分析了高校网球选修课的现状和发展过程中存在的主要问题,并提出了发展的对策:丰富网球课教学内容,精选优化教材;组织形式要多样,教学手段要多变;明确教学目的,转变教学观念,发展学生综合素质;改革考核评定方法,建立科学的考核体系;重视教师人材培养,加强师资培训;尽快改善网球教学的软硬件环境。     

武汉市社区体育发展的现状及对策研究

运用社会调查法,对武汉市部分社区进行调查,分析武汉市社区体育发展的现状,并根据社区体育发展的趋势,提出相应的发展对策。