عنوان فارسی مقاله:ساخت و مسیر الگوی بهینه سازی حاکمیت ایمنی عمومی شهری و مدیریت بحران با استفاده از فناوری هوش مصنوعی

چکیده

با تسریع شهرنشینی و رشد جمعیت در چین، حفظ ایمنی عمومی و مدیریت بحران به طور فزاینده‌ای پیچیده شده است. برای پرداختن به این موضوع، این مقاله پژوهشی مدل جدیدی را برای بهینه‌سازی حاکمیت ایمنی عمومی شهری و مدیریت بحران با ادغام فناوری هوش مصنوعی (AI) با تمرکز بر پایداری پیشنهاد می‌کند. هدف این مطالعه بررسی ساخت و مسیر یک حاکمیت امنیت عمومی شهری و مدل بهینه‌سازی مدیریت بحران با ادغام فناوری هوش مصنوعی (AI) در چین است. ما یک مدل رگرسیون خطی را برای بررسی رابطه بین فناوری‌های ایمنی عمومی و نتایج، با پیامدهای ایمنی عمومی (PSO) به عنوان متغیر وابسته و ساختار حاکمیت ایمنی عمومی (PSGS)، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AIDC&A)، پیش‌بینی بحران و سیستم هشدار اولیه (CPEWS)، تصمیم‌گیری با کمک هوش مصنوعی (AIADM) و مکانیسم‌های پاسخ ایمنی عمومی (PSRM) به عنوان متغیرهای مستقل توسعه دادیم. خلاصه مدل نشان داد که متغیرهای مستقل نسبت متوسطی از واریانس در نتایج ایمنی عمومی را با مقدار R2 0.5 و مقدار R2 تعدیل شده ۰٫۴۵ به خود اختصاص دادند. نتایج این فرضیه را تأیید کرد که ادغام فناوری‌های مختلف ایمنی عمومی تأثیر مثبتی بر نتایج ایمنی عمومی دارد. ساختار حاکمیتی مؤثر، جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، سیستم پیش‌بینی بحران و هشدار اولیه، تصمیم‌گیری به کمک هوش مصنوعی، و مکانیسم‌های پاسخ ایمنی عمومی کارآمد، همگی برای افزایش نتایج ایمنی عمومی بسیار مهم هستند. مدل پیشنهادی از طریق یک مطالعه موردی در یک شهر چین، با بازخورد ذینفعان که اثربخشی آن را تأیید می‌کند، تأیید شد. به طور کلی، یافته‌ها نشان می‌دهند که مدل بهینه‌سازی حاکمیت ایمنی عمومی شهری و مدیریت بحران با ادغام فناوری هوش مصنوعی می‌تواند مدیریت ایمنی عمومی را در مناطق شهری به طور قابل‌توجهی بهبود بخشد.

ادامه مطلب

راهنمای خرید:

لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.

Title: Construction and Path of Urban Public Safety Governance and Crisis Management Optimization Model Integrating Artificial Intelligence Technology

Abstract

As urbanization and population growth continue to accelerate in China, maintaining public safety and crisis management has become increasingly complex. To address this issue, this research article proposes a new model for optimizing urban public safety governance and crisis management by integrating artificial intelligence (AI) technology with a focus on sustainability. This study aims to explore the construction and path of an urban public safety governance and crisis management optimization model integrating artificial intelligence (AI) technology in China. We developed a linear regression model to examine the relationship between public safety technologies and outcomes, with public safety outcomes (PSO) as the dependent variable and public safety governance structure (PSGS), AI-driven data collection and analysis (AIDC&A), crisis prediction and early warning system (CPEWS), AI-assisted decision-making (AIADM), and public safety response mechanisms (PSRM) as independent variables. The model summary revealed that the independent variables accounted for a moderate proportion of the variance in public safety outcomes, with an R2 value of 0.5 and an adjusted R2 value of 0.45. The results supported the hypothesis that the integration of different public safety technologies has a positive impact on public safety outcomes. The effective governance structure, AI-driven data collection and analysis, crisis prediction and early warning system, AIassisted decision-making, and efficient public safety response mechanisms were all found to be crucial for enhancing public safety outcomes. The proposed model was validated through a case study in a Chinese city, with feedback from stakeholders confirming its effectiveness. Overall, the findings suggest that the urban public safety governance and crisis management optimization model integrating AI technology can significantly improve public safety management in urban areas.