從城市發展趨勢來看，智慧城市和智慧社區逐漸成為政府工作和學術研究的熱點。已有研究從內涵、模式、評價體系、問題、策略分析等角度對智慧城市和社區的發展進行了深入研究。Y He等人提出了一個整合框架，可以實現網路、暫存和運算資源的動態編排，以提高智慧城市應用的性能。然後，他們提出了一種新穎的大數據深度強化學習方法。給出了不同系統參數的仿真結果，以證明所提出方案的有效性。B 唐等人引入了分層分佈式霧運算架構，以支持未來智慧城市中大量基礎設施組件和服務的整合，執行數據表示和特徵提取，辨識異常和危險事件，並提供最佳響應和控制。VA 備忘錄等提出了一種，用於智慧城市框架的物聯網 (IoT) 網路中，基於媒體的監控系統 (EAMSuS) 的有效算法，該算法融合了其他研究人員為無線感測器網路 (WSN) 數據包路由，和安全引入的兩種算法，同時回收了新媒體壓縮標準，高效影像編碼。實驗分析顯示了他們提出的方案，在用戶隱私、媒體安全和感測器節點內存要求方面的有效性……