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多维度数据融合推动城市应急资源调度效率

引言

城市安全风险通常由多因素共同作用产生。人工智能可通过复杂网络分析和深度学习模型，对各风险因素之间的交互效应进行分析，识别风险叠加的关键环节，评估潜在连锁反应及复合风险，从而帮助决策者制定更具针对性的安全防控策略。

人工智能能够助力城市安全风险治理形成闭环管理。通过对风险事件全过程的数据记录与分析，AI可识别管理环节中的薄弱点和制度缺陷，为改进安全管理措施提供依据，实现风险识别—评估—应对—反馈的循环优化。

人工智能在城市安全风险评估中的应用高度依赖数据的质量和完整性，但数据缺失、噪声以及隐私安全问题