城市计算的定义和城市感知的框架是什么？

城市计算是一个交叉学科，是计算机科学以城市为背景，与城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济学等学科融合的新兴领域。具体而言，城市计算是一个通过不断获取、整合和分析城市中多源异构的大数据来解决城市所面临的挑战的过程。城市计算将无处不在的感知技术、高效的数据管理和强大的机器学习算法，以及新颖的可视化技术相结合，致力于提高人们的生活品质，保护环境和促进城市运转效率，帮助我们理解各种城市现象的本质，甚至预测城市的未来。

在城市感知层面，我们可以通过车载GPS或用户的智能手机产生的轨迹数据来不断感知司机在道路上的驾驶状态，也可以收集用户发布在社交媒体上的信息。在数据管理层面，我们通过时空索引结构把司机产生的大规模轨迹和社交媒体数据高效地组织和管理起来，以供后续实时分析和挖掘。在数据分析层面，当城市出现异常时，我们可以根据这些轨迹数据较为准确地确定异常发生的空间范围和时间区间。

因为，当异常发生后，各条道路上的车流量以及人们选择的行车路线都会发生改变。我们可以有针对性地利用与这些地方及时间段相关联的（而不是全部）社交媒体来分析异常出现的起因。在服务提供层面，这些信息会被及时地传递到交通管理部门和周边通行的人群，以快速处理异常并避免更多的人陷入混乱状态。