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本文综述了人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度强化学习（DRL）在智能交通系统、网络安全、智能电网、5G通信及医疗保健中的应用。这些技术在提升智慧城市效率、安全和可持续性方面发挥关键作用，例如，通过DRL优化无人机在5G通信中的性能，智能交通系统中的自动驾驶和交通流量管理，以及智能医疗系统中的疾病诊断和预测。尽管有诸多应用，但也面临着数据安全、标准统一和资源优化等挑战，未来研究将集中在这些问题的解决方案上。
本文是对《Applications of Artificial Intelligence and Machine learning in smart cities》的翻译。
人工智能和机器学习在智慧城市中的应用
摘要
智慧城市旨在有效管理日益增长的城市化、能源消耗、维护绿色环境、提高公民的经济和生活水平，并提高人们有效使用和采用现代信息和通信技术的能力。在智慧城市概念中，信息和通信技术在政策设计、决策、实施和最终生产性服务中发挥着至关重要的作用。本综述的主要目的是探讨人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度强化学习（DRL）在智慧城市演进中的作用。上述技术被有效地用于针对各种面向智慧城市的复杂问题设计最优策略。在本次综述中，我们深入介绍了现有技术在智能交通系统（ITS）、网络安全、智能电网（SGs）的节能利用、有效使用无人机（UAV）以确保5G和5G以上（B5G）通信的最佳服务以及智慧城市中的智能医疗系统中的应用。最后，我们提出了各种研究挑战和未来研究方向，其中上述技术可以在实现智慧城市概念方面发挥突出作用。
1. 引言
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