时空数据深度学习有新突破。
7月13日至19日，人工智能领域国际顶级学术会议IJCAI（国际人工智能联合会议）在瑞典首都斯德哥尔摩召开。
京东金融城市计算事业部的论文《基于大数据的管网水质预测》被会议接收，其主要作者也受邀出席会议并现场做报告。
京东金融的这篇论文利用深度学习技术成功预测了中国东南部某城市自来水管网的水质，精度超过了现有的物理化学方法和时间序列模型。
对于改善管网水质、保障居民健康具有一定的意义。
参考意义。
近年来，城市自来水管网中部署了大量传感器，实时监测水质，如余氯浓度、浊度等。
随着科技的进步，预测未来管道水质状况网络已成为业界关注的焦点。
然而管网水质存在动态的时空相关性，且受地理、天气等外部因素影响，这也给水质预测带来诸多挑战。
京东金融题为《GeoMAN: Multi-level Attention Networks for Geo-sensory Time Series Prediction(基于多层注意力机制神经网络的地理传感器时间序列预测)》的论文提出了一种基于深度学习的模型算法，通过整合传感器指标读数、气象数据和空间数据等多源跨域数据来预测管网水质。
模型算法在东南部某城市水质预测中得到验证。
结果表明，京东金融提出的模型算法在预测精度上超越了现有的物理和化学方法。
基于此，京东金融部署了管网水质预测系统，实时预测未来管网水质。
一是可以指导水厂加氯消毒，保证居民饮用水质量。
二是能够及时检测水管健康状况，提供水管维修地点。
该指引最终能为市政府决策提供有效参考。
IJCAI是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际会议。
它有严格的纸张验收标准。
近年来，录取率仅为20%左右。
除了《基于大数据的管网水质预测》论文成功入选IJCAI外，城市计算分部近期还在8月于伦敦举办的数据挖掘国际最高学术会议KDD上成功入选4篇论文。
郑宇博士，京东金融副总裁、首席数据科学家、城市计算事业部总经理，在担任国际人工智能顶级期刊ACM TIST主编的同时，曾担任行业主席多次受邀担任IJCAI行业主席。
这些都表明，京东金融在人工智能领域已经具备国际领先的技术能力。
与高校、科研院所合作攻关城市计算前沿技术，是京东金融推动城市计算产学研管用融合的重要组成部分。
此次发表论文《基于大数据的管网水质预测》。
，是京东金融与清华大学深度合作的延续和升级。
截至目前，京东金融已与上海交通大学、西南交通大学、中央财经大学、南京大学、北京邮电大学等近30所高校开展全面合作，通过京东金融专家讲座，定期教学、参与学科建设、校企联盟。
通过培训等一系列方法，培养了一批优秀的人工智能复合型人才。
自今年2月成立以来，京东金融城计算事业部拥有数百人的大数据和人工智能领域的研发团队。
90%以上的成员拥有博士学位和海外留学背景。
团队成员不仅发表了100多篇国际顶尖论文，还在国内实施了信用城市、电子政务、管网水质预测、救护车和警车调度等一系列大数据和人工智能项目，中国联通智能选址，火力发电效率提升。
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目前，京东金融已为国家发改委城镇和小城镇改革发展中心、环境保护部、水利部、工信部等多个中央部委提供科技服务。
交通方面，还与国家能源集团、中国联通、北控集团、摩拜、链家等企业开展深度合作。
郑宇表示，京东金融城市计算希望借助京东集团多年在电商、物流、金融等方面的大数据积累，成为城市智慧解决方案的提供商和产学研融合的典范，为城市环境、交通和规划提供解决方案。
提供能源消费、商业、安全、医疗、信用城市、电子政务等领域的智能化解决方案，利用大数据和人工智能驱动城市智能化进程，打造新型智慧城市。