张工: 嗨，李工，最近我在研究如何将科研系统应用于秦皇岛的智慧城市建设中，你有什么好的建议吗？
李工: 张工，这个课题很有意义！首先，我们需要确定科研系统的具体应用场景，比如智能交通管理、环境监测等。
张工: 我同意。我们可以先从智能交通管理系统开始，使用Python编写一个简单的模拟程序来展示其工作原理。
# 导入必要的库 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression # 加载数据集 data = pd.read_csv("traffic_data.csv") # 数据预处理 X = data[['hour', 'day_of_week']] y = data['traffic_volume'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X_test) ]]>
李工: 这个代码段展示了如何使用线性回归模型预测交通流量，这是一个很好的起点。接下来，我们可以考虑如何将这样的模型部署到实际的城市基础设施中去。
张工: 是的，这需要我们与硬件供应商合作，确保数据采集设备能够实时传输数据，并且模型能够在边缘计算设备上高效运行。