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人工智能与智慧城市伦理：系统...
摘要 — 智慧城市技术已经能够比以前更细致地追踪城市居民。通过人工智能实现的数据收集和分析的增加，带来了隐私、安全和其他伦理问题。本系统综述收集并整理了智慧城市周围的知识体系。作者使用关键词搜索了 5 个数据库中的 34 篇重点学术出版物，这些出版物的日期为 2014 年至 2022 年之间。这项研究表明，文章通常侧重于隐私、安全和公平的伦理问题、特定技术基础评论或框架和指导对话。本文有助于组织跨学科主题，并将智慧城市伦理方面的知识体系收集起来，形成一个供实践者、研究人员和利益相关者使用的单一、全面的资源。
人工智能城市挑战赛车辆重新识别实证研究
本文介绍了我们针对 2021 年人工智能城市挑战赛 (AICITY21) 的 Track2 的解决方案。Track2 是一个使用真实世界数据和合成数据的车辆重新识别 (ReID) 任务。在本次挑战中，我们主要关注四个点，即训练数据、无监督领域自适应 (UDA) 训练、后处理、模型集成。（1）裁剪训练数据和使用合成数据都可以帮助模型学习更多判别性特征。（2）由于测试集中有一个在训练集中未出现的新场景，因此 UDA 方法在挑战中表现良好。（3）后处理技术包括重新排名、图像到轨迹检索、摄像头间融合等，可显著提高最终性能。（4）我们集成了基于 CNN 的模型和基于 Transformer 的模型，它们提供了不同的表示多样性。通过上述技巧，我们的方法最终取得了 0.7445 的 mAP 分数，在比赛中获得第一名。代码可在 https://github.com/michuanhaohao/AICITY2021_Track2_DMT 获得。
有关城市化和气候变化的部长级会议的结果
○确保在COP峰会中确保城市气候议程的连续性。○鼓励未来的COP主持人优先考虑其议程上的城市弹性和气候适应。●加强全球事件协同作用：认识到城市气候行动的动力，领导者强调了使未来的气候和城市化事件保持一致的重要性。值得注意的是，巴库将主持2026年世界城市论坛（WUF13）和世界环境日，为城市气候对话提供关键平台。● Recognition of existing partnerships and initiatives, such as the collaboration between the Slovak Ministry of Environment and UN-Habitat on the SURGe Initiative—formalized through a Letter of Intent signed earlier this month at the World Urban Forum (WUF12)—was highlighted as a key example of how national governments are advancing urban resilience through multilevel climate action.
城市规划，绿色封面和生物多样性方法
气候马特城市评估框架（CSCAF）3.0是住房和城市事务部智能城市任务的旗舰计划。该框架将支持印度城市评估其从5个主题领域和28个指标的气候镜头的发展。CSCAF的目的是告知城市建立相关的气候行动。
SARS-CoV-2 传播的决定因素可指导城市地区的疫苗接种策略
1 机器学习与计算生物学，瑞士巴塞尔苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系，2 瑞士洛桑生物信息学研究所 (SIB)，3 瑞士巴塞尔大学生物医学系应用微生物学研究，4 瑞士巴塞尔大学环境科学系人文地理学，5 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学临床细菌学与真菌学，6 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学临床病毒学，7 瑞士巴塞尔大学医院急诊科，8 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学传染病与医院流行病学，9 瑞士巴塞尔大学儿童医院与巴塞尔大学儿科传染病与疫苗学，10 瑞士巴塞尔大学医院实验室医学，11瑞士巴塞尔大学医院重症监护医学科，12 瑞士巴塞尔市卫生服务中心，13 瑞士阿尔施维尔 Viollier AG，14 瑞士巴塞尔瑞士红十字会地区输血服务中心和 15 瑞士巴塞尔大学生物医学系移植与临床病毒学
城市艺术与技术重新开放计划
不同的是，不同的学生具有不同水平的技能和知识，以及不同的学习方式，背景，资产/优势和需求。也总是确实是，每个学生都有能力通过努力和支持来成长，并且所有学生都应该得到很高的期望和支持以满足他们的支持（没有支持的高期望是不人道的，而期望很低）。在19日19日危机中，人们对种族不公正现象的关注增加了，许多学生技能，知识，资产和需求的差异领域已被加剧，并进一步融入了光明。我们的回应和支持必须与每个学生的需求令一样不同。我们不能将公平与平等混淆，因为我们建立了一个模型，以最好地满足所有学生的需求。因此，我们将集中有最大需求和/或在历史上被边缘化的学生中心，同时保持基于资产的思维方式。我们不会将更大的需求与缺陷相结合，因为我们所有的学生都以自己的方式出色。
遵守城市固体废物管理规则，...
i. 固体废物管理，包括根据本法庭先前的命令对遗留废物进行补救，ii. 污水处理和 351 条受污染河段的恢复，以及 iii. 102 (122) 个未达标城市的空气质量管理。关于序列号 (i)，需要提供以下信息：城市固体废物的产生量、分类和处理量；废物处理在产生和处理方面的差距以及为弥补差距而执行本法庭法定时间表和命令的情况；场地数量、其中遗留废物的数量及其补救时间表。关于序列号 (ii)，需要提供州内产生和处理的污水量、污水处理方面的差距以及弥补差距的时间表，包括将处理过的水用于二次利用的策略。此外，关于 351 条受污染河段的恢复，各州需要提供有关指令遵守情况的信息，包括通过植物修复/人工湿地、生物多样性公园或任何其他适当措施进行原位和异位修复，以补充受援河流系统的负荷减少。关于序列号 (iii)，首席秘书需要根据本法庭的命令监测和汇编有关控制空气污染行动计划执行情况的信息，并向 CPCB 提供可量化的进展/成就。在与首席秘书互动后，将考虑根据先前的指令制定补偿制度。”
基于经济影响的城市人工智能战略...
摘要 人工智能系统的发展方式对整个社会有着重大影响。如何解决政策问题、如何调和道德冲突、如何解决法律现实以及透明度如何，这些都很重要。它包括金融、国家安全、医疗保健、刑事司法、交通和智慧城市等领域。城市政府正在使用人工智能来改善城市服务交付。这项研究旨在制定指导方针，帮助城市和当地社区开发符合包容性和可持续发展目标的人工智能系统。它包括创造有利环境、促进合作和建设当地能力的考虑因素。监管是城市指导人工智能发展及其在当地环境中互动的重要工具。
第五届 AI 城市挑战赛
AI 城市挑战赛的创立秉承两个目标：（1）推动智能视频分析研究和开发的边界，以实现更智能的城市用例；（2）评估性能水平足以引起现实世界采用的任务。交通运输是适合采用该技术的一个领域。第五届 AI 城市挑战赛吸引了来自 38 个国家的 305 支参赛队伍，他们利用城市规模的真实交通数据和高质量的合成数据在五个挑战赛道上展开角逐。赛道 1 涉及基于视频的自动车辆计数，评估内容包括算法有效性和计算效率。赛道 2 涉及城市规模的车辆重新识别，使用增强合成数据大幅增加了该任务的训练集。赛道 3 解决了城市规模的多目标多摄像头车辆跟踪问题。赛道 4 解决了交通异常检测问题。赛道 5 是一条新赛道，使用自然语言描述解决车辆检索问题。评估系统显示了所有提交结果的一般排行榜，以及仅限于比赛参与规则的结果公开排行榜，其中团队不得在工作中使用外部数据。公开排行榜显示的结果更接近注释数据有限的真实情况。结果显示了人工智能在智能交通中的前景。某些任务的最新性能表明这些技术已准备好在现实世界系统中采用。