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预测欧洲城市的城市热岛
与农村环境相比，持续的城市化以及人为的全球变暖，并将增加城市地区的土地表面温度和空气温度异常，从而导致城市热岛（UHI）。uhi构成了环境和健康风险，影响了人类健康的心理和生理方面。因此，使用考虑形态变量的深度学习方法，本研究预测了从2007年到2021年69个欧洲城市的UHI强度，并且在2050年和2080年影响UHI影响。该研究采用人工神经网络，深度神经网络和封闭式复发单元，将高分辨率3D城市模型与环境数据相结合以分析UHI趋势。结果表明，城市形式，天气模式和UHI强度之间的牢固关联，强调了对定制的城市规划和政策措施的需求，以减少UHI影响并促进可持续的城市环境。这项研究增强了对UHI动态的理解，并成为城市规划师和政策制定者应对气候变化，城市化和空气污染的挑战的宝贵工具，最终有助于改善健康成果并建立能源消耗。此外，该方法有效地证明了GRU将其分数与UHI预测联系起来的能力，从而为潜在的健康影响提供了重要的见解。
雅加达的其他沿海城市的课程
1关于影响适应性的软因素的软化因素，例如心理学，行为，文化，对风险的理解，如何构成风险，愿意为生态系统服务付费，参与计划。2的政策和法律分析论文，重点是机构分析，国家政策，风险管理的法律框架，减少脆弱性和适应性3硬适应文件，这些文件专门研究诸如大加鲁达项目，雨水收获的基础设施，岩石收获，polder，dikes and dike and洪水障碍，堤防和河流改道等艰难的身体适应措施。4洪水模型和洪水映射论文，这些论文呈现定量降水模型，沉降模型，洪水损失估算模型，城市排水模型，洪水成本分析，城市扩张及其影响，海平面上升模型，基于社区的洪水风险映射，海岸线撤退模型。5土地使用（变化）对洪水的影响
智能城市的能源管理系统
智能城市是实现城市定居点可持续性的一个非常有前途的概念。对于与能源管理的一般方面相关的可持续性尤其如此，例如生成，转换，分销和存储。尽管具有很大的潜力，但智能城市本质上是复杂的系统，因为许多个人和子系统都参与了他们的绩效。由于这种复杂性，对这种类型的系统的概念（即在其设计阶段）提出了许多挑战。贡献提供了简短的文献综述，该综述着重于智能城市的能源管理。最初，通过分析Scopus数据库中可用的文献中关键字的同时出现来提供该字段的概述。随后，讨论了智能城市，建模方法以及挑战和机遇的能源管理策略。为此，工作是指从网络设计和优化的角度详细描述相关主题的早期文献评论。该评论旨在帮助感兴趣的读者认识到能源系统设计的系统工具，以及在这个快速发展的领域中提供的挑战，从而有助于在城市环境中发展可持续和有效的能源解决方案。
distb-vnet：通过智能城市的SDN-NFV
摘要 - 在智能城市的发展主题中，车辆临时网络（VANETS）对于在车辆和基础设施之间提供成功互动至关重要。本研究提出了一个基于分布式区块链的车辆AD-hoc网络（“ Distb-vnet”）体系结构，其中包括二进制恶意交通分类，软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV），以确保智能城市的安全，可扩展和可靠的车辆网络。建议的框架是用于安全数据管理的分散区块链和用于动态网络管理和资源效率的SDN-NFV，而贵族隔离森林算法则可以用作IDS（入侵检测系统）。此外，“ Distb-vnet”提供了双层区块链系统，其中分布式区块链在车辆之间提供安全的通信，而云中的集中式区块链负责数据验证和存储。这可以提高安全性，可伸缩性和适应性，确保货车中更好的流量管理，数据安全性和隐私。此外，未受监督的隔离森林模型可用于检测恶意流量的高精度为99.23％。此外，还揭示了我们的方法可大大提高网络性能，提供延迟，增强安全性和减少拥塞的能力，这是现有智能城市基础设施的有效替代方法。
上海城市的临时措施...
广泛的招标。通过一对一的沟通，组织交流以及其他方式，将会发现出色的人才和潜在的破坏性技术，将成立良好的团队（优势）团队，并将计划和组织项目，以重要的战略领域和主要的应用程序场景为中心，并考虑项目协调员感兴趣和专业专业的专业化。将依靠顶级科学家和关键的研发工作单位推荐潜在的高价值项目，或提出关键的技术要求和研发项目的呼吁。项目将通过公开呼叫和基于竞赛的选择从整个社会中广泛征求。这个特殊项目不会通过其他S＆T计划项目实施受限制的项目管理。
城市的可再生能源政策：建筑物
此外，城市的可再生能源政策支持国际可再生能源局（IRENA）的城市政策指南工具包，这是一种在线资源工具包，这可能会引起市政实体员工的特别感兴趣，但对任何有兴趣的人都开放，他们希望能够加强对腐烂环境的选择知识的任何感兴趣的人。IRENA能源过渡政策框架（PFET）的一部分（请参见框），该创新工具包与Irena的一系列部门简介相同的城市级别行动区域集中：也就是说，（即（1）动力部门，（2）运输和（3）建筑物中的可再生能源。根据感兴趣的城市中有关基本情况的一系列问题（例如基本政策制定目标，和解密度或公共交通的可用性），该工具包指出了基本政策建议，以及案例研究和案例研究以及如何在全球城市实施政策。这些建议旨在提供广泛的方向；专门量身定制的建议需要对特定城市的详细评估。这些建议旨在提供广泛的方向；专门量身定制的建议需要对特定城市的详细评估。
日本代表城市的案例研究
本研究考虑了日本住宅建筑中未来气候变化对当前和未来的典型气象年份（TMY）数据库的影响。tmy数据被广泛用于建筑部门，用于能源绩效评估，系统尺寸和优化。为了调查当前和未来的TMY数据库对建筑物能源消耗的影响，该研究预测了日本四个城市的住宅建筑物的冷却和加热负荷（2020 Ver。）和未来（2086 VER。）TMY数据库。结果表明，未来TMY数据库的使用会导致日本住宅建筑物的空调热量发生重大变化。它发现，日本四个构想的住宅建筑中的年度冷却负荷增加了约12％，东京约9％，大约9％，大约8％的大阪，大约7％，纳戈亚大约为7％，但每年的供暖负载约为Tokyo，大约为9％，大约为8％，大约为6％，大约为ToyohashaShi，大约6％的osta，and ToyohashaShi，大约为ToyohashaShi，Osak and ostoak and osta，and ostaak and ostaka，and ostak and ost osta，and ost ostah and ost ostagai nage and ost aftohaushaShi an与当前的TMY数据库相比，分别是。这一发现表明，气候变化将对未来的建筑能源消耗产生重大影响，并提出节能建筑设计，以解决缓解气候变化对建筑能源消耗的影响。
可持续城市的人工智能驱动解决方案
本文探讨了人工智能 (AI) 与可持续城市发展的交集，强调了人工智能在发展可持续城市中的重要作用。可持续城市旨在满足当前需求，同时为子孙后代保护环境，优先考虑效率、减少浪费和提高生活质量。本文阐明了可持续城市的特点。本研究论文概述了可持续城市的特点、可持续城市名单、人工智能在发展可持续城市中的作用、挑战以及缓解人工智能在发展可持续城市方面所面临的挑战的策略。最终，该研究强调了利用人工智能建设造福人类和地球的可持续城市的必要性。关键词：人工智能 (AI)、环境、可持续城市、减少浪费。简介 “可持续”一词是指在不损害环境或耗尽子孙后代资源的情况下满足当前需求的能力。“可持续城市”一词指的是规划高效的城市区域。通过保护和节约资源以及减少浪费和污染，这些城市希望为其公民提供良好的生活质量。使用可再生能源、绿地和鼓励使用公共交通，这些例子有助于环境保护并确保子孙后代能够生活在健康的环境中。人工智能 (AI) 对于可持续城市的创建和维护至关重要。人工智能提高了生产力，降低了资源使用率，并提高了大都市地区的生活水平。通过使用人工智能算法和数据分析，城市可以减少其生态足迹，减少浪费，减少污染并鼓励可持续的习惯。为了改善交通流量，减少拥堵并减少汽车排放，人工智能 (AI) 系统可以评估实时交通数据。例如，智能交通信号灯可以根据交通状况改变其时间，从而使过渡更加平稳，汽车的空转时间减少。这种基于人工智能的方法有助于减少燃料消耗并改善空气质量。废物管理可以通过在智能能源系统中使用人工智能来监控和调节能源消耗来实现。确保仅在必要时消耗能源。例如，人工智能驱动的系统可以自动调节照明、供暖和
