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第六届人工智能城市挑战赛
第六届人工智能城市挑战赛专门关注两个领域的问题，这两个领域在计算机视觉和人工智能的交叉点上具有巨大的未开发潜力：智能交通系统 (ITS) 和实体零售业务。2022 年人工智能城市挑战赛的四个挑战赛道收到了来自 27 个国家/地区的 254 支队伍的参与请求。赛道 1 涉及城市规模的多目标多摄像头 (MTMC) 车辆跟踪。赛道 2 解决基于自然语言的车辆轨迹检索。赛道 3 是一个全新的自然驾驶分析赛道，其中数据由安装在车辆内的多个摄像头捕获，重点关注驾驶员安全，任务是对驾驶员行为进行分类。赛道 4 是另一个新赛道，旨在仅使用单视角摄像头实现零售店自动结账。我们根据不同的方法发布了两个排行榜，包括比赛公开排行榜（不允许使用外部数据）和所有提交结果的综合排行榜。参赛队伍的顶尖表现建立了强大的基线，甚至超越了拟议挑战赛道中的最先进水平。
对文献可持续城市和SOC
近年来，人工智能（AI）越来越多地用于解决城市的经济，社会，环境和治理挑战。由于其先进的能力，AI将成为地方政府实现智能和可持续发展的主要手段之一。AI用于城市规划的利用是一个相对研究的研究领域，特别是在理论与实践之间的差距方面。这项研究对正在考虑或应用AI技术的城市规划领域进行了全面的综述，并分析了AI技术如何支持或有可能支持智能和可持续发展的发展。关于方法论方法，这是PRISMA协议后的系统文献综述。获得的见解包括：（a）早期采用者在城市规划中的现实世界AI应用程序正在为更广泛的地方政府AI采用铺平道路； （b）在城市规划中实现更广泛的AI采用涉及主要利益相关者之间的合作和伙伴关系； （c）大数据是城市规划中有效AI利用的组成部分，并且； （d）人造和人类智能的融合对于充分解决城市化问题并实现智能和可持续发展至关重要。在视线中这些突出了通过高级数据和分析方法使计划更智能的重要性。
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。
通过鸟类生物多样性的镜头促进城市生态弹性
尽管有相当大的保护重点是针对城市土地转换以最快的速度发生的，但人们通常会忽略城市景观的重要性。维持城市地区的生物多样性不仅会使环境有利，而且与社会，经济和技术因素一起可以提高城市系统对干扰的稳定性，这一概念被称为“城市弹性”。在本合成论文中，我们探讨了城市弹性的生态维度，并特别关注鸟类生物多样性，因为鸟类易于观察，相对丰富，并且可以作为城市环境整体健康状况的指标。我们首先研究了生态弹性的概念，并讨论了与城市化相关的环境压力源在正在进行的鸟类生物多样性危机中的作用。然后，我们概述了城市环境的特征，这些特征可能会促进鸟类的生态弹性，以及社会和经济因素与城市生态弹性之间的关联。最后，我们提供了有关未来研究的建议，以提高城市生态弹性的策略，因此，在城市生态学，生态系统生态学，环境正义和城市规划的交集中，整个城市弹性。由于预计到2050年，全球68％的人口将居住在城市地区，因此，科学家，城市规划师，土木工程师，建筑师和其他人必须将城市生态弹性视为环境健康和城市对未来自然和人性化压力的弹性的维度。
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
最佳实践汇编：城市转型领域
本出版物中的所有信息，思想，观点，意见，估计，建议，建议，建议（以下简称“内容”）不应以任何方式理解为专业建议，也不应将其解释为发展监测和评估办公室（DMEO）（DMEO）的政策，目标，意见或建议。建议读者根据本出版物的内容在采取任何行动或决定之前，在采取任何行动或决定之前寻求专业建议。本出版物中的内容是从DMEO认为可靠的来源获得或得出的，但DMEO并不代表此信息是准确或完整的。dmeo不承担任何责任，并对使用本出版物的任何人（自然或法律）造成的任何损失，损害，损害赔偿责任不承担任何责任。
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。”
基于拓扑的深层生成模型在城市形式生成中的应用：评论
摘要将深层生成模型纳入城市形式的生成是支持城市设计过程的一种创新且有前途的方法。但是，大多数深层生成的城市形式模型基于图像表示，这些图像表示并未明确考虑城市形式元素之间的拓扑关系。旨在开发深层生成模型并考虑拓扑信息的帮助下，本文回顾了城市形式的生成，深层生成的模型/深度图生成以及建筑和城市形式的深层生成模型的最新艺术状态。基于文献综述，提出了一个基于深层生成模型的基于拓扑的城市形式生成框架。深层生成模型的街道网络生成的假设forgraphgergrotandplot/building configurationGenerationByDeepgenerativeModels/Space语法以及所提出的框架的可行性需要在未来的研究中进行验证。
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。