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实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
人工智能（AI）在印度城市和区域规划中发挥的新兴作用
城市和区域规划在 21 世纪面临着前所未有的挑战，从快速的城市化和人口增长到气候变化和资源枯竭。在应对这些挑战时，人工智能 (AI) 已成为规划人员的变革性工具集，提供高级分析、预测建模和优化功能。在本文中，作者讨论了如何将人工智能融入印度社会经济格局中的城市和区域规划。它强调了使用机器学习来预测未来趋势和解释复杂数据集、使用各种人工智能工具进行空间规划的地理空间分析以及用于数据挖掘的自然语言处理。作为理解和改善城市基础设施的一种方式，深度学习技术可用于城市图像分析和基于代理的建模以及城市模拟，以实现更好的预测和决策。然而，许多因素使得在当地实施这些技术变得困难，例如缺乏有价值的本地数据、基础设施有限、员工之间的专业知识差距以及他们与现有规划流程的整合不佳。本文强烈强调机构能力建设、通过治理结构和开放数据计划进行机构间合作。重要的是，有迹象表明印度政府致力于发展人工智能，这些举措和政策都表明印度政府愿意接受这些技术，尽管迄今为止这些技术在印度城市和区域发展中的直接应用很少。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
智慧城市和可持续移动性领导者 - 安德鲁·里彭（Andrew Rippon）
●智能城市平台启用AI的控制系统：用于实时数据见解和优化智能城市平台运营的AI驱动控制系统。●Alula Autonomous Bus Pilot：成功设计和交付了在Alula的第一个自动驾驶汽车飞行员计划，将电动汽车集成到区域运输中，并运输了100,000多人。●智能城市的详细设计：撰写了智能城市详细的设计和360个移动性智能运输计划，专注于综合的智能移动性和可持续实践。●IOT传感器网络，用于资产运营效率：整个Alula中部署的IoT传感器网络，以提高资产运营效率并促进实时监控。●城市运营大脑：为城市运营大脑开发了概念和详细的设计，这是一个用于使用AI和数据分析来管理和控制城市功能的集中式平台。●Alula Smart City的指南和政策框架：为Alula Smart City开发的综合指南和政策框架，概述了县范围的数字化转型的治理模型。●欧洲区块链服务基础设施的治理协议：设计和实施了14个欧盟成员国区块链服务互操作性的治理框架，将政策指令与技术标准保持一致，以实现分散服务交付。●迪拜智能区技术和区块链指南：撰写了迪拜智能区的技术和区块链指南，为城市内的数字和区块链生态系统设定了蓝图。●alula智能城市的综合数字双胞胎和物联网集成：为阿鲁拉智能城市实施了全面的数字双胞胎和物联网集成，从而实现了城市系统的实时监控，分析和优化。