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芝加哥城市学院-BS供应链管理
Business Support Coursework ENG 2790 Business Writing 3 MATH 1400 Basic Calculus 3 PHIL 2520 Business Ethics 3 Business Core Coursework ACCT 2110 Introduction to Financial Accounting 3 ACCT 2111 Managerial Accounting 3 ACCT 2291 Business Law I 3 FIN 2660 Principles of Finance 3 INSY 3200 Business Problem Solving 3 MGMT 1020 Career Fluency 3 MGMT 3020 Organizational Behavior 3 MGMT 4850 International Business 3 MGMT 4890业务政策与战略3 QBA 2000业务统计3 QBA 3500定量业务应用程序3供应链管理集中度课程SCM SCM 4100供应链管理应用程序3 SCM 4200质量管理3 CSU完成学分66
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。
萨克拉门托城市学院人工智能报告
根据美国劳工统计局的数据，“一项被广泛引用和效仿的研究表明，2010 年至 2030 年期间，美国 47% 的工作面临被自动化取代的风险” [2] 皮尤研究中心在 2023 年 7 月的一份报告中指出，“19% 的美国工人从事的工作最容易受到人工智能的影响，其中最重要的活动可能会被人工智能取代或辅助”和“人工智能接触程度高的工作往往是薪酬较高的领域，而大学教育和分析技能可以成为加分项” [3]。如果高等教育的主要目的是为学生的终身职业生涯做好准备，那么这些统计数据和预测就不容忽视——大学需要帮助学生为这一现实以及新的与人工智能相关的工作做好准备；许多新的工作领域和行业尚不存在。
2024 财年城市承包权益报告
自 2021 年 11 月市长 Michelle Wu 上任以来，市政府已启动多项旨在帮助该市实现供应商多元化目标的努力。2021 年和 2022 年采取了四项重要政策措施，以简化市政府官员和供应商的采购流程：(1) 根据 GL ch. 30B § 18 通过庇护市场计划，(2) 要求在选定的建筑和专业服务合同中使用认证企业作为分包商，(3) 马萨诸塞州立法机构通过包容性报价合同立法，以及 (4) 将经济机会和包容性添加到首席采购官授权流程中。本报告将更详细地讨论实施这些举措的进展情况。
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。
Project Plateau是一项由土地，基础设施，运输和旅游部（MLIT）（MLIT）领导的城市数字双胞胎的开放数据计划。
开发用用例，利用高级技术在灾难管理，环境，城市规划，流动性等各种领域等。通过创建和水平部署最佳实践，促进在公共和私营部门各个领域中用例的社会实施。
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。
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。
最佳实践汇编：城市转型领域
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