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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。
修订的区域战略规划政策
•可再生能源的不明确加权。rni指出，从PPS 18 RE1的变化中，它具有“重大权重”到可再生项目的更广泛利益，以指导修订后的政策草案，以“全面说明” NI在规划决策中的气候目标。至关重要的是，“重大重量”是为了加速新项目的部署并提供2.5GW的可再生能源所需的2.5GW，这一点至关重要。•太阳能农场和以前开发的土地。太阳能开发将需要扩大来满足我们的2030个目标，而新的太阳能农场可能需要150英亩以上。优先考虑先前开发的太阳能农场土地，将成为这些事态发展的不必要障碍。•空间计划方法。鉴于最不发达国家开发的后期和快速接近2030个目标，我们担心通过LDP在当前时间范围内采用空间方法的规定是不可行的，也不是确定合适开发领域的理想方法。应根据自己的优点进行评估，并在当前的计划系统中更适当地评估环境影响和社区观点等因素。鉴于气候危机的紧迫性以及需要达到2030年目标的需求，我们担心这些政策的累积影响将是限制NI的当前和未来的可再生能源开发，这损害了更广泛的经济和消费者。为了进一步说明这些关注点，我们已经对Gravis计划进行了映射研究，如附件2所示。如果没有，请说明如何改善政策草案。Q1：您是否同意，总体而言，修订后的政策将有助于确保计划制度可以在支持政府解决气候变化和脱碳能源领域的更广泛努力中发挥作用？
总体项目规划 - Empire State Development
I. 项目背景和摘要 纽约州城市发展公司 (UDC) 以 Empire State Development 的名义 (ESD) 正在根据纽约州城市发展公司法案 (UDC 法案) 为 Empire Station Complex 市政和土地使用改进项目 (项目) 采纳此总体项目规划 (GPP)。该项目是一项综合重建计划，旨在以曼哈顿经过极大改进的纽约宾夕法尼亚车站 (宾州车站) 为中心创建一个复兴区。它将解决不达标和不卫生的条件，并为项目区域 (定义如下) 的重大市政改进提供建设。项目的主要组成部分将导致创建一个繁荣和可持续的交通导向区，并配备急需的公共交通改进和公共领域设施，详见下文。该项目促进了宾州车站重建和潜在扩建的相关计划。 1 该项目将通过一项全面的重建计划解决项目区域内不达标和不卫生的状况，该计划将创建一个有凝聚力的、以交通为导向的区域，并增加急需的混合用途开发和市政改善。具体而言，该项目将在项目区域的八个开发地点（“项目地点”或“地点”）上开发十栋新建筑。该项目的开发将包括新的现场入口和通往宾夕法尼亚车站和公共交通的通道。其公共领域的改善将改善周围的街景，并解决开放空间和行人、自行车和车辆流通问题。该项目旨在支持宾夕法尼亚车站的重建和潜在的向南扩建，这将通过独立但相关的项目完成，这些项目将由一个或多个参与的公共铁路运输实体承担，即纽约州大都会运输署（“MTA”）、国家铁路客运公司（“Amtrak”）和新泽西州交通局（“NJT”）。美铁大部分运营业务迁至莫伊尼汉火车站为重建宾夕法尼亚车站提供了机会。此外，美铁和在宾夕法尼亚车站运营的公共铁路运输实体正在规划宾夕法尼亚车站向南扩建至 780 号区块和 754 号区块和 806 号区块的部分区域，以容纳额外的轨道和站台。
职权范围：- 总体/区块规划
根据工作人员的指示，更复杂的开发方案将需要总体/街区规划，而不是城市设计概要。在申请前咨询审查中，将确定总体/街区规划作为完整申请的一部分的必要性。如果正在推进的规划申请没有强制性的申请前咨询流程（例如，调整委员会申请），则鼓励申请人联系城市规划部门讨论提案的性质并确定是否需要总体/街区规划。
2.14战略规划原则 - 欧洲委员会
2。定义成功。为了绘制您的道路，您需要定义长期目标。广泛考虑您在几年内如何看待自己的业务。从那里获得具体。您想在要实现某些目标时建立里程碑，并知道要执行谁。超越了销售，成本和费用，并查看真正驱动您业务的原因。可能是客户数量，重复订单，点击，产品，协作，财务指标或其他内容。然后，建立审核时间表 - 当您和您的团队审查更改假设，跟踪结果并根据需要进行更改。
基苏木县综合发展规划（2023-2027年）
ADP 年度发展计划 APRM 非洲同行评审机制 ARV 抗逆转录病毒 BMUs 海滩管理单位 CA 县议会 CBROP 县预算审查和展望文件 CDF 选区发展基金 CFSP 县财政战略文件 CHV 社区健康志愿者 CGK 基苏木县政府 CIDP 县综合发展计划 CIMES 县综合监测和评估系统 CoG 州长委员会 CU 社区单位 ECDE 早期儿童发展教育 EIA 环境影响评估 ERS 经济复苏战略 EU 欧盟 FY 财政年度 GBV 性别暴力 GDP 国内生产总值 GESIP 绿色经济战略和实施计划 GoK 肯尼亚政府 HDI 人类发展指数 HIV/AIDS 人类免疫缺陷病毒/获得性免疫缺陷综合症 ICT 信息通信和技术 KCHSSIP 基苏木县卫生部门战略投资计划 KDHS 肯尼亚人口健康调查 KEMSA 肯尼亚医疗用品管理局 KeNHA 肯尼亚国家公路管理局 KeRRA 肯尼亚农村道路管理局 KISIP 肯尼亚非正规住区改善计划KNBS 肯尼亚国家统计局 KRB 肯尼亚道路局 KTB 肯尼亚旅游局 KUP 基苏木城市计划 KUSP 基苏木城市支持计划 KURA 肯尼亚城市道路管理局 LBDA 湖泊流域开发局 MDGs 千年发展目标 M&E 监测与评估 MTP 中期计划 MMR 产妇死亡率 NEMA 国家环境管理局 NHIF 国家医院保险基金 NITA 国家工业培训局 PPPs 公私合作伙伴关系 PWD 残疾人 SDG 可持续发展目标 SWM 固体废物管理 UN 联合国
Skip-Plan：通过精简动作空间学习在教学视频中进行程序规划
在本文中，我们提出了 Skip-Plan，一种用于教学视频中程序规划的压缩动作空间学习方法。当前的程序规划方法都遵循每个时间步的状态-动作对预测并相邻地生成动作。虽然它符合人类的直觉，但这种方法始终难以应对高维状态监督和动作序列的错误积累。在这项工作中，我们将程序规划问题抽象为数学链模型。通过跳过动作链中不确定的节点和边，我们以两种方式将长而复杂的序列函数转换为短而可靠的序列函数。首先，我们跳过所有中间状态监督，只关注动作预测。其次，我们通过跳过不可靠的中间动作将相对较长的链分解为多个短的子链。通过这种方式，我们的模型在压缩动作空间中探索动作序列内各种可靠的子关系。大量实验表明，Skip-Plan 在程序规划的 CrossTask 和 COIN 基准测试中实现了最先进的性能。