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。
这是 2023 年 2 月第 1/2023 号全球团结与可持续发展合作法案获得批准后通过的第一部总体规划,它是基于使该法案获得通过的同一社会和政治共识的产物,反映了这项公共政策的跨领域性质。这项新总体规划不仅仅是之前规划的延续,还根据上述法案的创新性和开拓性引入了重要的新概念和方法,以确保我们能够通过合作行动应对当今世界面临的重大全球危机,并巩固西班牙作为一个坚定、积极主动的可持续发展利益相关者的地位,言行一致,倡导一种基于倾听和与合作伙伴合作的新型合作模式。
1.1.2 国家电网在一天中和一年中的不同时间都会经历巨大的需求波动。在高需求期间,国家电网旨在增加供应以保持 20% 的供应裕度,这对于尽可能消除电力短缺和停电的风险至关重要,因为当需求出现意外变化或突然断电时,电力短缺和停电的风险是至关重要的。从历史上看,传统发电站的运行是有一定把握的。然而,随着英国转向更加环保的可持续能源供应系统,随着可再生能源的增加,电力供应波动的风险会增加,这取决于当时的天气条件,因此对能源存储设施的需求也会增加,以便尽量使供应与需求相匹配。此类存储设施包括电池储能系统 (BESS)。
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。
7.4.3.1 人口增长 ................................................................................................................ 210 7.4.3.2 青年群体增长 .............................................................................................................. 210 7.4.3.3 人口老龄化 ................................................................................................................ 210 7.4.3.4 残疾人口 ................................................................................................................ 211 7.4.3.5 少数民族 ................................................................................................................ 211 7.4.3.6 旅行者社区 ............................................................................................................. 212 7.4.4 社会和社区基础设施要求 ............................................................................................. 212 7.4.5 医疗保健和护理设施 ............................................................................................................. 214 7.4.6 教育 ............................................................................................................................. 215 7.4.7 娱乐和开放空间提供 ............................................................................................................. 217 7.4.8 体育设施 ............................................................................................................................. 218 7.4.9图书馆 ................................................................................................................................ 219 7.4.10 消防服务 ...................................................................................................................... 220 7.4.11 礼拜场所 ...................................................................................................................... 221 7.4.12 墓地 ...................................................................................................................... 221 7.5 场所营造气候背景及相关行动 ............................................................................................. 222
冈比亚是西非的一个小国。它是非洲最小的国家之一,面积超过一万平方公里,人口为 250 万。然而,它是非洲人口最稠密的国家之一,57% 的人口集中在城市地区。旅游业、农业和建筑业是主要的经济部门,服务业和制造业正在增长。冈比亚是一个共和制国家,实行资本主义经济制度。国家实行多党制,总统既是国家元首,也是政府首脑。政府是一个行使行政权力的民主政府,而立法权则属于议会。我在下面找到的表格重点介绍了有关冈比亚表的一些统计指标。
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摘要:至关重要的是要问,代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划,从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架,但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明,采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化,该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中,学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的,而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估,通过为正则化系数设置中间值,证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外,比较模拟结果表明,由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内,因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
III. 投资组合评估标准 可靠性应被视为建模输入约束,而不是单独的评估指标。规划储备金 (PRM) 与资源充足性 (RA) 计划相结合,是委员会确保维持系统可靠性水平的机制。在系统分析中,每个资源投资组合应包含足够的资源水平以满足 PRM 要求,目前为峰值需求的 15-17%。4 虽然 IOU 也可以选择计算和报告可靠性指标(例如负载损失概率),或定性评估给定投资组合在 PRM 之上的可靠性效益,但委员会不鼓励在 PRM 程序(R.08-04-012 或其后续版本)之外评估可靠性效益。IOU 或任何其他受访者提交的所有资源计划应评估并记录每个投资组合在成本、风险和温室气体排放指标方面的绩效。这些 2 可能的例外是机密的市场价格数据,可以合理地用公共工程或市场价格数据替代。 3 我们认为,能源司制定的可再生能源发电方案是根据透明且经过审查的方法制定的。但是,如指导原则 B 所述,将商业活动反映在可再生能源发电组合中是有好处的。因此,这些方案包括一些汇总的机密信息
美国运输部 (USDOT) 智能交通系统 (ITS) 联合计划办公室 (JPO) 及其模式合作伙伴一直是解决移动性、安全性和公平性基本问题的领导者,利用新兴技术,例如联网汽车 (CV)、自动驾驶汽车 (AV)、共享移动服务和无障碍交通能力。在过去的几年里,美国运输部对人工智能的探索取得了巨大的发展 (Thompson, 2019)。美国运输部的一些模式管理部门,包括联邦公路管理局 (FHWA)、联邦铁路管理局 (FRA) 和联邦航空管理局 (FAA),一直走在采用人工智能解决方案执行任务的前沿。基于人工智能的应用程序已被用于视频分析、异常检测、安全分析和数据融合。例如,FHWA 的探索性高级研究计划资助了 AI 技术的开发,用于收集大量交通数据(包括安全数据),以发现趋势并识别看似不同的数据流之间的关系,以及进行视频分析以帮助确定各种驾驶场景中的驾驶员行为(美国运输部,2019 年)。FHWA 的交通分析工具 (TAT) 计划正在研究使用 AI 开发预测技术和评估工具(FHWA ATDM,2020 年)。FHWA 的先进交通和拥堵管理技术部署 (ATCMTD) 计划最近拨款超过 1600 万美元,用于开发由 AI 驱动的多式联运管理解决方案(USDOT,2020 年)。FRA 正在开发一套使用 AI 和无人机系统 (UAS) 进行预测分析和入侵者检测的技术(Baillargeon,2019 年)。其他机构,如联邦运输管理局 (FTA)、联邦汽车运输安全管理局 (FMCSA) 和管道危险材料安全管理局 (PHMSA),正在探索人工智能在面向公民的服务中所能提供的前景 (Borener, 2019)。
