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以人为本的数字孪生
传统的人行道研究侧重于大规模人行道可步行性的定量分析，无法捕捉环境与个体因素之间的动态相互作用。城市数字孪生秉承“科技向善”的理念，寻求以人工智能为基础的方法来将人类与数字中介技术结合起来，以增强人类的预测能力。我们采用 GraphSAGE-LSTM，这是一个基于众包数据和计算机视觉的地理空间人工智能 (GeoAI) 框架，以预测人类在人行道上的舒适度。将行人及其与周围建成和未建成环境的相互作用概念化为以人为中心的动态图，我们的模型捕捉到由人类行走的连续运动引起的时空变化，从而使 GraphSAGE-LSTM 具有时空显式性。我们的实验表明，与传统的机器学习模型和两个最先进的深度学习框架相比，所提出的模型的准确率高出 20% 以上，从而增强了城市数字孪生的预测能力。该模型的源代码在 GitHub 上公开共享。
人工智能基础与应用证书
代码 标题 学分 EEL 3872 人工智能基础 3 PHI 3681 道德、数据与技术 3 大学特定课程（选择一项）：3 教育 EDP 3211 人工智能中的认知与教育科学 工程 BME 4760 生物医学数据科学 EEE 4773 机器学习基础 CAP 3032 交互式建模与动画 1 ESI 4610 数据分析简介 健康与人类表现 HFT 4442 人工智能革命与旅游、酒店和活动中的应用 文理科 BSC 4892 生物学中的人工智能 CAP 3032 交互式建模与动画 1 CLA 3811 古代和当今的人工智能 GIS 4123C GeoAI – 地理人工智能 IDS 3750 社会科学中的人工智能 WST 4002 数据女性主义 农业与生命科学 ALS 3200C 农业与生命科学商业中的人工智能 QMB 3302 商业分析与人工智能 (AI) 基础 设计、施工与规划 DCP 4300 建筑环境中的人工智能 新闻与传播 JOU 3365 媒体与社会中的人工智能 公共卫生与卫生专业 PHC 3793 健康人类的高级思维：医疗保健和公共卫生中的人工智能 PHC 4796C 心理与脑科学中的人工智能
SWS 6722 AI在土壤和生态系统科学中建模
什么是AI建模：数据驱动的AI建模旨在预测，评估或优化土壤健康，土壤和生态系统指标，功能，过程，响应，相互作用以及土壤生态系统的变化。整合土壤生态系统建模的目的是植根于对我们时间中邪恶的环境挑战的更好答案，包括适应和缓解全球气候变化，碳和气候的农业 - 智能农业管理，多危机生态局师更多。AI模型是由土壤，光谱和环境地理空间数据构建的，以模拟复杂的土壤 - 水作用 - 摩托管理 - 气候 - 气候人类关系。数据驱动的Geoai具有重塑我们对土壤生态系统以及如何维持和再生它们的思想的深远能力。学习方法：在本课程中使用倾斜的发现风格来促进学习。这意味着要睁开眼睛并通过对AI范式的深入了解。我们通过对话，嬉戏的探索，批判性思考和讨论来学习。学生将通过阅读，案例研究的讨论（例如，土壤和生态系统科学的热门话题，AI模型在土壤和生态系统科学中的应用）以及设计并进行自己的AI土壤生态系统建模项目，将自己沉浸在课程主题中。讲师使用教练技术来促进学习过程，包括有针对性的问答会议，解锁自我激励以学习，学习为探索以及承认多种观点的课堂讨论。
混合航空传感器数据作为地理空间数字孪生的基础
越来越多的城市宣布自己是智慧城市或计划成为智慧城市。智慧城市需要可靠的数据源作为所有进一步行动的基础，而城市数字孪生是收集和分析所有信息的基础。城市数字孪生不仅仅是一个 3D 城市模型，它通常与 GIS 数据一起构成城市数字孪生的起点。城市数字孪生的基础由地理空间数据以地理空间数字孪生的形式形成。数字孪生在此充当一种枢纽，所有相关和可用信息都包含在内并进行分析。为了生成可同时收集多个数据的地理空间数字孪生航空传感器，混合传感器非常适合这项任务。在航空数据采集方面，随着第一款真正的混合传感器系统（如 Leica CityMapper-2）的推出，一个新时代开始了。此处的混合是指将（倾斜）相机系统与地形 LiDAR 组合成一个综合航空测绘系统。通过将这些互补的子系统组合成一个系统，可以使用替代数据源来弥补一个系统的弱点。一个例子是低光城市峡谷的测绘，其中基于图像的系统大多会产生不可靠的结果。对于 LiDAR 传感器，这些区域的几何重建非常简单，并可获得准确的结果。本文详细概述了混合传感器系统的发展和技术特点。讨论了数据采集过程，并提出了混合城市测绘策略。此外，本文还深入了解了 LiDAR 数据对于城市建模的 3D 网格生成的优势，以及借助 GeoAI 将单个产品组合起来生成新产品的可能性。最后，讨论了混合传感器数据及其衍生产品在城市数字孪生背景下的使用和一些用例，并通过数据、分析和行动的无限循环表明，来自城市数字孪生的所有数据只能是给定时间点的快照，数据记录和分析是一个永久循环。