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引用本文：Fan Zhang、Arianna Salazar-Miranda、Fábio Duarte、Lawrence Vale、Gary Hack、Min Chen、Yu Liu、Michael Batty 和 Carlo Ratti（2024 年 4 月 8 日）：城市视觉智能：利用人工智能和街道级图像研究城市，《美国地理学家协会年鉴》，DOI：10.1080/24694452.2024.2313515
自从 19 世纪末至 20 世纪中叶卡米洛·西特、凯文·林奇、鲁道夫·阿恩海姆和简·雅各布斯等学者的开创性工作以来，城市的视觉维度一直是城市研究的一个基本主题。几十年后，大数据和人工智能 (AI) 正在彻底改变人们移动、感知和与城市互动的方式。本文回顾了有关城市外观和功能的文献，以说明如何使用视觉信息来理解城市。引入一个概念框架——城市视觉智能，系统地阐述新的图像数据源和人工智能技术如何重塑研究人员感知和衡量城市的方式，从而能够研究物理环境及其与不同尺度的社会经济环境的相互作用。文章认为，这些新方法将使研究人员能够重新审视经典的城市理论和主题，并有可能帮助城市在当今人工智能驱动和以数据为中心的时代创造与人类行为和愿望相一致的环境。关键词：深度学习、人与环境的互动、地点、街道级图像、城市视觉智能。
全球变暖的经济地理
全球变暖是一种全球性的长期现象，对当地经济的影响各不相同。我们提出了一个具有高空间分辨率的世界经济动态经济评估模型来评估其后果。我们的模型以多种形式适应当地气温变化，包括昂贵的贸易和移民、当地技术创新和当地出生率。我们以 1 ◦ × 1 ◦ 的分辨率量化模型，并估计损害函数，该函数确定温度变化对当地气温条件下区域基本生产力和便利设施的影响。全球变暖造成的福利损失在不同地区差异很大，非洲和拉丁美洲部分地区损失 20%，但北纬部分地区也有所增加。总体而言，空间不平等加剧。平均福利效应的不确定性很大，但空间相对损失的不确定性要小得多。移民和创新被证明是重要的适应机制。我们使用该模型研究碳税、减排技术和清洁能源补贴的影响。碳税可以延缓化石燃料的消耗，有助于平缓气温曲线，但在减排技术出现时，碳税的效果会大大增强。
地理信息科学专业（SPM）
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斯德哥尔摩大学物理地理系，
Claudiu Eduard Nedelciu，2021。全球磷供应链动力学：21世纪的可持续性影响。论文编号12。论文是在冰岛大学印刷和辩护的，以获得环境与自然资源（UOI）和物理地理（SU）的双重学位。教师对手：Birgit Kopainsky教授和PålBörjesson教授。
2024 年创新地理
版权所有 © JONES LANG LASALLE IP, INC. 2024 本报告仅供参考，并不一定旨在对所讨论主题进行完整分析，因为这些主题本质上是不可预测的。它基于我们认为可靠的来源，但我们尚未独立核实这些来源，并且我们无法保证报告中的信息准确或完整。报告中表达的任何观点均反映我们目前的判断，如有更改，恕不另行通知。前瞻性陈述涉及已知和未知的风险和不确定性，这些风险和不确定性可能导致未来现实与此类前瞻性陈述所暗示的现实存在重大差异。我们在特定情况下向客户提供的建议可能与本报告中表达的观点不同。任何投资或其他业务决策都不应仅基于本报告中表达的观点做出。
级别的地理H481规范
免责声明规格会随着时间而更新。虽然尽一切努力检查所有文档，但已发布资源和规范之间可能存在矛盾，因此请始终使用有关最新规范的信息。如果对规格进行了更改，则将在文档中指示，将有一个新的版本编号，以及更改的摘要。如果您确实注意到规范与资源之间的差异，请通过以下方式与我们联系：
尼泊尔各个地理区域的尼泊尔个体的口腔微生物多样性
一项全面的研究涵盖了整个尼泊尔17个不同地点的口服患者的153个样本的收集。各种样品包括牙齿牙齿，牙菌斑和牙科微积分，是从牙科诊所，牙科医院和牙科营地中购买的。采用六种不同的培养基，即营养琼脂（NA），Muller Hilton琼脂（MHA），甘露醇盐琼脂（MSA），血液琼脂（BA），脑心脏输液琼脂（BHA）和马铃薯糊精琼脂（PDA），用于潜在的Fungal strains，用于5-7°C，用于潜在的Fungal strains for Fungal strains for Fungal strains。随之而来的细菌菌落被明智地分离出来，其形态和生化特征被仔细检查。研究了细菌细胞的显微镜结构，考虑了形状，大小，颜色，不透明度和纹理。革兰氏阴性染色，并评估每个菌落的生化属性的蛋白酶，果胶酶，纤维酶和脂肪酶。从牙科样品中分离出来的1200个菌落，以形态和生化特征区别的300个不同的菌落被选择以进一步的分类学鉴定。Subsequent sequencing revealed the identification of 60 distinct species within 21 genera of bacterial isolates, including Achromobacter , Bacillus , Chryseobacterium , Citrobacter , Curtobacterium , Enterobacter , Enterococcus , Escherichia , Flavobacterium , Klebsiella , Kocuria , Lyinibacillus , Novosphingobium , Ochrobactrum , Proteus，pseudomonas，sporosarcina，葡萄球菌，stnotrophomonas，serratia和链球菌。这项研究强调了口服样本中各种致病细菌物种的存在。
遍布地理位置的浮动海上光伏
摘要：太阳能光伏（PV）在世界范围内继续迅速增长，现在占所有非化石燃料电力的很大一部分。随着温室气体消除的持续紧迫性，太阳能光伏的增长是不可避免的。与其他土地用途的竞争以及通过使用水冷却来优化面板效率的愿望是令人信服的离岸浮动PV（OFPV）的论点，这一趋势也可以从最近为离岸风电场建造的现有基础设施中受益。在我们较早的工作中构建，我们提出了一个较大的数据集（n = 82），以评估全球收益率（DIS）优势，同时还考虑了修改的离岸面板的水冷却形式。使用我们有关Köppen -Geiger（kg）分类系统的结果并使用统计学习方法，我们证明了KG气候分类系统在预测OFV的可能收益方面的有效性有限。最后，我们还探索了一小部分站点，以证明经济学以及地理和技术，影响了在海上找到光伏面板的可行性。
咖啡馆：地理分布数据中心中的碳意识联合学习
培训大规模人工智能（AI）模型需要大量的计算能力和能量，从而导致碳足迹增加，并带来潜在的环境影响。本文深入研究了跨地理分布（地理分布）数据中心训练AI模型的挑战，强调了学习绩效与碳足迹之间的平衡。我们将联合学习（FL）视为解决方案，将模型参数交换优先于原始数据，从而确保数据隐私并遵守本地法规。鉴于各个地区的碳强度的可变性，我们提出了一个名为CAFE的新框架（碳吸引联合学习的缩写），以优化固定碳足迹预算内的培训。我们的方法结合了核心选择以评估学习绩效，采用Lya-punov漂移加上五型框架来解决未来碳强度的不可预测性，并设计有效的算法来解决数据中心选择的组合复杂性。通过使用现实世界中的碳强度数据进行广泛的模拟，我们证明了算法的功效，强调了其优于现有方法在优化学习性能的同时最小化环境影响的优势。
使用地理信息系统和遥感
土地利用和土地覆盖的动态转变已成为有效管理自然资源的关键方面，以及对环境转变的连续监测。这项研究的重点是戈达瓦里河集水区域内的土地使用和土地覆盖（LULC）的变化，评估了土地和水资源开发的影响。利用2009年，2014年和2019年的Landsat卫星图像，该研究通过量子地理信息系统（QGIS）软件的SCP插件采用了监督分类。最大似然分类算法用于评估监督土地使用分类。七个不同的LULC类别 - 耕地，农业用地（休闲），贫瘠的土地，灌木土地，水和城市土地 - 用于分类目的。这项研究揭示了在2009年至2019年的十年中，Go-Davari盆地的土地使用方式发生了很大变化。使用三个卫星/Landsat图像，有监督的分类al-Gorithm和GIS中的分类后变更检测技术对土地使用/覆盖变化的空间和时间动态进行了定量。马哈拉施特拉邦戈达瓦里盆地的总研究区域包括5138175.48公顷。值得注意的是，建筑面积从2009年的0.14％增加到2019年的1.94％。灌溉农田的比例，2009年为62.32％，2019年降至41.52％。灌木土地在过去十年中见证了从0.05％增加到2.05％。主要发现突显了贫瘠的土地，农业用地和灌溉农田的大幅下降，并与林地，灌木土地和城市土地的扩张并列。分类方法的总体精度为80％，卫星图像的Kappa统计数据为71.9％。总体分类准确性以及2009年，2014年和2019年监督土地使用土地覆盖的Kappa价值