XiaoMi-AI文件搜索系统
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社论：智能和可持续城市的感兴趣的技术发展
在城市发展迅速发展的景观中，整合先进的技术已成为塑造全球城市未来的关键力量。在技术在城市规划中的无数应用中，兴趣点的演变（POI）推荐系统是一种至关重要的发展，对创造更聪明，更可持续的城市环境具有深远的影响。POI建议系统利用诸如人工智能（AI），机器学习（ML）和大数据分析等尖端技术，以增强城市如何管理和利用资源。这些系统在为居民和游客提供相关目的地，优化运输路线，促进当地企业和丰富城市经验，从而为可持续的城市流动性做出贡献。Pan等。（2023）利用了POI数据中的空间信息，并形成了澳门半岛中城市区块的功能区域。这项研究确保了功能障碍的浓度差异，并帮助研究了城市生活，促进了可持续性议程。Liu等。 （2022）提出了一个POI类别预测模型，以解决公共卫生和心理学问题。 Andrade等。 （2020）试图研究POI相对于土地使用分类的可能的重要意义，并提出了土地使用和土地覆盖（LULC）分类策略的替代方案。 Divya和Mary（2018）提出了一个基于POI数据的业务推荐模型。 POI系统鼓励Liu等。（2022）提出了一个POI类别预测模型，以解决公共卫生和心理学问题。Andrade等。 （2020）试图研究POI相对于土地使用分类的可能的重要意义，并提出了土地使用和土地覆盖（LULC）分类策略的替代方案。 Divya和Mary（2018）提出了一个基于POI数据的业务推荐模型。 POI系统鼓励Andrade等。（2020）试图研究POI相对于土地使用分类的可能的重要意义，并提出了土地使用和土地覆盖（LULC）分类策略的替代方案。Divya和Mary（2018）提出了一个基于POI数据的业务推荐模型。 POI系统鼓励Divya和Mary（2018）提出了一个基于POI数据的业务推荐模型。POI系统鼓励这些系统的影响扩展到支持当地企业，鼓励旅游业，并通过将人们与与他们的利益保持一致的活动和景点联系起来来促进社区参与。在可持续城市环境中POI推荐系统的演变和实施受到了几种观点的间接影响，这有助于提供对影响智能城市发展的技术和社会因素的全面理解（Elvas等，2023）。
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
![[ATBD]模块beta降解](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c82ab3aa0e5f59f9928ae0c6c5c87db63153bd0f.webp)
[ATBD]模块beta降解
除了土地覆盖数据外，Mapbiomas还扩展到其他产品，例如绘制消防疤痕，水面，土壤有机碳和森林砍伐警报。本文档介绍了在巴西Mapbiomas平台（https://plataforma.brasil.mapbiomas.org）中应用于降解模块的Beta版本的方法。该模块允许分析1986年至2021年所有巴西生物群落中的天然植被降解。该模块的第一个版本中考虑的降解驱动器包括天然植被碎片的大小和隔离，其边缘区域，自上次火灾以来的火频率和时间以及次要植被年龄。使用Mapbiomas Collection 8和Mapbiomas Fire Collection的年度消防疤痕提供的年度土地使用/土地覆盖（LULC）的年度地图计算降解驱动程序。
城市生物多样性指数 - Bangaluru
孟加拉基础设施发展部队的遵守议程BBMP BBMP BRUHAT BENGALURU MAHANAGARA PALIKE BDA BANALORE发展局Bel Bharat Electronics Limited Ben Scl Ben Scl Benscl Bengaluru Smart City Limited BMC生物多样性管理委员会BMC生物多样性委员 CBI City Biodiversity Index CBSE Central Board of Secondary Education COP Conference of Parties GKVK Gandhi Krishi Vigyana Kendra ha Hectare HAL Hindustan Aeronautics Limited IBM International Business machines ICAR Indian Council of Agricultural Research ICSE Indian Certificate of Secondary Education IFS Indian Forest Service IISC Indian Institute of Science IT Information Technology KBB Karnataka Biodiversity Board KLCDA卡纳塔克邦湖保护与发展局LBSAP LBSAP本地生物多样性战略和行动计划LULC土地使用和土地覆盖M米M G ROAD MAHATMA GANDHI ROAD NCBS国家生物科学中心非政府组织非政府组织NIR附近的INFRA INFRA红色NPSAP NAPSAP NAPSAP NAPSAP NAPSAP NASPSAP国家生物差异策略和行动行动计划SCBD SCBD SCBD SPV/DIVALIDE SPV SPV <<ft。平方英尺km。平方公里TDU跨学科健康科学与技术大学
1-204，podgorica，2024 2
总结本研究调查了摩洛哥中部图特拉斯山区El Kssiba地区土地使用和土地覆盖（LULC）的动态，重点是土壤保护和环境可持续性。通过对历史档案，气候数据，地质特征和土地利用模式进行全面检查，该研究评估了环境因素和社会经济变化对土地利用的影响。覆盖576.57平方公里的研究区域在政府政策，人口增长，土地任期和气候状况的推动下经历了重大的土地使用转变。的发现表明，农业和橄榄种植的显着下降，以及裸露的土地和森林覆盖物的大幅增长，这表明土地的退化和潜在的恢复。这些变化强调了迫切需要可持续的土地管理和土壤保护策略，以减轻降解和提高土地生产力。进行的SWOT分析强调了牧师系统的传统优势与明显的当代挑战之间的复杂关系，尤其是在环境退化，气候变化和社会经济压力方面。本研究为政策制定提供了关键的见解，以促进平衡的保护和可持续的资源管理，强调需要长期战略以确保脆弱生态系统中的可持续土地利用。
天气和气候中的机器学习和深度学习应用
由于天气预报对人类生存的影响，它已成为来自不同研究领域的众多学者的兴趣所在。近十年来，随着海量天气和气候数据集的广泛普及以及计算技术的出现，人工智能 (AI) 框架取得了长足进步。这促使许多研究人员研究大量数据集中隐藏的分层模式，以进行天气和气候预报。这篇全面的评论论文从机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法的视角重点介绍了天气和气候研究的不断发展。随着人工智能不断重新定义科学研究，利用 ML 和 DL 获得气象和气候见解的最新进展、应用和挑战已被记录下来。通过调查广泛的研究，该评论概括了这些智能系统对短期天气预报、极端事件预测、气候预报以及天气和气候模型改进的变革性影响。作为当前知识的汇编，它为研究人员、从业人员和政策制定者提供了指导资源，帮助他们探索气候科学和机器学习的动态交叉点，为未来人工智能框架在天气和气候预测中的应用奠定了基础。关键词：人工智能；机器学习；深度学习；天气；气候；LULC；城市气象学；空气污染；热带气旋 1. 简介
研究报告
CBD Central Business District DRRP Disaster Risk Reduction Plan 2023 -2025 DEM Digital Elevation Model DSPD Department of Spatial Planning and Development ELB Epworth Local Board EMA Environmental Management Agency FGD Focus Group Discussion GEE Google Earth Engine GIS Geographic Information System GRDC Goromonzi Rural District Council KII Key Informant Interview LEAP Local Environmental Action Plan 2021 - 2025 LPA Local Planning Authority LULC Land Use and Land Cover MLGPW地方政府和公共工程部NDS1国家发展战略I NDVI标准化差异植被指数NDWI标准化差异差异水指数非政府组织RDC农村地区理事会RLB RUWA RUWA RUWA RUWA RUWA RUWA RUS RUS ROS ROS ROS研究RTCP地区城镇和国家 /地区规划法第29:12章。UC城市委员会UCA UCA URBAN CORMENS法律[第29:15] UDCORP URBAN DEVELECT CORPORATION WS书面声明Zimstat Zimstat Zimstat Zimbabwe国家统计局Zinara Zimbabwe国家道路ZINWA ZIMBABWA ZIMBABWE国家水务局国家水务局国家水务局
Lucas Luc历史/未来土地使用和土地覆盖...
Lucas土地使用和土地覆盖变更数据集（Lucas Luc）提供了关于0.1°空间分辨率的网格土地使用和土地覆盖变更（LULCC），目前涵盖欧洲（包括欧元域域）。连续地图可从1950-2100的年度步骤中获得。采用了新开发的土地使用转换器（LUT）来转换由土地使用协调数据集2（LUH2）提供的土地使用变更信息，以从地面PFT数据集中获取的工厂功能类型（PFT）分布的变化。1950年至2015年期间欧洲的年度PFT地图源自历史luh2数据集（LUH2 V2H），通过从2015年到1950年将LUT倒退。从2016年开始，基于LUH2（LUH2 v2.1F）的未来土地使用变化方案的年度PFT图将用于不同的共享社会经济途径（SSP）和代表性浓度途径（RCPS）组合，用于耦合模型建模对立的6阶段的框架（CMIP6）。所得的PFT时间序列 - Lucas Luc数据集 - 可以用作土地利用强迫到下一代RCM模拟，以降低欧洲 - 库德克斯社区的缩放CMIP6，并在FPS Lucas的框架内研究过去和未来Lulc对欧洲地区气候的变化的影响。