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大都市：将空域结构和容量与极端交通密度联系起来
在过去十年中受到越来越多的媒体关注。由于人们对这两种飞机类型的热情日益高涨，航空航天业内外的许多人都设想未来将有大量小型飞机飞越城市地区。有了这个未来愿景，问题就出现了，在空域组织方面，需要什么才能使之成为可能，或者说，是否真的有可能。在此背景下，大都会项目旨在研究空域结构对高密度空域的容量、复杂性、安全性和效率的影响。为此，已经考虑了四种空域概念，从分散的直接路由概念到使用基于 4D 轨迹的操作的高度结构化的管道网络。通过大规模模拟实验对这四个概念进行了比较，针对与当前空中交通密度相比极端的多种场景。本文概述了 Metropolis 项目，重点介绍了项目目标、空域概念的设计和实施以及初步模拟结果。
为什么城市经济韧性强 - Metropolis.org
经济复原力是指城市社区规划和预测负面冲击（包括长期压力）的能力和相关能力，重新分配和调动资源以抵御这些冲击、从冲击中恢复并至少重建到危机前的水平，同时使其经济走上可持续经济增长的道路，并同时加强其应对未来任何冲击的能力。
开放空间在加纳北部的塔马莱大都市人类定居发展中的作用
世界大部分地区都在迅速城市化。在撒哈拉以南非洲，城镇的城市化速度比以前的预期更快。此外，农村环境的大部分地区逐渐朝着城市化迈进。Tamale Metropolis被评为撒哈拉以南非洲增长最快的大都市。城市规划以及对开放空间创造的需求的担忧是一个重大挑战，因为对建筑法规中的标准的依从性不佳。进行了这项研究是为了评估开放空间在塔马莱大都市的Human定居发展中的作用。这项研究取样了157名居民的观点，他们在大都市五个郊区的社区开放空间保持封闭。还与城镇规划部门的官员进行了关键的线人访谈。研究表明，大多数居民通过在邻居散步或在室外空间闲置来休闲。此外，大多数居民对机构和土地管理的了解不足。这通常导致法规不遵守，这影响了大都市的开放空间。在居民中的常见也是对开放空间重要性的不良欣赏，这导致了侵占。城镇计划部应采取制裁和严格的措施来阻止罪犯。此外，应该使用公开研讨会来教育居民，以遵守规划和建筑法规。关键字最后，该研究建议在从事土地管理的各个机构之间进行强有力的合作，以促进大都市中有效的质量开放空间提供和保存。
北方大都市——千载难逢的机遇……
铁路是交通运输系统和协作的支柱 随着与大湾区尤其是深圳的接触日益增多，以及密切的合作，概念性战略计划推动创新科技（“I&T”）行业的发展，作为香港加强与深圳合作和融合的第二经济引擎。为实现整体区域一体化，由政府主导的增强连通性是推动北部都会后续私人投资和创造就业机会的关键，因此，拟议的香港-深圳西部铁路连接线、旅客捷运系统、北环线及其东向延伸项目正在进行中，以确保高效的货运和客运。重点是建立一个面向未来的平台，创新科技、金融科技、科学研究和支持设施以及其他支持服务预计将在都会中心形成一个完整的创新科技产业生态系统，企业可以利用整个北部都会的支持性创新科技基础设施、社区和氛围。尽管香港缺乏工业部门和相关设施
大都会战略行动计划2021-2023
2020年见证了世界各地城市对19009年大流行期间至关重要的挑战的集体反应。现实证明，来自不同城市的人们的命运变得越来越纠缠和互连，团结与合作是克服危机的最强大的武器。2020年也标志着世界大都市（Metropolis）世界联盟35周年。作为一个专注于大都市城市的国际组织，以及一个城市之间多边合作的关键平台，大都市一直致力于解决城市问题并推动可持续的城市发展。它的智慧和能量强烈促进了城市之间挑战的交流，治理和共同反应。
用于 Metropolis-Hastings 算法的高效量子行走电路
虽然乍一看这是具有深远应用的重要优势，但还必须考虑其他因素才能确定量子行走是否能为任何特定应用带来显著的加速。原因之一是实现量子行走的单步 UW 可能比实现经典行走的单步 W 花费更长的时间。因此，量子行走在平衡时间极长的情况下更有可能带来优势。此外，我们必须解决这样一个事实，即经典行走通常在非平衡状态下启发式使用。例如，在训练神经网络时，使用称为随机梯度下降的 MCMC 方法来最小化成本函数，实际上通常不需要达到真正的最小值，因此 MCMC 的运行时间比其混合时间要短。类似地，模拟退火通常以启发式方式使用，冷却计划远快于可证明界限的规定——并结合重复重启。此类启发式应用进一步推动了 UW 高效实现的构建，以及量子计算机启发式方法的开发。
用于量子蒙特卡罗模拟的 Metropolis 方法
尽管 Metropolis 等人的方法[1] 最初应用于经典的硬盘系统，但后来发现该算法对于许多不同的应用都是必不可少的。在本次演讲中，我将讨论 Metropolis 算法在量子多体问题中的一些应用。本文将严格限制在量子蒙特卡罗 (QMC) 中 Metropolis 拒绝方法的使用，而不讨论 QMC 的其他方面。Metropolis 算法的丰富性和本文的简洁性意味着我只能简要介绍这些发展中的一小部分，并且必须局限于肤浅的讨论。其他人将讨论它在凝聚态物质和格点规范理论的量子格点模型中的应用，因此我将重点关注非相对论连续体应用，特别是需要推广基本 Metropolis 算法的发展。我将只简要提及这些应用背后的物理学，而不是参考评论文章。我们对 Metropolis 算法的定义如下。假设 s 是相空间中的一个点，我们希望对分布函数 π ( s ) 进行采样。在最简单的算法中，只有一个转移概率：T ( s → s ′ )。稍后我们将把它推广到一系列转移概率。有人以概率 T ( s → s ′ ) 提出一个举动，然后以接受概率 A ( s → s ′ ) 接受或拒绝该举动。详细平衡和遍历性足以确保随机游走在足够多的迭代之后将收敛到 π ( s ) ，其中详细平衡的意思是：