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首尔大学成立于1918年，为聪明，有动力和富有创造力的学者提供了高等教育机会。作为公共机构，首尔大学致力于培养将为韩国和世界的城市未来做出重大贡献的领导人。在研究生院的本科学院和大约90个研究领域以及其他整合研究，政策和实践的特定计划中，首尔大学寻求学术和专业问题之间以及有远见的目标与实践研究之间的平衡。与学术研究一起，首尔大学是制定和支持首尔大都会政府的主要政策目标的智囊团。国际城市科学学院自2012年以来一直是韩国将城市科学与国际发展合作相结合的先驱。它吸引了全球最好的人，并在城市发展，城市规划，建筑，基础设施计划和环境管理方面为知识共享平台提供服务。大量的城市专业人士聚集在学校，体验跨学科和跨文化的互动，并从相互学习中受益，共同的目标是找到对每个参与者祖国可持续发展的答案。我确定您将与他们有一个有意义的经历。作为大学的校长，我热情欢迎所有参加学校课程的参与者，并敦促您在首尔大学追求个人发展目标时一直在心中充满激情。
城市生态花园对生物多样性和人类可持续性的重要性：巴勒斯坦的案例研究
1/3 rd的血管植物物种很少见，超过50种被列为濒危或罕见的基于它们的丰度和在前研究的网格中的存在。在这里，我们描述了一个保护植物园的开发，该植物园是通过研究，教育和直接原位和现场保护植物物种进行的。现在，花园拥有381种血管植物（63种很少见）。团队科学而有选择地引入了一些稀有和特有的物种，开发了教育模块，并参与了这个花园计划和成长的各个方面。它充当了巴勒斯坦州受威胁和保护地区的典范，并成为野生动植物和人类的民族绿洲。从这一经验中学到的教训包括：1）以环保的方式产生永续养殖和园艺区域的最小干预原则（事前和原位保护），同时允许植物园园艺功能，2）教职员工，志愿者，志愿者，专家以及在教育和保护工作中的介绍，3）工厂的价值，3）在工厂中的价值。这项工作的结果是一个最大程度地实用的花园，适用于教育，直接保护，研究和人类满意度等领域，同时确保在困难的政治局势中，在新生的状态下长期可持续性。
从建筑物到区域：使用德国的开源数据库加速城市建筑能源建模
摘要持续的能源过渡需要城市建筑能源建模（UBEM），该建筑能够分析从单个建筑物到整个地区的不同空间尺度的能源需求。在本文中，我们引入了一个为City Energy Analyst（CEA）软件量身定制的开源，可自定义的数据库。通过从不同的数据源收集标准数据，作者可以在城市规模上加快数据收集过程。作为概念证明，该数据库应用于三种不同幅度的用例，从单个建筑物到拥有数百个建筑物的地区，通过为UBEM从业人员应用决策树。所有三个模型均通过测量的加热消耗数据进行验证，并在所有情况下都偏离25％。拟议的决策标准可以帮助从业者透明且可重复地浏览建模过程。尽管在德国环境中进行了测试，但拟议的数据库和决策框架需要更广泛的验证，以验证其在各种区域环境中的适用性。
城市气候行动：政策简介系列
CFF城市融资设施COP会议CPI气候政策倡议DRM灾难风险管理gerics气候服务中心德国GGA适应性GGGI GGGI全球绿色增长研究所GHG GEHG GERNHOUSE GIDRM GIDRM全球灾害灾害全球计划 ICLEI Local Governments for Sustainability IFC International Finance Corporation IFRC International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change IUCN International Union for Conservation of Nature L&D Loss and Damage LT-LEDS Long-Term Low Emissions Development Strategies NAPs National Adaptation Plans NBS Nature-based Solutions NDCs Nationally Determined Contributions NGOs Non-Governmental Organizations NUA New Urban Agenda OECD Organisation for Economic Co-operation and Development PA Paris Agreement RCPs Representative Concentration Pathways SD Sustainable Development SDGs Sustainable Development Goals SDSN Sustainable Development Solutions Network SDU University of Southern Denmark UAs Urban Areas UCLG United Cities and Local Governments UDC Urban Determined Contributions UN United Nations UNDESA United Nations Department of Economic and Social Affairs UNDP United Nations Development Programme UNEP United Nations Environment Programme UNESCO United Nations教育，科学和文化组织UNFCCC气候变化联合国联合国人类定居点计划计划USD美国Dollar VLRS自愿当地评论VSRS自愿次生审查
城市林业助理 - 曼彻斯特 - 树木之城
Urban Forestry Assistant - Job Description Responsible for: Being a key part of the contract team who deliver a range of practical projects across Greater Manchester Location: City of Trees, Discovery Works, Unit 3 Third Avenue, Manchester, M17 1BW but mainly based out in the field across Greater Manchester Contract type: 6-month fixed term Hours: Full time, 5 days a week- 36 hours Reports to: Operations Manager/ Delivery Manager Salary: £23,620.48 Role概述，我们正在寻找有积极的人，他们热衷于在外部工作以加入我们的合同团队，在大曼彻斯特进行各种实践项目。这些项目将包括林地创造，标准植树，林地管理，绿地改进和其他相关的保护厂。关于树木之城，我们是树木之城，大曼彻斯特的社区森林和注册慈善机构。我们种树，照顾树木，促进树木的文化。我们为人们种植树木；树木创造更好，更绿色的地方；促进健康和福祉；提高绿色技能；并应对气候和生物多样性紧急情况。我们植根于大曼彻斯特，这是我们生活和工作的地方。我们很自豪地将大曼彻斯特的回家打电话，并热衷于一次使我们的地区变得更好，一次是一棵树。特权
实施物联网和人工智能，促进城市可持续发展
摘要。本文探讨了人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 在尼日利亚城市发展中改善可再生能源管理的应用。随着全球向可持续生活的转变，许多城市地区正在升级其基础设施，使其更加环保。这一转变涉及废物管理的进步、可再生能源发电的增加以及现代技术的整合以优化能源系统。本研究的一个重点是有效政策在应对能源、交通和建筑部门挑战方面的重要性。该文件强调市政当局和利益相关者之间的合作，以优化清洁能源部署，使城市更加智能和可持续。智能绿色能源 (IoT-SGE) 系统是本次讨论的核心，因为它采用物联网技术通过持续监控和安全通信进行精确的能源使用调节。人工智能的集成使系统能够随着时间的推移进行学习和适应，从而显着提高能源管理效率。
Urbanllm：大型语言模型的自主城市活动计划和管理
基于位置的服务在改善我们的日常生活质量方面起着至关重要的作用。在基于位置的服务的时空环境中，这些模型在时空上环境中的众多专业AI模型的扩散，这些模型难以自主解决有关复杂城市策略和管理的问题。为了弥合这一差距，我们介绍了Urbanllm，这是一种微调的大型语言模型（LLM），旨在解决城市场景中的各种问题。Urbanllm通过将与城市相关的查询分解为可管理的子任务，为每个子任务确定合适的时空AI模型，并对给定查询产生全面响应，从而充当问题解决方案。我们的实验结果表明，在处理有关复杂的城市活动计划和管理方面的问题，Urbanllm极大地胜过其他已建立的LLM，例如Llama和GPT系列。Urbanllm在增强城市场景中解决问题的有效性，减少人类专家的工作量和依赖方面具有巨大的潜力。我们的代码可用：https：//github.com/jiangyue61610306/urbanllm
阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的农村城市差异：范围评论
结果：62篇文章符合数据提取和合成的资格标准。大多数文章在2010年以后发表（90.3％），并集中在美国，中国和加拿大（64.5％）。大多数具有横断面（59.7％）或队列研究设计（24.2％），主要检查患病率（40.3％）或发病率（11.3％）。发现通常表明农村地区的患病率和发病率较高，尽管发现了不一致的城市分类系统。常见的风险因素包括女性，较低的教育水平，较低的收入以及糖尿病和脑血管疾病等合并症。环境（12.9％）和ADRD的生活方式（14.5％）的探索较少。所使用的统计方法主要是传统分析（例如逻辑回归），并且缺乏高级技术，例如机器学习或因果推理方法。
