数据驱动的方法,使城市转型

城市和城市地区可以改变的程度取决于他们的反应对当代创新和新兴的挑战。数据驱动的方法可以提供宝贵的见解实际决策时采用可靠的计算方法,如机器和深度学习,以及满足当代科学公正、公开等监管要求。然而,最近的趋势反映了缺乏数字能力,创建了一个新的弱势群体和社区缺乏自下而上的规划原则,实现,和产品和服务条款。

数据驱动的科学的主要目标是开放相结合的科学方法,利用开放数据或技术、传播产生的产品,如开放原型工具或分析的基础设施,和替代的商业模式。开放给人们一个机会重新调查和探索促进转换解决方案和服务。本研究课题旨在探索数据驱动和经过验证的技术,为当地提供创新的解决方案和新兴城市问题和解决环境和社会问题。这将使政策制定者和更广泛的社区学习数据分析和集成多源开放数据和科学的见解在城市背景下推进社会的知识。

贡献应该关注这一研究主题,但不限于,以下时空和应用型工科主题形式的原始研究,系统评价,方法、政策和实践评论、假设和理论,和观点:

•城市形态的动态
•积极的移动模式和行为
•绿色空间的创建和使用
•Revisitation的停车位
•公共交通基础设施和服务
•提供住房
•公共卫生基础设施服务
•可再生能源生产和消费