城市数据科学

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城市是复杂的有机体，承载着成千上万人的生活，他们的需求、互动和足迹。为了使城市更宜居和可持续发展，必须考虑到如此大规模系统所涉及的许多方面，从空间使用到能源需求、供水、城市流动性、环境影响、经济、公共安全、健康和文化发展，仅举几例。如果做不到这一点，就意味着为过度拥挤、交通拥堵、空气污染、犯罪和发展不平衡等重大问题留下空间。为了预防和对抗污染，现代城市越来越多地采用以技术为基础的方法，使城市管理和运营“智能化”，以保持高标准的可持续性和生活质量。

本研究课题的目标是收集现代城市多维背景下数据科学的最新研究成果。我们在数据科学、计算机科学、机器学习、地理空间分析、数据挖掘、交通科学、社会科学等领域寻求贡献，旨在分析和学习城市大数据，以应对现代城市带来的挑战。

本研究课题邀请的论文形式包括原创研究、案例研究、综述论文、数据论文和愿景论文(观点、观点文章)，涉及城市领域数据科学研究和应用的所有领域，包括(但不限于)以下内容:
•城市数据科学大数据采集;
•城市领域的机器学习和深度学习;
•城市领域的数据挖掘;
•人员流动性分析;
•城市人的行为和社会模式分析;
•大数据助力城市和交通规划;
•为可持续城市提供数据驱动解决方案;
•城市生活质量的数据科学;
•碳中性城市的数据科学;
•数据驱动的社会公益方法;
•数据科学在城市环境中的伦理问题(数据隐私、决策公平、城市隔离等)。

关键字:城市出行、出行数据挖掘、地理空间分析、大数据分析、地理空间人工智能

重要提示:所有对本研究主题的贡献必须在其所提交的章节和期刊的范围内，如其使命声明中所定义的那样。雷竞技rebat在同行评审的任何阶段，Frontiers保留将超出范围的稿件引导到更合适的章节或期刊的权利。