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本研究提出了一种基于环形的Spatial Transformer，用于模拟东京铁路站周围建筑分布与行人流之间的非线性空间交互作用，在预测精度上优于Geographically Weighted Regression，并对城市规划中的紧凑城市假设提出挑战。
本文通过将匿名化的城市画像按40项指标进行评分，衡量了语言模型对“城市”所做的隐含假设，发现它们普遍偏好规模更大、增长更快、基础设施更完善的城市。研究使用开放权重检查点和可复现数据，使语言模型中城市默认画像的经验性追溯成为可能。
昆士兰州将试行澳大利亚首个AI交通信号灯，引发关于公平性以及谁在公共道路上获得优先权的疑问，这可能对城市设计产生更广泛的影响。
本文探讨了城市树木覆盖率的3-30-300规则——看得见三棵树、30%的树冠覆盖率、距离公园300米以内——并讨论了该规则的采纳及其对身心健康的影响。
本文介绍了两种逆最优运输估计器，从观测到的起讫点流中恢复潜在的选择成本，并应用于菲律宾学校选择数据，以量化教育补贴抵消了多少感知出行成本。
本文介绍了UPBench，这是一个基准测试，用于评估大型语言模型在城市规划知识方面的表现，涵盖四个知识支柱和五个认知层次。研究发现，模型在高阶分析任务上表现优于事实回忆，并识别出如监管幻觉和实践智慧缺失等认知局限。
PNAS上的一项新研究引入了通过遥感数据测量的'都市脉搏'概念，揭示了城市化的三个关键生命体征，可为城市规划政策提供参考。
本文介绍了PlanBench-V，这是首个用于评估视觉语言模型在空间规划地图解读方面能力的综合性基准，包括一个专家标注的数据集和一个四维度评估框架。实验显示取得了显著进展，但也突显了在面向实施的任务中持续存在的挑战。
本研究引入了住房潜力通用数据模型（HPCDM），以整合多样化的数据集进行住房分析，并通过城市数字孪生试点展示了其应用。
本学术论文介绍了一种基于人工智能的分析框架，利用现有的监控系统基础设施，评估交通软性干预措施对城市十字路口车辆速度和安全性所产生的影响。