The node-place model has been widely used to classify and evaluate transit stations, which sheds light on individual travel behaviors and supports urban planning through effectively integrating land use and transportation development. This article adapts this model to investigate whether and how node, place, and mobility would be associated with the transmission risks and presences of the local COVID-19 cases in a city. Similar studies on the model and its relevance to COVID-19, according to our knowledge, have not been undertaken before. Moreover, the unique metric drawn from detailed visit history of the infected, i.e., the COVID-19 footprints, is proposed and exploited. This study then empirically uses the adapted model to examine the station-level factors affecting the local COVID-19 footprints. The model accounts for traditional measures of the node and place as well as actual human mobility patterns associated with the node and place. It finds that stations with high node, place, and human mobility indices normally have more COVID-19 footprints in proximity. A multivariate regression is fitted to see whether and to what degree different indices and indicators can predict the COVID-19 footprints. The results indicate that many of the place, node, and human mobility indicators significantly impact the concentration of COVID-19 footprints. These are useful for policy-makers to predict and monitor hotspots for COVID-19 and other pandemics transmission.

COVID-19的传播表明，在不同的城市和社区之间，传播风险模式不是同质的，各种异质特征会影响传播轨迹。因此，对于预测性大流行监测，至关重要的是，在城市和社区中探索潜在的异质特征，以区分其特定的大流行扩散轨迹。为此，这项研究创建了一个网络嵌入模型，捕获跨县的访问网络以及异质特征，以根据其大流行传播轨迹来发现美国县的集群。我们从3月3日至2020年6月29日（初始波浪）收集了2,787个县的位置智能特征。其次，我们构建了一个人类访问网络，该网络将县特征作为节点属性和县之间的访问作为网络边缘。我们的归因网络嵌入方法整合了跨县访问网络的类型学特征以及异质性特征。我们对属性网络嵌入进行了聚类分析，以揭示与四个县群相对应的差异风险轨迹的四种原型。随后，我们确定了四个功能是原型之间独特的传输风险模式的重要特征。归因的网络嵌入方法和发现识别并解释了整个县的非殖民性大流行风险轨迹进行预测性大流行监测。这项研究还为大流行分析的基于数据驱动和深度学习的方法有助于补充大流行病政策分析的标准流行病学模型。

COVID-19的大流行提出了对多个领域决策者的流行预测的重要性，从公共卫生到整个经济。虽然预测流行进展经常被概念化为类似于天气预测，但是它具有一些关键的差异，并且仍然是一项非平凡的任务。疾病的传播受到人类行为，病原体动态，天气和环境条件的多种混杂因素的影响。由于政府公共卫生和资助机构的倡议，捕获以前无法观察到的方面的丰富数据来源的可用性增加了研究的兴趣。这尤其是在“以数据为中心”的解决方案上进行的一系列工作，这些解决方案通过利用非传统数据源以及AI和机器学习的最新创新来增强我们的预测能力的潜力。这项调查研究了各种数据驱动的方法论和实践进步，并介绍了一个概念框架来导航它们。首先，我们列举了与流行病预测相关的大量流行病学数据集和新的数据流，捕获了各种因素，例如有症状的在线调查，零售和商业，流动性，基因组学数据等。接下来，我们将讨论关注最近基于数据驱动的统计和深度学习方法的方法和建模范式，以及将机械模型知识域知识与统计方法的有效性和灵活性相结合的新型混合模型类别。我们还讨论了这些预测系统的现实部署中出现的经验和挑战，包括预测信息。最后，我们重点介绍了整个预测管道中发现的一些挑战和开放问题。

The visual dimension of cities has been a fundamental subject in urban studies, since the pioneering work of scholars such as Sitte, Lynch, Arnheim, and Jacobs. Several decades later, big data and artificial intelligence (AI) are revolutionizing how people move, sense, and interact with cities. This paper reviews the literature on the appearance and function of cities to illustrate how visual information has been used to understand them. A conceptual framework, Urban Visual Intelligence, is introduced to systematically elaborate on how new image data sources and AI techniques are reshaping the way researchers perceive and measure cities, enabling the study of the physical environment and its interactions with socioeconomic environments at various scales. The paper argues that these new approaches enable researchers to revisit the classic urban theories and themes, and potentially help cities create environments that are more in line with human behaviors and aspirations in the digital age.

近年来，骑车服务的越来越重要表明，有必要研究骑车需求的关键决定因素。然而，关于骑乘需求决定因素的非线性效应和空间异质性，知之甚少。这项研究采用了可解释的基于基础学习的分析框架，以确定塑造骑车需求并在各种空间环境（机场，市区和社区）探索其非线性关联的关键因素。我们在芝加哥使用骑车旅行数据进行实证分析。结果表明，建筑环境的重要性在空间环境中各不相同，并且在预测对机场旅行的乘车需求方面共同贡献了最大的重要性。此外，建筑环境对骑车需求的非线性影响显示出强烈的空间变化。骑车需求通常对市区旅行的建筑环境变化最有反应，然后进行邻里旅行和机场旅行。这些发现提供了运输专业人员的细微见解，以管理骑车服务。

Covid-19疾病迅速蔓延，在中国确认第一个积极案件后近三个月，冠状病毒开始遍布美国。一些州和县报告了大量的积极病例和死亡，而一些据报道的Covid-19相关病例和死亡率。本文在县级分析了可能影响Covid-19感染和死亡率风险的因素。使用K-Means聚类和多种分类模型的创新方法来确定最关键的因素。结果表明，平均温度，低于贫困人数，肥胖，空气压力，人口密度，风力速度，经度和未知人民百分比的成年人的百分比是最重要的属性

城市化及其问题需要对城市动态，尤其是现代城市复杂而多样化的生活方式的深入和全面的了解。数字化的数据可以准确捕获复杂的人类活动，但缺乏人口统计数据的解释性。在本文中，我们研究了美国11个都会区的120万人到110万个地方的出行探访模式的隐私增强数据集，以检测美国最大的美国城市中的潜在行动行为和生活方式。尽管出行访问的复杂性很大，但我们发现生活方式可以自动分解为12种潜在的可解释的活动行为，人们如何将购物，饮食，工作或利用空闲时间结合起来。我们没有描述具有单一生活方式的人，而是发现城市居民的行为是这些行为的混合。那些被检测到的潜在活动行为同样存在于城市之间，无法通过主要人口特征来完全解释。最后，我们发现这些潜在行为与在控制人口特征之后，即使在控制人口特征之后，这些潜在行为也与经验丰富的收入隔离，运输或健康行为有关。我们的结果表明，与活动行为相辅相成，以了解城市动态的重要性。

2022年，乌克兰遭受了入侵，随着时间的流逝和地理位置的急剧影响。本文研究了使用分析以及基于区域的网络模型对持续中断对交通行为的影响。该方法是一种数据驱动的方法，该方法利用了在进化算法框架内获得的旅行时间条件，该算法框架在基于流量分配的自动化过程中渗透了原始过程的需求值。由于实施的自动化，可以为多个城市近似众多的每日模型。本文与先前发表的核心方法的新颖性包括一项分析，以确保获得的数据合适，因为由于持续的破坏，某些数据源被禁用。此外，新颖性包括将分析与中断时间表的直接联系，以新的方式检查相互作用。最后，确定了特定的网络指标，这些指标特别适合概念化冲突中断对交通网络条件的影响。最终目的是建立过程，概念和分析，以促进快速量化冲突情景的交通影响的更广泛的活动。

空间数据在应对与城市相关的任务中的作用近年来一直在增长。要在机器学习模型中使用它们，通常需要将它们转换为向量表示，这导致了空间数据表示学习领域的开发。还有一种越来越多的各种空间数据类型，提出了一种表示学习方法。迄今为止，公共交通时间表迄今未被用于一个城市地区的学习陈述的任务。在这项工作中，开发了一种方法来将公共交通可用性信息嵌入到矢量空间中。要对其申请进行实验，从48个城市收集公共交通时间表。使用H3空间索引方法，它们被分成微区域。还提出了一种方法来识别具有类似公共交通报价特征的地区。在其基础上，定义了该地区的公共交通报价的多层次类型。本文表明，所提出的表示方法可以识别城市之间具有相似公共交通特性的微区域，并且可用于评估城市中可用的公共交通的质量。

2019年底，最新的新型冠状病毒SARS-COV-2成为了一项显着的急性呼吸系统疾病，已成为全球大流行病。由于国家和市政当局的高社会经济差异，巴西等国家难以处理病毒。因此，本研究提出了一种使用不同机器学习的新方法，以及应用于巴西Covid-19数据的深度学习算法。首先，使用聚类算法来识别具有相似社会阶乘行为的县，而Benford的定律用于检查数据操作。基于这些结果，我们能够根据群集正确地模拟Sarima模型以预测新的每日情况。无监督的机器学习技术优化了定义Sarima模型参数的过程。此框架也很有用来在所谓的第二波期间提出限制方案。我们已经使用了来自巴西最有人口的S \〜Ao Paulo State的645个县。然而，这种方法可以用于其他州或国家。本文展示了机器学习，深度学习，数据挖掘和统计数据的不同技术可以一起使用，以在处理大流行数据时产生重要结果。虽然结果不能专门用于评估和影响政策决策，但它们提供了已使用的无效措施的替代方案。

随着Covid-19影响每个国家的全球和改变日常生活，预测疾病的传播的能力比任何先前的流行病更重要。常规的疾病 - 展开建模方法，隔间模型，基于对病毒的扩散的时空均匀性的假设，这可能导致预测到欠低，特别是在高空间分辨率下。本文采用替代技术 - 时空机器学习方法。我们提出了Covid-LSTM，一种基于长期短期内存深度学习架构的数据驱动模型，用于预测Covid-19在美国县级的发病率。我们使用每周数量的新阳性案例作为时间输入，以及来自Facebook运动和连通数据集的手工工程空间特征，以捕捉时间和空间的疾病的传播。 Covid-LSTM在我们的17周的评估期间优于Covid-19预测集线器集合模型（CovidHub-Ensemble），使其首先比一个或多个预测期更准确的模型。在4周的预测地平线上，我们的型号平均每县平均50例比CovidHub-Ensemble更准确。我们强调，在Covid-19之前，在Covid-19之前的数据驱动预测的未充分利用疾病传播的预测可能是由于以前疾病缺乏足够的数据，除了最近的时尚预测方法的机器学习方法的进步。我们讨论了更广泛的数据驱动预测的障碍，以及将来将使用更多的基于学习的模型。

Building an accurate model of travel behaviour based on individuals' characteristics and built environment attributes is of importance for policy-making and transportation planning. Recent experiments with big data and Machine Learning (ML) algorithms toward a better travel behaviour analysis have mainly overlooked socially disadvantaged groups. Accordingly, in this study, we explore the travel behaviour responses of low-income individuals to transit investments in the Greater Toronto and Hamilton Area, Canada, using statistical and ML models. We first investigate how the model choice affects the prediction of transit use by the low-income group. This step includes comparing the predictive performance of traditional and ML algorithms and then evaluating a transit investment policy by contrasting the predicted activities and the spatial distribution of transit trips generated by vulnerable households after improving accessibility. We also empirically investigate the proposed transit investment by each algorithm and compare it with the city of Brampton's future transportation plan. While, unsurprisingly, the ML algorithms outperform classical models, there are still doubts about using them due to interpretability concerns. Hence, we adopt recent local and global model-agnostic interpretation tools to interpret how the model arrives at its predictions. Our findings reveal the great potential of ML algorithms for enhanced travel behaviour predictions for low-income strata without considerably sacrificing interpretability.

19009年的大流行破坏了世界上每个人的生活。在这项工作中，我们表征了在疫苗可用性之前，在大流行期间，美国112个城市的主观福祉模式，如与城市相对应的亚列表所示。我们使用积极和负面影响量化主观健康。然后，我们通过将社区观察到的健康与预期的健康进行比较，衡量大流行的影响，如大流行前的时间序列模型所预测的那样。我们表明，语言反映的一般社区特征可以预测社区的能力。我们预测大流行将如何基于正常时间\ textit {之前的语言和互动特征{}大流行的语言和互动特征影响每个社区的福祉。我们发现，具有与更紧密联系的用户相对应的互动特征的社区，并且更高的参与度受到显着影响。值得注意的是，我们发现更多谈论通常经验丰富的社会关系的社区，例如朋友，家人和隶属关系，实际上更有可能受到影响。此外，我们还使用相同的功能来预测大流行初次发作后每个社区将恢复的速度。我们同样发现，更多地谈论家庭，隶属关系和确定为团体一部分的社区的康复较慢。

在公共危机时期，寻求信息对于人们的自我保健和福祉至关重要。广泛的研究调查了经验理解和技术解决方案，以促进受影响地区的家庭公民寻求信息。但是，建立有限的知识是为了支持需要在其东道国发生危机的国际移民。当前的论文对居住在日本和美国（n = 14）的两名中国移民（n = 14）进行了访谈研究。参与者反思了他们在共同大流行期间寻求经验的信息。反思补充了两周的自我追踪，参与者保持了相关信息寻求实践的记录。我们的数据表明，参与者经常绕开语言绕道，或访问普通话资源以获取有关其东道国疫情爆发的信息。他们还进行了战略性利用普通话信息，以进行选择性阅读，交叉检查以及对日语或英语的共同信息的上下文化解释。尽管这种做法增强了参与者对共同相关信息收集和感官的有效性，但他们有时会通过有时认识的方式使人们处于不利地位。此外，参与者缺乏对审查以移民为导向的信息的认识或偏爱，尽管该信息可用，这些信息是由东道国公共当局发布的。在这些发现的基础上，我们讨论了改善国际移民在非本地语言和文化环境中寻求共同相关信息的解决方案。我们主张包容性危机基础设施，这些基础设施将吸引以当地语言流利程度，信息素养和利用公共服务的经验的不同水平的人们。

在清晨预测交通动态时，传统交通预测方法的有效性通常非常有限。原因是在清晨通勤期间交通可能会彻底分解，这个分解的时间和持续时间大幅度从日常生活中变化。清晨的交通预测是通知午餐的交通管理至关重要，但他们通常会提前预测，特别是在午夜预测。在本文中，我们建议将Twitter消息作为探测方法，了解在前一天晚上/午夜的人们工作和休息模式的影响到下一天的早晨交通。该模型在匹兹堡的高速公路网络上进行了测试，作为实验。由此产生的关系令人惊讶地简单且强大。我们发现，一般来说，早些时候的人休息如推文所示，即第二天早上就越拥挤的道路就越多。之前的大事发生了大事，由更高或更低的Tweet情绪表示，比正常，通常意味着在第二天早上的旅行需求较低。此外，人们在前一天晚上和清晨的鸣叫活动与早晨高峰时段的拥堵有统计学相关。我们利用这种关系来构建一个预测框架，预测早晨的通勤充血使用5时或早晨午夜提取的人的推特型材。匹兹堡研究支持我们的框架可以精确预测早晨拥塞，特别是对于具有大型日常充血变异的道路瓶颈上游的一些道路段。我们的方法在没有Twitter消息功能的情况下大大差异，可以从提供管理洞察力的推文配置文件中学习有意义的需求表示。

背景：COVID-19患者的早期检测和隔离对于成功实施缓解策略并最终遏制疾病扩散至关重要。由于在每个国家 /地区进行的每日共同测试数量有限，因此模拟COVID-19的扩散以及目前每种缓解策略的潜在影响仍然是管理医疗保健系统和指导决策者的最有效方法之一。方法：我们介绍了Covidhunter，这是一种灵活而准确的Covid-19爆发模拟模型，该模型评估了应用于区域的当前缓解措施，并提供有关即将进行的缓解措施的强度的建议。 Covidhunter的关键思想是通过模拟考虑到外部因素的影响，例如环境条件（例如气候，温度，湿度，湿度）和缓解措施。结果：使用瑞士作为案例研究，Covidhunter估计，如果政策制定者放宽30天的缓解措施50％，那么医院病床的日常容量和每日死亡人数平均每天的死亡人数平均增加了5.1倍，则会增加5.1倍谁可能会占用ICU床和呼吸机一段时间。与现有模型不同，Covidhunter模型可以准确监视，并预测COVID-19造成的病例，住院和死亡人数。我们的模型可以灵活地配置，并且可以易于修改，以在不同的环境条件和缓解措施下对不同方案进行建模。可用性：我们在https://github.com/cmu-safari/covidhunter上发布了covidhunter实现的源代码，并展示如何在任何情况下灵活配置我们的模型，并轻松地将其扩展为不同的度量和条件。

规划自行车共享站的布局是一个复杂的过程，特别是在刚刚实施自行车共享系统的城市。城市规划者通常必须根据公开可用的数据并私下提供来自管理的数据，然后使用现场流行的位置分配模型。较小城市的许多城市可能难以招聘专家进行此类规划。本文提出了一种新的解决方案来简化和促进通过使用空间嵌入方法来实现这种规划的过程。仅基于来自OpenStreetMap的公开数据，以及来自欧洲34个城市的站布局，已经开发了一种使用优步H3离散全球电网系统将城市分成微区域的方法，并指示其值得放置站的区域在不同城市使用转移学习的现有系统。工作的结果是在规划驻地布局的决策中支持规划者的机制，以选择参考城市。

背景：Coronavirus，Covid-19首次于2020年在美国检测到。为了抑制3月中旬的疾病的传播，不同的国家发出了强制性宿舍（SAH）订单。这些非药物干预措施是根据先前经验的授权，例如1918年流感流行病。因此，我们决定研究限制对减少Covid-19传输的流动性的影响。方法：我们设计了一项生态时间序列，我们的曝光变量作为马里兰州的移动模式，于2020年3月2020年3月和我们的结果变量与同一时期的Covid-19住院治疗。我们建立了极端梯度升压（XGBoost）集合机器学习模型，并以马里兰不同地区的流动体积回归滞后的Covid-19住院治疗。结果：我们发现Covid-19住院时间增加18％，当流动性增加了5倍，同样在流动性进一步增加了十因素时增加了43％。结论：我们的研究结果表明了流动性与Covid-19例的发生率之间的正线性关系。这些发现与其他研究表明的其他研究是一致的，这表明了移动性限制的益处。尽管需要更详细的方法来精确地了解移动性限制的益处和限制，作为对Covid-19流行的反应的一部分。

The proliferation of smartphones has accelerated mobility studies by largely increasing the type and volume of mobility data available. One such source of mobility data is from GPS technology, which is becoming increasingly common and helps the research community understand mobility patterns of people. However, there lacks a standardized framework for studying the different mobility patterns created by the non-Work, non-Home locations of Working and Nonworking users on Workdays and Offdays using machine learning methods. We propose a new mobility metric, Daily Characteristic Distance, and use it to generate features for each user together with Origin-Destination matrix features. We then use those features with an unsupervised machine learning method, $k$-means clustering, and obtain three clusters of users for each type of day (Workday and Offday). Finally, we propose two new metrics for the analysis of the clustering results, namely User Commonality and Average Frequency. By using the proposed metrics, interesting user behaviors can be discerned and it helps us to better understand the mobility patterns of the users.

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。