2018/10/10 16:50

龙瀛作者北京城市实验室BCL来源

《新城市科学》概论 | (一)利用新数据新方法研究新城市

本期开始，小编将陆续推送清华大学本科生全校性通选课《新城市科学》第1/2讲——“新城市科学概论”的课件ppt。由于课件篇幅较长，小编将根据内容小节分三次推送。本期推送第一节——新城市科学，内容包括：城市及城市科学的发展演变、复杂学派、新城市科学的提出、相关研究机构、相关期刊及相关课程。第二次推送关注第四次工业革命及其技术解剖，第三次推送则关注变化中的城市空间与未来城市。

课件分享

敬请期待第二节——第四次工业革命

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课程简介

《新城市科学》是清华大学建筑学院龙瀛老师新开设的一门本科生选修课。作为一门跨专业课程，其充分结合当前各专业领域的前沿技术与方法，体现离散性、 “自下而上”的思想及演进的视角，为客观认识和理解城市系统并总结其发展规律提供了重要机遇，也是城市研究、规划与管理的重要理论与方法支撑。本课程将结合中国城市发展特点及前沿技术方法进行讲授，秉承城市认知与技术方法并重的原则。课程主要涵盖物理和人传感器、虚拟现实与增强现实、智能建造、人工智能、计算机视觉、高级应用城市模型、智慧城市等方面的内容，旨在挖掘新技术新方法在城市领域的应用，补充相关学科学生的知识结构，并拓展其对城市科学前沿技术的认知视野。

主讲教师：龙瀛（清华大学城市规划系）

教学形式：课堂讲授、外部专家、课堂研讨、现场教学、企业参观等

课程安排

W1，9月20日，龙瀛，新城市科学概论（上）

W2，9月27日，龙瀛，新城市科学概论（下）

W4，10月11日，新技术：陈筝，同济大学景观系副教授，环境感受测度和可穿戴生物传感器

W5，10月18日，新技术：王静远，北京航空航天大学计算机学院副教授，机器学习、人工智能与深度学习

W6，10月25日，新技术：崔福东，极海科技平台总监，地理数据分析、可视化与商业智能

W7，11月1日，新技术：朱宁，清华大学建筑系助理教授，装配式建筑产品在老旧小区改造中的应用（拟周四下午西王庄小区现场教学）

W8，11月8日，新技术：黄蔚欣，清华大学建筑系副教授，基于Wi-Fi定位技术的人群时空行为研究

W9，11月15日，新数据：百度大数据部（拟周四下午现场教学与参观）

W10，11月22日，新数据：龙瀛，基于图片数据的城市空间分析与可视化

W11，11月29日，新数据：腾讯研究院（拟周四下午现场教学与参观）

W12，12月6日，新数据：田超，摩拜大数据部负责人，摩拜大数据及其应用

W13，12月13日，新领域：詹仙园/郑宇，京东智能城市研究院主任研究员，数据驱动方法在城市中的应用：新问题、新思路与新方法

W14，12月20日，新领域：沈振江，日本金泽大学环境设计学院教授，智慧城市与智慧住区：日本经验（拟）

W15，12月27日，新领域：孟天广，清华大学政治学系副教授，计算社会科学新进展

W16，1月3日，新领域：王鹏，华夏幸福基业股份有限公司城市规划研究院首席智慧城市专家/云数据实验室主任，城市全生命周期数字改造升级（拟）

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/V3m2VSc6PG8w83wsm-ekQg

产业智慧城市

相关数据

深度学习技术

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

来源：LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.

增强现实技术

增强现实，是指透过摄影机影像的位置及角度精算并加上图像分析技术，让屏幕上的虚拟世界能够与现实世界场景进行结合与互动的技术。这种技术于1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升，增强现实的用途也越来越广。

来源：维基百科

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

人工智能技术

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

来源：Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度，其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划（Classical Planning）、分层任务网络（HTN）和 logistics 规划。

来源：机器之心

虚拟现实技术

虚拟现实，简称虚拟技术，也称虚拟环境，是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供用户关于视觉等感官的模拟，让用户感觉仿佛身历其境，可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时，电脑可以立即进行复杂的运算，将精确的三维世界视频传回产生临场感。

来源：维基百科

计算机视觉技术

计算机视觉（CV）是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。