技术如何支持更好、更绿色的城市?
城市人口占世界人口的一半以上,预计到2050年,城市人口将再增加25亿。他们面临越来越大的环境、社会和金融压力和危机(包括最近的新冠疫情危机),以及基础设施需求,以及居民越来越多的要求,要求提供负担得起的服务,提高生活质量。
然而,地方当局和市政当局往往缺乏准备充分、高质量和可融资的基础设施项目。在世界各地的新兴市场(温室气体排放占大多数),它们往往表现出糟糕的基础设施治理、经济监管和政策,以及有限的财政自主权和糟糕的财务管理。
城市和基础设施服务的抗疫能力对于从COVID大流行中复苏的经济也至关重要,对于应对过去和当前的财政危机和衰退也至关重要。许多地方政府的财政空间正在缩小。这些影响可能会限制城市的经济机会,因为收入与房地产的财政价值一起急剧下降。
与此同时,由于经济活动放缓以及相应的失业和与安全网有关的措施增加,城市支出正在增加。收入的减少和支出的增加将导致许多城市采取审慎的财政政策和资本支出的重大调整。在我们的欧洲和英国城市之外,用于新兴市场基础设施融资的外国投资有所下降;正在进行的作业已经暂停,许多项目要么被取消,要么被推迟。
那么,在这样的经济环境下,我们如何为宜居、智慧和绿色城市的发展做出贡献呢?在Wiia,我们专注于绿色城市和基础设施招标;低碳和适应气候变化的增长与智能技术相结合,可以帮助城市应对上述挑战。我们需要绿化复苏,增强城市的抵御能力,支持经济转型。我们相信这三个原则可以帮助地方政府制定有效的投标、项目和支出,以支持我们未来的低碳和气候适应型城市:
原则1:利用数据创建新的业务模型
城市,无论其复杂性和范围,都会产生数据的海洋。从所有这些数据中找到洞见,有助于市政政府应对紧急情况,明智地配置资源,并创建新的商业模式。此外,公开实时信息有助于个人做出更好的决策,也有助于企业创造新的收入来源。随着城市变得越来越智能,它们也变得越来越宜居,反应也越来越灵敏。
如今,我们只能看到科技最终在城市环境中的作用,比如实时交通数据流、无人机的使用和V2V连接。在数据的支持下,与支出方面相关联的更明智的投资,意味着在战略上选择发展具有成本效益的项目,有助于解决短期困难,同时努力实现长期运输可持续性目标。
原则2:整合基于性别的维度
从目前流动和交通的模式和趋势中出现的性别不平衡揭示了世界上许多城市存在的差异,这从根本上影响到三个不同的方面:对性别问题缺乏知识,缺乏性别流动数据和统计数据,需要规划针对性别的流动服务,需要更好地利用城市和流动规划之间的协同作用。
从整个欧洲的经验中吸取的教训表明,除了需要通过改进基于性别的统计数据和研究来填补巨大的信息差距外,在地方一级执行的措施通常是试点项目,由于缺乏对可能扩大规模的技术的使用,出现了执行和可持续性问题。
原则3:通过综合技术促进脱碳
到2050年实现所有交通方式的脱碳是可能的,但现在就需要采取行动。客运和货运的成本效益解决方案已经存在,并已进行了大规模测试——通过与步行、自行车和公共交通共享和集成的电气化移动解决方案,效果显著。
我们的分析表明,为了避免不必要的出行,转向高效的模式,改进车辆和燃料,国家和城市的政策和商业行动需要协调一致。只有将交通脱碳模式融入到能源转型模式中,才能在紧凑、互联、清洁的城市背后调整国家政策。
例如,地方当局可以支持部署分布式可再生能源或提高建筑能效的计划和机会。如果我们想要创造一个所有东西都被使用、重用和相互关联的有活力的、人类的城市,循环和系统的方法是至关重要的。孤立或将特定的解决方案——例如交通与能源的对比——放在一起,只会产生有限的、可能是短期的影响。
以上是技术如何支持更好、更绿色的城市?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

StableDiffusion3的论文终于来了!这个模型于两周前发布,采用了与Sora相同的DiT(DiffusionTransformer)架构,一经发布就引起了不小的轰动。与之前版本相比,StableDiffusion3生成的图质量有了显着提升,现在支持多主题提示,并且文字书写效果也得到了改善,不再出现乱码情况。 StabilityAI指出,StableDiffusion3是一个系列模型,其参数量从800M到8B不等。这一参数范围意味着该模型可以在许多便携设备上直接运行,从而显着降低了使用AI

一先导与重点文章主要介绍自动驾驶技术中几种常用的坐标系统,以及他们之间如何完成关联和转换,最终构建出统一的环境模型。这里重点理解自车到相机刚体转换(外参),相机到图像转换(内参),图像到像素有单位转换。3d向2d转换会有相应的畸变,平移等。重点:自车坐标系相机机体坐标系需要被重写的是:平面坐标系像素坐标系难点:要考虑图像畸变,去畸变和加畸变都是在像平面上去补偿二简介视觉系统一共有四个坐标系:像素平面坐标系(u,v)、图像坐标系(x,y)、相机坐标系()和世界坐标系()。每种坐标系之间均存在联系,

轨迹预测在自动驾驶中承担着重要的角色,自动驾驶轨迹预测是指通过分析车辆行驶过程中的各种数据,预测车辆未来的行驶轨迹。作为自动驾驶的核心模块,轨迹预测的质量对于下游的规划控制至关重要。轨迹预测任务技术栈丰富,需要熟悉自动驾驶动/静态感知、高精地图、车道线、神经网络架构(CNN&GNN&Transformer)技能等,入门难度很大!很多粉丝期望能够尽快上手轨迹预测,少踩坑,今天就为大家盘点下轨迹预测常见的一些问题和入门学习方法!入门相关知识1.预习的论文有没有切入顺序?A:先看survey,p

这篇论文探讨了在自动驾驶中,从不同视角(如透视图和鸟瞰图)准确检测物体的问题,特别是如何有效地从透视图(PV)到鸟瞰图(BEV)空间转换特征,这一转换是通过视觉转换(VT)模块实施的。现有的方法大致分为两种策略:2D到3D和3D到2D转换。2D到3D的方法通过预测深度概率来提升密集的2D特征,但深度预测的固有不确定性,尤其是在远处区域,可能会引入不准确性。而3D到2D的方法通常使用3D查询来采样2D特征,并通过Transformer学习3D和2D特征之间对应关系的注意力权重,这增加了计算和部署的

笔者的一些个人思考在自动驾驶领域,随着BEV-based子任务/端到端方案的发展,高质量的多视图训练数据和相应的仿真场景构建愈发重要。针对当下任务的痛点,“高质量”可以解耦成三个方面:不同维度上的长尾场景:如障碍物数据中近距离的车辆以及切车过程中精准的朝向角,以及车道线数据中不同曲率的弯道或较难采集的匝道/汇入/合流等场景。这些往往靠大量的数据采集和复杂的数据挖掘策略,成本高昂。3D真值-图像的高度一致:当下的BEV数据获取往往受到传感器安装/标定,高精地图以及重建算法本身的误差影响。这导致了我

鸣潮今州城有很多的宝箱,很多玩家想知道宝箱在哪,小编已经把所有宝箱位置标记出来,玩家跟随标记数字一个一个去寻找就可以了,具体内容一起来看看这篇鸣潮今州城宝箱全收集最新汇总。鸣潮攻略大全鸣潮今州城宝箱全收集位置一:今州城(1-25)二十五个宝箱,五个声匣位置二:今州城(26-41)十五个宝箱,三个声匣,两个飞猎手

突然发现了一篇19年的论文GSLAM:AGeneralSLAMFrameworkandBenchmark开源代码:https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM直接上全文,感受这项工作的质量吧~1摘要SLAM技术最近取得了许多成功,并吸引了高科技公司的关注。然而,如何同一现有或新兴算法的界面,一级有效地进行关于速度、稳健性和可移植性的基准测试仍然是问题。本文,提出了一个名为GSLAM的新型SLAM平台,它不仅提供评估功能,还为研究人员提供了快速开发自己的SLAM系统的有用

请留意,这个方块人正在紧锁眉头,思考着面前几位“不速之客”的身份。原来她陷入了危险境地,意识到这一点后,她迅速展开脑力搜索,寻找解决问题的策略。最终,她决定先逃离现场,然后尽快寻求帮助,并立即采取行动。与此同时,对面的人也在进行着与她相同的思考……在《我的世界》中出现了这样一个场景,所有的角色都由人工智能控制。他们每个人都有着独特的身份设定,比如之前提到的女孩就是一个年仅17岁但聪明勇敢的快递员。他们拥有记忆和思考能力,在这个以《我的世界》为背景的小镇中像人类一样生活。驱动他们的,是一款全新的、
