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Ayub Sabir
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人工智能研究探索智慧城市中的交通行为
本章探讨了人工智能(AI)在可持续智慧城市中理解和管理交通行为的应用。它提出了一种以行为为中心的AI方法,将出行数据和乘客反馈视为证据而非绝对真理。研究概述了四个关键领域:预测公交车到达时间、发现出租车出行模式、检测异常行为以及挖掘乘客感知的风险。这些被整合到一个闭环框架中,该框架强调数据质量、隐私、公平性、可解释性和人为责任,以实现成功部署。
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研究人员提出社区调查中稀疏反事实干预的新方法
研究人员开发了一个新的框架,利用交通调查数据识别稀疏、政策可行的干预策略。该方法将任务构建为分布对齐问题,利用潜在表示将可控调查变量映射到干预优先级。该方法旨在通过学习促进政策杠杆稀疏性的可行调整,将特定受访者群体转移到期望的参考群体,并在真实数据集的实验中得到证明。