近年、都市計算において様々なデータソースからのクロスドメインデータ融合が重要視されています。この記事では、深層学習を活用した最新のデータ融合手法に焦点を当て、都市計算における進歩と展望を体系的に説明しています。具体的には、特徴ベース、アライメントベース、コントラストベース、生成ベースの4つの主要なカテゴリーに分類された方法や、多様なデータソースとモダリティを組み合わせた応用例が紹介されています。さらに、大規模言語モデル(LLMs)と都市計算の相互作用にも光を当て、将来的な研究方向を提案しています。
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by Xingchen Zou... at arxiv.org 03-01-2024
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