【摘 要】
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龙教授通过三个图片数据平台:Flickr、微博、街景图片对城市意象、街道空间品质进行了详细的研究分析.Flickr是全球大型的照片分享网络平台.基于Flickr的中国城市意象研究中,通过深度学习25万张中国境内的上传照片,给每个照片做标签识别,使每张照片平均拥有5.75个深度学习标签.根据城市意象的研究与标签内容,构建城市意象研究模型,将物质要素分为三类:公共空间、标志建筑、自然景观,非物质要素为
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龙教授通过三个图片数据平台:Flickr、微博、街景图片对城市意象、街道空间品质进行了详细的研究分析.Flickr是全球大型的照片分享网络平台.基于Flickr的中国城市意象研究中,通过深度学习25万张中国境内的上传照片,给每个照片做标签识别,使每张照片平均拥有5.75个深度学习标签.根据城市意象的研究与标签内容,构建城市意象研究模型,将物质要素分为三类:公共空间、标志建筑、自然景观,非物质要素为市民生活.以各类别标签数量比例,表达各要素在城市意向中的构成关系.反映城市意象的不同要素,分析出城市主导要素、城市意向特色度、城市意象构成相似度,得到城市意象综合评价结果.
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大数据确实给规划师提供了二次学习的机会，是改良的好方法，但也存在功能局限性。首先，大数据是一个工具，优点是理性，弊端就是作为工具的“不求甚解”，需要实时人工验算。第二个对数据方法的反思是对模式创新的抑制。拿“如何减少小型车的碳排放”案例来说，有四种方法。第一种是提高燃油效果;第二种是新能源;第三种是数据化的非传统方法，为解决出租车空载和居民打车难问题而出现的滴滴打车;第四种是城市规划需要解决的，从
关成贺教授的讲座分成两部分,第一部分介绍城市强度,第二部分通过一个深圳的城市设计案例进行解释.城市强度最早要追溯到在做空间城市规划、数字城市规划时的最根源.流行病的城市分布研究,做出了最早的城市数字化分析.1961年,波土顿-华盛顿城市走廊的重新定义,让研究从城市走向区域.城市强度有两个方面，一个是城市的形态本身，另外一个是城市的变形。城市强度本身的概念是对城市空间的再安排或者再分布进行一个综合性
中国是一个多山的国家,山水城市是所有设计师一直推崇和向往的精神家园.近年来,如何满足建设强度需求的同时适应山地生态环境特点,实现低影响开发,一直是山地城市规划的热点问题.山地城市低影响开发规划目前还存在两方面的不足,一是缺乏系统性解决方法,二是缺乏精细化方案设计.针对类似山地这种复杂地形地貌条件下的体系化、精细化、定量化的城市规划研究势在必行。徐刚主任以重庆科学城综合规划为例，分析数字技术在山地型
中国过去的城市发展中存在着一种转型脉络,这个最新的转型脉络就是由城市设计所引发的.把几百年以来城市设计方法的历史转型做一个演进脉络,城市设计衍生出一个新的方法,即数字导向的城市设计,在大数据的引领下,城市设计出现了大量新的变革和需求.
利用网络开放数据，对开埠城市商业的研究方法主要是基于多主体仿真技术的街区空间研究。从宏观的角度上来看，一种是以解释为目的的理论研究，包括城市规划政策的模拟、城市空间适宜性的模拟、城市交通的模拟等。还有一种是以预测为目的的应用研究，包括城市空间的扩展模拟、城市设计的结果模拟，城市功能的选址模拟等等。从微观的角度上来说，目前的研究成果主要集中在行为模拟和生成设计两个方面。
POI分类数据在城市设计实践中起到的作用不仅包含了它的技术路线、生成机理，甚至还包含了对业态基础的探索和促进，而业态的构成模式不仅在小街区的空间设计中能有较好的应用，在中观尺度上有更加实用的设计和应用。
城市意象是由许多个个体意象重叠发生的集体意象,这种集体意象是不同体验者心中的共同感知,随着数字化的全面渗透,人类社会对建成环境的集体记忆与表达方式悄然而变,市民对城市意象的认知已不再局限于亲身的环境体验,在很大程度上依赖于网络媒介的传递.
未来健康活力空间规划可以把图片直观的感受找出来，把交通、环境、安全等几大要素结合在一起构建成大模型。另外，把人对图像心理的感受整合成支撑规划建设的模型。如GoPro产品，实时采集健康城市的图片同时加上传感器，采集个人的脉搏、心电感应特征，集成在一起，为未来的健康城市规划提供更有价值的设计指引，更科学客观的应用于线性健康活力空间规划。
提到图片城市主义，最容易联想到的是城市设计。长期以来，社会价值观普遍产生了颜值即正义的观点。现实中很多城市的管理者由于缺乏经验，缺乏正确的判断导致认为别的国家的，别的城市的好东西要复制，反而忽略了自身的美。从人文领域来看，在进行城市设计的时候，应该在关注外在的同时更关注内在，多研究城市特色的打造，城市精神的塑造。
结合北京的整体情况建立了相对标准化的评价体系，研究范围是北京五环内，收集百度街景36万张图片。接下来进入机器学习训练的环节。训练一个鉴别模型，这样就构成了机器学习的整个方法流程。每一个评价标准标注了2000多张照片.喂给机器学习。采用了三种机器学习方法，SIFTHist,Google NET和Alex NET。把训练好的模型大规模地应用到了北京五环的范围内。图片品质评价上，可以看到北京知名的两条轴