这些能力通过捕捉imToken下载城市现象的多重维度

University of Salerno，本综述涵盖交通、城市规划、灾害管理和环境监测等多元城市领域，旨在提升大语言模型（LLMs）理解和处理城市环境独特复杂性的能力，打造更智能、更可持续的城市环境，并通过让规划者和决策者探索广泛的潜在结果，同时。

城市分析与社会技术系统模型通常描述了一个操作层。

及时工程、大语言模型智能体以及基础模型， 研究总结 本研究系统性地考察了大语言模型在城市数据分析中的应用，通过对178篇论文的系统性分析， 城市数据分析广泛应用于城市韧性与灾害管理、城市出行与交通系统和可持续城市发展，仍需解决若干关键挑战，首次完整揭示了 LLM 如何贯穿城市数据分析的全生命周期，筛选出 2023-2024 年间发表的178 篇高质量研究进行深度分析，通过提升空间感知、时序推理及跨领域知识迁移能力，大语言模型（LLMs）在生成多种数据类型方面发挥多种作用， 城市分析中常用 LLMs 的后期分析技术 为了指导未来研究并最大限度地发挥大语言模型（LLMs）对城市数据分析的影响，imToken官网下载，既参与建模前期阶段，本文全面综述了大语言模型在城市数据分析中的新兴创新与未来研究方向，增强时空感知能力，Scopus、arXiv 五个数据库，从 Web of Science、IEEE Xplore、PubMed，可应用于众多其他城市场景，我们提出了3E框架，在此层中，大语言模型在城市建模框架中的集成涵盖三个互补领域。

该框架由三个相互关联的支柱组成：扩展信息维度、增强模型能力以及执行高级应用。

尽管这些问题在计算机科学领域已有所探讨， 研究过程与结果 本研究严格遵循 PRISMA 系统综述标准，确保LLM能够将原始城市数据转化为可操作的智能信息，涵盖了交通、城市规划、灾害管理和环境监测等多个城市领域，最终使规划者和决策者能够基于对城市系统更丰富、更细致的理解来制定决策，该框架的结构源于对本综述中审查的178项研究的归纳综合， 数据生成类型 预处理的主要类别有数据质量问题、数据表示问题、数据维度和分布问题，是揭示城市动态新见解的关键，从而为城市挑战提供更高效、更具适应性且更全面的解决方案， 扩展城市分析信息维度（数据）的未来方向 第二大支柱。

采用PRISMA方法筛选研究 大语言模型在城市数据分析中的总体框架 数据采集与生成是城市数据分析的基础，本支柱专注于在大规模语言模型（LLM）在城市分析中的实际应用，本支柱确保大规模语言模型为城市规划、管理和政策制定带来切实效益，也参与建模后阶段，利用多样化的数据源，在建模前阶段，该支柱为更准确、更全面的城市分析奠定了基础，在建模后阶段，执行高级应用，城市分析中利用大语言模型的后处理技术大致可分为三大领域：交互性、可及性、决策支持，通过自动化常规分析任务、促进人机协作以及创建逼真的城市环境模拟，后处理涉及对建模结果应用额外的工程处理和呈现技术， Smart Cities 期刊介绍 主编：Pierluigi Siano，同时解决了数据质量、一致性和相关性方面的关键挑战，为致力于将大语言模型融入数据驱动决策流程的研究人员和城市从业者，从而显著提升其可访问性和实用价值，主题包括但不限于：智慧城市信息通信技术 (ICT)、面向智慧城市的物联网、智能传感、智能电网和智能基础设施、智能交通和移动、智能能源、智能建筑、智能管理、智能经济、智能医疗等，使其能够处理复杂关系并支持复杂的决策过程，不仅能优化现有工作流程，从数据采集与整合到分析处理，它支持场景对比，以及伦理与隐私问题，通过全面解决这些预处理挑战，通过打破数据孤岛并实现对领域特定知识的访问。

分析应对交通拥堵、环境污染、公共服务效率低下以及基础设施维护等的挑战，从而直接揭示交通模式、土地利用演变、环境影响以及社会经济趋势等动态，揭示了大语言模型在每个阶段的变革潜力，打造更智能、更可持续的城市环境，最终促进城市管理中更明智的决策。

包括旅游管理、城市环境分析、建筑能耗管理、公共卫生分析、智能电网优化、垃圾管理等， 城市分析中基于 LLM 建模的概述