GeoGosha

The science of urban informatics люди из соседней лабы совместно с Майклом Батти обсуждают что такое urban informatics. текст задает его ключевые критерии и оправдывается что все это не зря. начинают с картирования 1960х а заканчивают предложениями для будущих исследований. ——— https://doi.org/10.1016/j.scib.2025.12.036

🧑‍🎄новогодний подгон! https://geoverse.mikoding.com/

If you ever wondered how to start your paper: их было четверо, четыре пацана https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2013/09/tr-msr-2013-91-rev.pdf

SW(&AI)-defined Urban Dev https://buildbetterplaces.substack.com/p/software-defined-land-development also [from comments]: - https://www.sparkhq.ai/ - https://godirt.ai/ - https://x.company/projects/anori/ - Gridics.com

Актуальная мемная карта❗️❗️❗️ С метками на карте еще разбираюсь, карта в полном качестве в первом коментарии⬇️⬇️⬇️

Привет! мы - геоаналитики, которые работают в Вайлдберриз. Мы стараемся, чтобы ПВЗ было столько, сколько нужно и стояли они там, где нужно, и делаем это через: * улучшение данных (например, населения в домах или локаций ПВЗ); * ответы на вопросы бизнеса - простые (сколько конкурентов находится рядом с нами?) и сложные (сколько мы отъедаем у собственных ПВЗ, когда открываемся рядом с ними?); * построение моделей (сколько ПВЗ заработает в этой точке через полгода? Сколько людей живёт в этом доме?); * изменение алгоритмов, по которым работают зоны на карте map.wb.ru - на неё приходят наши партнёры чтобы понять, где лучше открыться и прикинуть, сколько на этом можно заработать. Будем здесь постить интересные детали нашего стека (geopandas, postgis), бизнесовые находки, вакансии у нас и много чего ещё. Подписывайтесь!

47. Saint P 58. Moscow https://www.isocui.org/smart_city_index The ISUI Smart City Index is jointly developed by ISUI and Otto Poon Charitable Foundation Smart Cities Research Institute (SCRI), endorsed and published by the International Society for Urban Informatics.

Predicting Human Mobility Flows in Cities Using Deep Learning on Satellite Imagery. Nature Communications. https://www.nature.com/articles/s41467-025-65373-z

Researchers from TU Delft working on Graphs and Data https://graphsdataseminar-tudelft.github.io/#upcoming-talks Upcoming Talks [December 4th, 2025] Floor Plan Similarity as Graph Comparison Problem Speaker: Casper van Engelenburg Time: 15:45 - 16:05 Location: Electrical Engineering, Mathematics and Computer Sciences LB 01.170 Timmanzaal Zoom: link Abstract: When graphs encode spatial layouts, how can we compare them in a way that is both expressive and fast? Many methods for computing the similarity between two graphs rely on computationally expensive cross-graph message passing, which drastically limits the scalability of such methods. I will present an alternative viewpoint: learn graph representations independently and compute similarity only at the end using a differentiable graph kernel on the node embeddings. This preserves structural sensitivity while making comparison far more efficient, offering a practical route to scalable similarity learning of (spatial) graphs.