人才培养
上海交通大学时空创新暑期研习营：空间统计与人工智能
暨
时空创新研讨会：GeoAI和工作流技术应用前景及多学科合作模式探讨
中国上海 2024年8月5-9日
为了促进可复制和可扩展时空数据科学发展和交流，推动时空创新前沿方法和技术在生态与环境研究领域的应用，上海交通大学将于2024年8月5-9日举办时空创新暑期研习营。研习营将重点介绍基于工作流的时空统计分析方法、地理人工智能模型（GeoAI）、可视化编程软件工具以及相应的研究应用案例（包括环境、健康、遥感影像等大数据研究领域）。研习营结束时将举行时空创新前沿论坛，由研习营参与者展示研习成果。
■ 主办方介绍
研习营主办方为上海交通大学设计学院，学院包括建筑学系、设计系及风景园林系。2023泰晤士高等教育中国学科评级中，设计学、建筑学获评A+等级，风景园林学获评A等级。研习营将邀请“国土空间生态治理数字工程技术创新中心”、“未来数据实验室”等单位的著名学者授课、作报告。
“国土空间生态治理数字工程技术创新中心”是由上海交通大学牵头，联合自然资源部中国地质科学院地质研究所、上海数慧系统技术有限公司共同组建的国家级平台基地，旨在通过产、学、研、用一体化建设，成为国际知名、国内领先的国土空间生态治理数字化技术创新中心、人才培养高地和国家重要智库与成果转化平台，服务国家生态文明建设与治理现代化。
未来数据实验室（Future Data Lab, FDL）聚焦新一代时空数据前沿理论创新与技术支持。未来数据实验室与哈佛大学地理分析中心、武汉大学社会地理计算联合研究中心等单位联合开发的空间数据实验室项目旨在推动新一代时空数据分析方法和技术开发、时空数据共享以及时空数据创新应用研究。
■ 时间
2024年8月5日至8月9日，9：00-17：00
■ 地点
上海市·上海交通大学闵行校区设计大楼
■ 主要议程 （见附件）
■ 要求
首选具有地理学、生态学、环境科学、大数据背景的申请人，也欢迎其他背景的申请者，原则上不限学历、年龄，学生和老师都可以参加。参与研习营全部课程将获得上海交通大学非学历教育结业证书，优秀结业者将有机会与上海交通大学国土空间生态治理数字工程技术创新中心、哈佛大学空间数据实验室研究团队进行联合研究。
■ 研习营报名方式
即日起请通过此链接LINK 提交研习营报名，并在完成缴费后扫码加入研习营微信群。第一轮报名截止日期为2024年6月30日，6月30日之后研习营将继续开放第二轮报名，直到收满本期学员为止。如果有任何问题，请联系我们：liyinshuai@sjtu.edu.cn。
■ 注册费及付款方式
（一）注册费：
基础班：1,980元
高级班+研讨会：3,480元
基础班+高级班+研讨会：4,480元
注：注册费包含培训费、教材讲义费、文具费、茶歇费、午餐费、证书费、课程服务费，不包括交通和住宿费用，缴费后因个人原因不能参加研习营的原则上不退费。（二）付款方式：
本研习营仅支持对公转账，所有学员缴纳学费需要打入上海交通大学统一账户，每位学员转账时需备注“姓名+时空创新研习营”。账户信息如下：
账户名称：上海交通大学
银行账号：439059226890
开户银行：中国银行上海市上海交通大学支行
统一税号：1210000042500615X0
■ 住宿与交通
（一）住宿
住宿费用自理，如有需要，主办方可统一安排入住沪华国际大酒店（吴泾店），会议协议价大床房最低为359元/晚，标间最低为381元/晚，含自助早餐，结账时请自行向酒店开具发票。
（二）交通
上海虹桥国际机场抵达
方案a：全程出租车，预计用时30分钟，费用110元；
方案b：公交+出租车。乘坐10号线到达虹桥路地铁站，转打出租车到沪华国际大酒店（剑川路）。全程预计50分钟，费用90元；
方案c：公交。乘坐10号线到达虹桥路地铁站，换乘3号线到达龙漕路地铁站，步行100米至龙吴路龙漕路公交站换乘958路至剑川路虹梅南路站，步行200米至沪华国际大酒店（剑川路）。全程预计1小时40分钟，费用6元。
上海浦东国际机场抵达
方案a：全程出租车，预计用时50分钟，费用180元；
方案b：机场大巴+出租。乘坐机场七线到上海南站，转打出租车到沪华国际大酒店（剑川路）。全程预计2小时，费用80元。
上海虹桥站抵达
方案a：全程出租车，预计用时40分钟，费用100元；
方案b：公交。乘坐闵虹1线到剑川路虹梅南路公交站，步行150米至沪华国际大酒店（剑川路）。全程预计1小时20分钟，费用14元。
上海站抵达
方案a：全程出租车，预计用时45分钟，费用120元；
方案b：公交+出租车。乘坐1号线到上海南站，换乘15号线到永德路地铁站，转打出租车到沪华国际大酒店（剑川路）。全程预计1小时20分钟，费用20元。
上海南站
方案a：全程出租车，预计用时25分钟，费用55元；
方案b：公交。乘坐上奉专线到剑川路虹梅南路公交站，步行200米至沪华国际大酒店（剑川路）。全程预计1小时，费用3元。
（三）校园交通
入校人员可在工作日免费乘坐校园巴士，线路图和时间安排如下（注意：暑期校园巴士班次将会减少，暑期最新时刻表届时通过研习营微信群通知）：
校园巴士时间安排与路线图
■ 联系方式
郭晓娜，上海交通大学设计学院助理研究员，电话: 19921840420
李因帅，上海交通大学设计学院博士，邮箱: liyinshuai@sjtu.edu.cn，电话: 18854807551
■ 常见问题与回答
问：是否需要或要求有任何先前经验？
答：优先考虑具有地理分析和Python编程背景的申请人，但不是必需。
问：我需要哪些软件参加研习营？
答：研习营将主要使用KNIME软件，可从http://knime.com下载并安装在兼容Windows、Linux或Mac的个人计算机上。使用说明和示范案例将在研习营前两周发送给参与者。
问：我是否必须亲自参加现场研习营？
答：是的，仅支持现场参加。
问：这个研习营免费吗？
答：您必须在开班前支付相应班级费用才能参加，鼓励在第一轮报名结束前（2024年6月30日）缴费以便主办方提前准备场地、资料等事项。
问：如何在参加研习营后与我的同学/校友保持联系？
答：完成本研习营后，所有参与者都将被添加到空间数据实验室的邮件列表和本次研习营微信群，并受邀参加由实验室组织的内部网络研习营。优秀结业者将有机会与上海交通大学国土空间生态治理数字工程技术创新中心、哈佛大学空间数据实验室研究团队进行联合研究。
问：注册费是否可开发票？
答：可以的，研习营结束后将根据缴纳的相应注册费统一开具发票。
附件：
一、时空创新研习基础班
基于开源软件KNIME 的时空数据分析与可视化
2024年8月5-6日（8：30-9：00报到并发放材料）
1.开源工作流软件包KNIME入门
KNIME基本功能
数据分析工作流设计与模块管理
2. KNIME地理空间分析功能介绍
空间数据分析与可视化方案设计
遥感数据获取和时空数据整合与共享
3.探索性空间数据分析
探索性时空数据分析概述
空间权重矩阵
空间聚类分析（DBSCAN、SOM等）
空间自相关分析
空间插值分析
热点分析
空间降维分析（空间主成分分析、空间约束条件下的多维尺度分析）
4. 空间自回归模型
普通回归分析与空间自回归检验
空间自回归模型构建与设计（SLM、SEM、SDM）
空间变异模型构建与设计
多层空间模型构建与设计
广义空间模型构建与设计
空间面板数据模型构建与设计
5. 案例和练习：基于KNIME的探索性时空数据分析和空间统计建模分析
二、时空创新研习高级班
时空人工智能模型和应用
2024年8月7-8日（8：30-9：00报到并发放材料）
1. 基础人工智能模型
AI模型简介：机器学习和深度学习
线性回归学习器
逻辑回归学习器
数据分类和回归分析决策树
2. 高级机器学习模型
支持向量机（SVM）模型
随机森林模型设计
XGBoost 树集成学习器
XGBoost 线性模型学习器
多层感知器神经网络模型设计
3. 深度学习模型
KNIME中的深度学习模型Python环境配置
卷积神经网络模型构建与设计
长短期记忆模型（LSTM）构建与设计
图神经网络模型（GNN）构建与设计
4. GeoAI 机器学习模型
空间显式人工智能模型构建与设计
地理加权人工智能模型（地理加权随机森林模型、地理加权支持向量回归）构建与设计
5. GeoAI 深度学习模型
地理加权极限学习机（GWELM）
地理加权人工神经网络（GWANN)）
空间自动编码器
空间嵌入模型构建与设计
强化学习模型（深度神经网络、地理加权卷积神经网络、地理加权图神经网络）构建与设计
6. 案例和练习：基于KNIME的时空人工智能模型工作流建模与应用设计
三、时空创新前沿论坛：GeoAI和工作流技术应用前景及多学科合作模式探讨
2024年8月9日
专题报告
后新冠时期时空数据科学研究转向特征与进展
基于KNIME和文献构建的动态城市不平等空间分析
西北地区城镇化与健康城市建设时空耦合协调性及其驱动因素分析
空间智能创新实践
可解释地理空间机器学习模型的集合框架
“残疾”地理学：机遇与挑战
Socioeconomic and environmental analysis of CHANS in a Metacoupled World
气象数据在污染-健康关系因果推断中的应用
基于地理加权随机森林模型和遥感影像数据的碳密度估算
在DePin 的元宇宙中创建数据科学工作流程：面向社会公益和可持续发展的时空美学和地理空间分析
洪水演进的时空智能模拟：研究与实践
基于人机交互文本挖掘方法的近代东北地区空间意象研究——以长白游记文本数据为例
基于多源数据的街道步行适老性研究
人工智能与生态治理的前沿探索
生成式人工智能与空间规划治理
研究项目汇报
时空创新多学科交叉研究前景与合作模式探讨
■ 主讲专家与报告嘉宾：(顺序以姓名首字母排列，排名不分先后)
Alex de Sherbinin,哥伦比亚大学地球科学信息网络中心主任
鲍曙明，中国数据研究所所长与未来数据实验室主任
陈睿山，上海交通大学设计学院副院长、长聘教授
蔡永立，上海交通大学设计学院长聘教授，自然资源部国土空间生态治理数字工程技术创新中心主任
贾楠，美国-密歇根州立大学农业与自然资源学院博士
蒋希冀，西安建筑科技大学建筑学院副教授
李响，华东师范大学地理科学学院教授
刘建国，密歇根州立大学系统综合与可持续性发展中心主任
刘凌波，美国-哈佛大学地理分析中心博士后研究员
刘信陶，香港理工大学地测量及地理资讯学系副教授
Nakul Gupta，印度-古尔冈信息管理管理发展学院副教授
潘聿航，北京大学全球健康研究院助理教授
吴珍，南京大学地理与海洋科学学院博士
张璐瑶，昆山杜克大学经济学助理教授
张晓祥：河海大学地理与遥感学院副院长、教授
朱海玄，哈尔滨工业大学建筑学院副教授
曹凯，华东师范大学地理科学学院教授
