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UrbanCross: 通过跨领域适应提升卫星影像 - 文本检索
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
城市计算通过整合多源数据（如地理、交通和社交媒体）支持可持续发展。本文回顾了基于深度学习的数据融合方法，强调其在城市计算中的应用，并展望大型语言模型对该领域的影响，提出未来研究方向。
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关键要点
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城市计算通过整合多源数据（如地理、交通、社交媒体和环境数据）支持可持续发展。
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深度学习方法在智能城市中促进跨领域数据融合的趋势逐渐增长。
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本文系统回顾了专为城市计算定制的基于深度学习的数据融合方法的最新进展。
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展望大型语言模型（LLMs）与城市计算之间的相互影响，提出未来研究方向。
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综述所勾勒出的分类系统、进展情况和前景将显著丰富研究社区。
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延伸问答
城市计算如何支持可持续发展？
城市计算通过整合多源数据，如地理、交通、社交媒体和环境数据，来支持可持续发展。
深度学习在城市计算中的应用有哪些？
深度学习方法在城市计算中促进了跨领域数据融合，提升了智能城市的功能和效率。
大型语言模型对城市计算的影响是什么？
大型语言模型与城市计算之间的相互影响可能会改变该领域的研究方向，促进更高效的数据处理和分析。
本文提出了哪些未来研究方向？
本文展望了大型语言模型与城市计算的相互影响，并提出了可能改变该领域的未来研究方向。
如何实现跨领域数据融合？
通过深度学习方法，城市计算能够有效整合来自不同领域的数据，实现跨领域数据融合。
城市计算的研究现状如何？
城市计算的研究现状显示出深度学习方法在数据融合中的应用逐渐增长，相关的系统综述也在不断更新。
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