本研究提出了一种新颖的城市因果计算框架和强化学习算法，旨在揭示城市因素之间的因果关系，降低混杂效应，提高城市计算任务的性能。

城市计算是整合多源数据以支持可持续发展的关键学科。智能城市中利用深度学习方法促进跨领域数据融合的趋势增长。一份综述回顾了基于深度学习的城市计算数据融合方法的最新进展，并展望了大型语言模型与城市计算之间的相互影响和未来研究方向。