数据福利|微软城市计算、AI for Earth

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城市计算

https://www.microsoft.com/en-us/research/project/城市计算/

最初接触出租车轨迹研究时了解的该项目，项目提供了很多数据供后续研究者使用。有以下数据集：

[1] T-Drive Taxi Trajectroies: 北京市10,000辆出租车1星期的GPS轨迹数据.

[2] GeoLife Trajectory Dataset: 167名用户三年多（2007.4-2010.12）的GPS轨迹数据。数据采集于 GeoLife项目。

[3] Check-in data from Foursquare: 来自于FourSquare的社交媒体数据。每个check-in包括时间、地点和POI类别。

[4] Air quality data of Beijing and Shanghai: 北京和上海的空气质量数据(2013-2-8 to 2014-2-8).

[5] 中国43个城市的空气质量、气象和天气预报数据。可用于空气质量细粒度分析和预报。

[6] 自行车租赁系统数据：包含每一辆车的借出和还回时间和站点ID，包括对应时间的天气信息。

[7] 城市人流数据: 包括北京市每一平方公里范围内在半小时内的流入和流出出租车数量，以及纽约市各个自形成租赁点每小时的自行车的借出和还回数量.

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AI for Earth

https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-for-earth

AI for Earth 利用微软云和AI数据科学工具，致力于解决全球面临的环境问题挑战。有致力于解决空气污染问题的项目。

https://map.breeze-technologies.de/

有使用数据科学AI工具绘制濒危物种分布图的项目。

https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-for-earth-natureserve

而且提供了相关代码帮助大家处理数据并且能够进行可视化。

https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/ghe/

该项目还提供了很多数据资源，报考NASA的DEM数据，NOAA的气象数据，并且提供在线下载与python处理教程，可视化效果如上图。项目包含了农业、物种分类、环境保护、气象监测等各方面。比较吸引人的有AI处理土地覆盖图项目，也许将来就可以直接使用AI技术制作土地利用变化图了。

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