5月4日下午，应北京交通大学交通系统科学与工程研究院的邀请，新加坡管理大学智能系统与决策优化方向长聘副教授、美国卡内基梅陇大学信息系统与公共政策学院客座授课教授王海教授来到我院交流访问，为广大师生作题为“智慧城市中的数据驱动方法，GPT人工智能及相关应用”的讲座。

王教授详细阐述了数据驱动方法在智慧城市和智慧交通等场景的研究案例。他强调了描述性、预测性、及诊断性数据方法在不同场景中的重要性，并且通过实际案例说明了这些方法对于解决实际问题的效果。此外，王教授还简要介绍了以GPT为代表的人工通用智能工具。他详细说明了GPT的原理、功能和特点，并探讨了GPT相关工具在学术研究，以及包括智慧城市与未来智慧交通系统场景的工程与实践应用。

报告过程中，王教授与在场师生们进行了热烈的讨论和交流。本次讲座得到了广大师生的热情关注和积极参与，为我院师生提供了一次深入了解智慧城市和人工智能的机会。

报告地点：交大科技大厦11层会议室

报告题目：智慧城市中的数据驱动方法，GPT人工智能及相关应用

摘要：随着移动终端、传感器、物联网和通信技术的迅速发展和普及，城市中的多种系统和服务场景，包括交通、物流、电商、医疗等，都涌现出了多来源、高维度、大体量的数据。由此，数据驱动方法在智慧城市和智慧交通设计、运营、优化等问题都展现了广泛的应用。另外，近月来，GPT等生成式人工通用智能的出现，给包括智慧城市和智慧交通领域的科学研究和工程实践带来了新的工具和机遇。这个报告包含三部分内容:1.介绍数据驱动方法在智慧城市和智慧交通等场景的研究案例，包括描述性、预测性、及诊断性数据方法在不同场景的案例;2. 简要介绍以GPT为代表的人工通用智能工具，包括其原理，功能和特点;3.探讨GPT相关工具在学术研究，以及包括智慧城市与未来智慧交通系统场景的工程与实践应用。