Hold infinity
in the palm of your hand
And eternity in an hour.
把无限握在掌心,
将永恒凝于一瞬。
無限をその掌に、
永遠をひとときに。
William Blake · Auguries of Innocence威廉·布莱克 ·《天真的预言》ウィリアム・ブレイク · Auguries of Innocence

Yecheng Zhang 张业成

I am a Ph.D. student at the School of Architecture, Tsinghua University.

My research focuses on building-scale urban analytics and simulation, LLM/VLM post-training, evaluation and alignment, and multi-agent systems.

我是清华大学建筑学院博士生。

研究方向包括建筑尺度城市分析与模拟、大模型后训练、评测与对齐和多智能体系统。

清華大学建築学院の博士課程に在籍しています。

研究分野は建築スケール都市分析・シミュレーション、LLM/VLMの事後学習・評価・アライメント、マルチエージェントシステムです。

Yecheng Zhang
More about my work更多研究介绍研究について

I build large-scale urban datasets, evaluate generative AI for scientific discovery, and develop open-source research systems. See my Google Scholar profile for current citations.

致力于构建大规模城市数据集,评估生成式AI的科学发现能力,并开发开源研究系统。当前引用情况见 Google Scholar。

大規模都市データセットを構築し、科学的発見のための生成AIを評価するとともに、オープンソース研究システムを開発しています。最新の引用状況は Google Scholar を参照してください。

BUILDING-SCALE URBAN ANALYTICS & SIMULATION

Buildings are the basic cells of urban systems.

I connect building engineering with urban science through data foundations, generative AI, and bottom-up simulation.

01 · Unified modelingConnect semantic depth at the building scale with geographic breadth at the urban scale.
02 · Data foundationsBuild comprehensive, AI-enhanced building datasets with full spatial and temporal coverage.
03 · Generative diagnosisUse generative AI to evaluate building quality, performance, and urban efficacy.
04 · Bottom-up simulationCombine AI and generative rules to model morphological and behavioral transformations.

建筑尺度城市分析与模拟

建筑是城市复杂系统的基本细胞。

通过数据底座、生成式人工智能和自下而上的模拟,连接建筑研究的语义深度与城市科学的地理广度。

01 · 统一建模衔接建筑尺度的语义深度与城市尺度的地理广度。
02 · 数据底座借助人工智能构建时空覆盖完整的建筑级综合数据集。
03 · 生成式诊断利用生成式人工智能评估建筑质量、性能与城市效能。
04 · 自下而上模拟结合人工智能与生成规则,模拟城市形态和行为的复杂演化。

建築スケール都市分析・シミュレーション

建築は都市複雑系を構成する基本単位です。

データ基盤、生成AI、ボトムアップ・シミュレーションを通じて、建築研究と都市科学を接続します。

01 · 統一モデリング建築スケールの意味的深さと都市スケールの地理的広がりを接続。
02 · データ基盤AIを活用し、時空間を包括する建築データセットを構築。
03 · 生成的診断生成AIにより建築の品質、性能、都市効果を評価。
04 · ボトムアップ・シミュレーションAIと生成ルールを組み合わせ、形態と行動の変容をモデル化。
Yet what endures
is founded by poets.
然而,长存之物,
由诗人创立。
しかし、長く残るものを
詩人たちが築く。
Hölderlin · Andenken荷尔德林 ·《纪念》ヘルダーリン ·『追想』

Selected writing精选写作執筆記事

Data Generation & Agentic RL for Seed Models

More writing更多写作その他の記事

How an Agent RemembersAgent 是怎么记住事情的エージェントはどう記憶するのか

Follow a fact from storage to the next model call, through retrieval, compression, and session boundaries.从保存到下一次模型调用,图解记忆读取、上下文压缩与会话边界。保存した情報が次のモデル入力に届くまで。検索、文脈圧縮、セッションの境界を図解する。

Agent memory2026.10

An Interactive Blueprint for Agentic Development自动化开发的交互式流程蓝图自動開発のインタラクティブなフローマップ

Explore a shared delivery path, with repair loops, risk gates and human decisions.沿交互流程图探索共用交付链路、返修回路、风险判断与人工介入。共通の実行経路、修復ループ、リスク判断、人の介入を図でたどる。

Interactive system design2026.10

Training Routing Models with Soft Labels用软标签训练路由模型ソフトラベルでルーティングモデルを訓練する

Nimble and KEV experiments on class decisions, probability supervision, and confidence.围绕 Nimble 与 KEV,比较类别判断、概率监督与置信度的训练效果。NimbleとKEVで、クラス判定・確率による教師信号・信頼度を比較する。

Nimble / KEV2026.10

A Visual Guide to Attention注意力机制,按设计拆开看図で読む注意機構

A visual guide to KV sharing, compression, sparse reads, recurrent states, and tiled execution.图解 KV 共享、压缩、稀疏读取、递推状态与分块执行。KV共有・圧縮・疎な読み出し・再帰状態・タイル実行を図で読み解く。

Attention architectures2026.10
To venture into the infinite,
explore the finite in every direction.
若要走向无限,
就向有限的各个方向探寻。
無限へ歩もうとするなら、
有限をあらゆる方角へ探れ。
Goethe · Gott, Gemüt und Welt歌德 · Gott, Gemüt und Weltゲーテ · Gott, Gemüt und Welt

Selected research研究论文研究論文

More publications更多论文その他の論文

Rethinking the Country-level Percentage of Population Residing in Urban Area with a Global Harmonized Urban Definition

Wenyue Li†, Yecheng Zhang†, Mengxing Li, Ying Long*

iScience, 27, 110125, 2024. DOI | PDF

Details详情詳細
  • Constructed a global harmonized urban definition (GloPPRUA) dataset, providing consistent urban-rural boundaries across countries for comparative urbanization research.
  • 构建全球统一城市定义数据集(GloPPRUA),为跨国城镇化比较研究提供一致的城乡边界划分。
  • 各国間の比較都市化研究のために一貫した都市・農村境界を提供するグローバル統一都市定義データセット(GloPPRUA) を構築。
GloPPRUA

Urban Spatial Risk Prediction and Optimization Analysis of POI based on Deep Learning from the Perspective of an Epidemic

Yecheng Zhang, Qimin Zhang, Yuxuan Zhao, Yunjie Deng, Hao Zheng*

International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 112, 102942, 2022. PDF

Details详情詳細
  • Applied GAN-based deep learning for urban spatial risk prediction and POI optimization during epidemic scenarios, combining spatiotemporal modeling with urban planning applications.
  • 应用基于GAN的深度学习进行疫情背景下的城市空间风险预测与POI优化,将时空建模与城市规划应用相结合。
  • GANベースの深層学習を用いて感染症下の都市空間リスク予測とPOI最適化を実施、時空間モデリングと都市計画への応用を融合。
JAG-GAN

WaveC2R: Wavelet-driven Coarse-to-refined Hierarchical Learning for Radar Retrieval

Chunlei Shi, Han Xu, Yinghao Li, Yi-Lin Wei, Yongchao Feng, Yecheng Zhang, Dan Niu

AAAI 2026 (CCF-A). arXiv | PDF

Details详情詳細
  • Satellite-to-radar reflectivity inversion using wavelet-driven coarse-to-refined hierarchical learning framework for meteorological remote sensing.
  • 提出基于小波驱动的粗到精层次学习框架,用于气象遥感中的卫星-雷达反射率反演。
  • 気象リモートセンシングにおける衛星-レーダー反射率反転のためのウェーブレット駆動粗密階層学習フレームワークを提案。
WaveC2R
  • Shi C, Han X, Zhang Y, Wu B, Hou J, Wang J, Niu D. AWFlowS2R: A Flow-Based New Paradigm for All-Weather Satellite-to-Radar Retrieval. arXiv, 2026.
  • Wang L, Hou C, Zhang Y, He J. Measuring Solar Radiation and Spatio-temporal Distribution in Different Street Network Direction through Solar Trajectories and Street View Images. *International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 132, 104058, 2024. PDF
  • Long Y, Zhao H, Zhang Y. 新城市科学:技术、计算、变革与应用. *城市规划 CITY PLANNING REVIEW, 48, 2024. DOI | PDF
  • Li Y, Zhang Y, Wu Q, Xue R, Wang X, Si M, Zhang Y. Greening the Concrete Jungle: Unveiling the Co-mitigation of Greenspace Configuration on PM2.5 and Land Surface Temperature with Explanatory Machine Learning. *Urban Forestry & Urban Greening, 88, 128086, 2023. PDF
  • Ding X, Zhang Y, Zhang Y, …, Haick H, Zhang M. Modular Assembly of MXene Frameworks for Noninvasive Disease Diagnosis via Urinary Volatiles. ACS Nano, 16, 17376–17388, 2022. DOI | PDF
  • Yao J, Jian Y, Shen Y, …, Zhang Y. Decoding the Spatial Heterogeneity of Bike-Sharing Impacts. Journal of Urban Planning and Development, 2025. DOI
  • Zhang Y, et al. Generative Design Method of Building Group Based on AIP Assessment. UIA World Congress of Architects, Copenhagen, 2023.
A little spark
can kindle a great flame.
微小的火星,
也能引出大火。
小さな火花から、
大きな炎が生まれる。
Dante · Paradiso I, 34但丁 ·《天堂篇》1.34ダンテ ·『神曲』天国篇 1.34

Open source & projects开源与项目オープンソース・プロジェクト

All projects全部项目すべてのプロジェクト

Research systems研究系统研究システム

  • Evaluate and calibrate GenAI for urban-science data synthesis.评测并校准生成式AI的城市科学数据合成能力。都市科学データ生成における生成AIを評価・校正。
  • Training-free VLM–human preference alignment.免训练的视觉语言模型与人类偏好对齐。学習不要のVLM–人間選好アライメント。

AI productsAI产品AIプロダクト

  • Control coding agents from Feishu, Telegram, or Slack.通过飞书、Telegram或Slack远程控制编程智能体。Feishu、Telegram、Slackからコーディングエージェントを操作。
  • Production engineering-bid intelligence platform for OCR, structured review, retrieval, generation, and audit.面向工程投标的生产级智能审查与生成平台,覆盖OCR、结构化审查、检索、生成与审计。OCR、構造化レビュー、検索、生成、監査を備えた入札インテリジェンス基盤。

Infrastructure and data基础设施与数据基盤とデータ

  • Private model routing, shared-service access, device isolation, and credential-control architecture.私有模型路由、共享服务接入、设备隔离与凭据控制架构。プライベートモデルルーティング、共有サービス接続、デバイス分離、認証情報管理。
  • Restartable historical-imagery routing with actual-date provenance, quality gates, and auditable manifests.支持断点续跑的历史影像路由,记录实际日期、质量门禁与可审计血缘。実取得日、品質ゲート、監査可能なマニフェストを備えた再開可能な歴史画像ルーティング。
  • Local-first personal activity understanding and AI-assisted reflection.Local-first 的个人活动理解与AI辅助反思系统。ローカルファーストな個人活動理解とAI支援リフレクション。

Supporting systems include InfoHub, web-novel-crawler, HomeSync, Desktop Controller, Recall, Prompt Harness, Experiment Log, Note2Video, AI Reviewer, CiteMind, and k2md.配套系统包括 InfoHub、web-novel-crawler、HomeSync、Desktop Controller、Recall、Prompt Harness、Experiment Log、Note2Video、AI Reviewer、CiteMind 与 k2md。関連システムには InfoHub、web-novel-crawler、HomeSync、Desktop Controller、Recall、Prompt Harness、Experiment Log、Note2Video、AI Reviewer、CiteMind、k2md があります。

Explore the complete project catalog →查看完整项目列表 →全プロジェクト一覧を見る →

And so we emerged
to see the stars again.
于是我们走出,
重见群星。
そして外へ出て、
再び星を見た。
Dante · Inferno XXXIV, 139但丁 ·《地狱篇》34.139ダンテ ·『神曲』地獄篇 34.139

Reading阅读読書

Bookshelf →书架 →本棚 →

Technical reports, AI learning, and researchers’ writing.基模技术报告、AI 技术学习与研究者博客。技術レポート、AI 学習、研究者のブログ。

Experience经历経歴

ByteDance · PDI–Seed · Lark Base AI | LLM Algorithm Intern (ByteIntern) | 2026.05 – Present

Nanjing Xinda Institute of Meteorological Science and Technology | Doctoral Practice (Excellent Evaluation) | 2025

Work & methods工作与方法業務・手法
  • Systematically benchmarked 10+ deep learning architectures (CNN/GAN/Diffusion/Transformer/Flow Matching) for FY-4B satellite-to-radar composite reflectivity inversion using 22-channel input (15 base + 7 hand-crafted BTD features encoding cloud phase and moisture gradients); designed exponentially-weighted loss to address extreme class imbalance.
  • Conditional Flow Matching (CFM) achieved CSI +7.2% and FAR -30% over baseline; zero-shot geographic transfer to radar-blind Xinjiang validated with GPM satellite data.

字节跳动 · PDI–Seed · Lark Base AI | 大模型算法实习生(ByteIntern) | 2026.05 – 至今

南京信大气象科学技术研究院 | 博士实践(优秀评价)| 2025

Work & methods工作与方法業務・手法
  • 系统基准测试 10+深度学习架构(CNN/GAN/Diffusion/Transformer/Flow Matching),用于FY-4B卫星-雷达组合反射率反演,使用 22通道输入(15基础通道+7个手工设计BTD特征,编码云相态和水汽梯度);设计指数加权损失函数解决极端类别不平衡问题。
  • 条件流匹配(CFM)在CSI上提升 +7.2%,FAR降低 -30%;实现至无雷达覆盖的新疆地区的零样本地理迁移,使用GPM卫星数据验证。

ByteDance · PDI–Seed · Lark Base AI | LLMアルゴリズムインターン(ByteIntern) | 2026.05 – 現在

南京信大気象科学技術研究院 | 博士実践(優秀評価)| 2025

Work & methods工作与方法業務・手法
  • FY-4B衛星-レーダー合成反射率反転のために 10以上の深層学習アーキテクチャ(CNN/GAN/Diffusion/Transformer/Flow Matching)を体系的にベンチマーク、22チャネル入力(15ベース+7手作りBTD特徴量、雲相と水蒸気勾配をエンコード)を使用;極端なクラス不均衡に対処する指数加重損失を設計。
  • 条件付きフローマッチング(CFM)がCSI +7.2%、FAR -30% の改善を達成;GPM衛星データで検証されたレーダー未カバー地域新疆へのゼロショット地理的転移を実現。

Full resume →完整简历 →履歴書の全文 →

News动态ニュース

Earlier updates往期动态過去のニュース
  • 2026.06: Paper “Towards building-scale urban analytics and simulation” published in Building Simulation (SCI Q1).
  • 2026.04: Ghost Cities paper recognized as ESI Highly Cited Paper in Social Science, Habitat International.
  • 2026.04: Paper “DAPE: Dual-Stage Parameter-Efficient Fine-Tuning for Consistent Spatial and Temporal Representation” accepted at CVPR 2026 Findings. Project Page
  • 2026.01: Our research on global ghost cities reported by Popular Mechanics (one of the most influential popular science media in the US).
  • 2025.11: Paper “WaveC2R” accepted at AAAI 2026 (CCF-A).
  • 2025.11: CMAB paper recognized as ESI Highly Cited Paper in Geoscience.
  • 2025.11: “新城市科学” paper listed in CNKI Top 20 Most-Cited Papers (2024-2025) in 城市规划 CITY PLANNING REVIEW.
  • 2025.11: Received “GIS Rising Star” Award (10 nationwide) and served as Session Chair & Speaker at the Rising Star Forum, The 13th China College GIS Forum, Shanghai.
  • 2025.10: Poster at China Urban Planning Informatization Annual Conference, Foshan.
  • 2025.10: Received Jin Jingchang Outstanding Paper Award (佳作奖, 22nd edition), Shanghai.
  • 2025.08: Recognized as Outstanding Teaching Assistant (Top 5%) at Tsinghua University, 2024–2025 Fall.
  • 2025.06: CMAB research featured on Tsinghua University’s official Facebook account.
  • 2025.05: Nominated for Tsinghua University’s 29th Graduate “Academic Rising Star” (学术新秀; 10 university-wide, sole nominee from School of Architecture).
  • 2025.05: Exhibitor at China Pavilion, 19th Venice Architecture Biennale, Venice, Italy.
  • 2025.03: Presented at AAG 2025, Detroit, USA.
  • 2025.01: Paper “CMAB” published in Scientific Data — 45,000+ downloads.
  • 2025.01: Received Outstanding Case Award for “AI-Empowered Planning” from Urban Planning Society of China.
  • 2024.12: Paper “Inferring Ghost Cities” published in Habitat International.
  • 2024.11: Presented at Tsinghua University “Future Urban Construction” Ph.D. Forum, Beijing.
  • 2024.06: Invited talk at Applied Urban Modelling (AUM2024), University of Cambridge, UK.
  • 2024.01: Attended NSFC Major Project Kick-off Meeting, Guangzhou.
  • 2023.08: Presented at The First Research Summit of Urban Science, Beijing.
  • 2023.08: Presented at Global Smart Cities Summit (GSCS) & 3rd International Conference on Urban Informatics (ICUI), Hong Kong.
  • 2023.07: Presented at UIA World Congress of Architects, Copenhagen, Denmark.
  • 2023.06: Teaching assistant at Tongji University Architectural DigitalFUTURES workshop “Emerging Planetarism”, Shanghai.
  • 2023.05: Exhibitor at China Pavilion, 18th Venice Architecture Biennale, Venice, Italy.
  • 2022.09: Presented at CUSR Urban Big Data Annual Meeting, Beijing.
  • 2022.07: Presented at 4th International Conference on Computational Design and Robotic Fabrication, Shanghai.
Earlier updates往期动态過去のニュース
  • 2026.06: 论文 “Towards building-scale urban analytics and simulation” 发表于 Building Simulation(SCI Q1)。
  • 2026.04: 鬼城论文入选Social Science领域 ESI高被引论文,Habitat International。
  • 2026.04: 论文 “DAPE: Dual-Stage Parameter-Efficient Fine-Tuning for Consistent Spatial and Temporal Representation” 被 CVPR 2026 Findings 录用。项目主页
  • 2026.01: 全球鬼城研究被美国最具影响力的科普媒体之一 Popular Mechanics 报道。
  • 2025.11: 论文 “WaveC2R” 被 AAAI 2026 (CCF-A) 录用。
  • 2025.11: CMAB论文入选Geoscience领域 ESI高被引论文。
  • 2025.11: “新城市科学”论文入选 中国知网《城市规划》2024-2025年度高被引论文TOP20 榜单。
  • 2025.11: 获2025年第十三届高校GIS论坛‘高校GIS新秀’(全国10人),主持新秀专场论坛并作报告,上海。
  • 2025.10: 在中国城市规划信息化年会展示展板,佛山。
  • 2025.10: 获第22届金经昌城市规划优秀论文佳作奖,上海。
  • 2025.08: 获清华大学2024-2025学年度秋季学期优秀研究生助教(前5%)。
  • 2025.06: CMAB研究成果被清华大学官方Facebook账号推送报道。
  • 2025.05: 获清华大学第二十九届研究生“学术新秀”提名(全校10人,建筑学院唯一推荐)。
  • 2025.05: 参展第19届威尼斯国际建筑双年展中国国家馆,意大利威尼斯。
  • 2025.03: 在2025年美国地理学家协会年会 (AAG 2025) 作报告,美国底特律。
  • 2025.01: 论文 “CMAB” 发表于 Scientific Data — 累计 45,000+次下载。
  • 2025.01: 获中国城市规划学会 “AI赋能规划”优秀案例奖。
  • 2024.12: 论文 “Inferring Ghost Cities” 发表于 Habitat International。
  • 2024.11: 在清华大学“未来城市建设与发展”博士生学术论坛作报告,北京。
  • 2024.06: 受邀在英国剑桥大学 Applied Urban Modelling (AUM2024) 会议作报告。
  • 2024.01: 参加国家自然科学基金委重大项目启动会,广州。
  • 2023.08: 在第一届城市科学大会 (The First Research Summit of Urban Science) 作报告,北京。
  • 2023.08: 在全球智慧城市峰会暨第三届国际城市信息学大会 (GSCS & ICUI) 作报告,中国香港。
  • 2023.07: 在UIA世界建筑师大会作报告,丹麦哥本哈根。
  • 2023.06: 担任同济大学 Architectural DigitalFUTURES workshop “Emerging Planetarism” 助教,上海。
  • 2023.05: 参展第18届威尼斯国际建筑双年展中国国家馆,意大利威尼斯。
  • 2022.09: 在中国城市科学研究会城市大数据专业委员会2022年会作报告,北京。
  • 2022.07: 在第四届国际计算设计和机器人制造会议作报告,上海。
Earlier updates往期动态過去のニュース
  • 2026.06: 論文 “Towards building-scale urban analytics and simulation” が Building Simulation (SCI Q1) に掲載。
  • 2026.04: ゴーストシティ論文が社会科学分野の ESI高被引用論文 に認定、Habitat International。
  • 2026.04: 論文 “DAPE: Dual-Stage Parameter-Efficient Fine-Tuning for Consistent Spatial and Temporal Representation” が CVPR 2026 Findings に採択。プロジェクトページ
  • 2026.01: グローバルゴーストシティ研究が米国の有力科学メディア Popular Mechanics に報道される。
  • 2025.11: 論文 “WaveC2R” が AAAI 2026 (CCF-A) に採択。
  • 2025.11: CMAB論文が地球科学分野の ESI高被引用論文 に認定。
  • 2025.11: “新城市科学”論文が CNKI 被引用数Top20論文(2024-2025)に選出、城市规划。
  • 2025.11: 「GIS新星賞」受賞(全国10名)、第13回中国大学GISフォーラムの新星セッションで座長・発表者を担当、上海。
  • 2025.10: 中国都市計画情報化年次会議にてポスター発表、佛山。
  • 2025.10: 金経昌都市計画優秀論文賞(第22回)受賞、上海。
  • 2025.08: 清華大学 優秀ティーチングアシスタント(上位5%、2024–2025秋学期)に認定。
  • 2025.06: CMAB研究が清華大学公式Facebookアカウントで紹介。
  • 2025.05: 清華大学第29回大学院生「学術新星」候補に推薦(全学10名、建築学院唯一の推薦)。
  • 2025.05: 第19回ヴェネチア・ビエンナーレ国際建築展 中国館に出展、イタリア・ヴェネチア。
  • 2025.03: AAG 2025(米国地理学者協会年次総会)にて発表、米国デトロイト。
  • 2025.01: 論文 “CMAB” が Scientific Data に掲載 — 45,000回以上ダウンロード。
  • 2025.01: 中国都市計画学会より 「AI活用計画」優秀事例賞 を受賞。
  • 2024.12: 論文 “Inferring Ghost Cities” が Habitat International に掲載。
  • 2024.11: 清華大学「未来都市建設」博士課程フォーラムにて発表、北京。
  • 2024.06: 英国ケンブリッジ大学 Applied Urban Modelling (AUM2024) にて招待講演。
  • 2024.01: 国家自然科学基金委員会重大プロジェクトキックオフ会議に参加、広州。
  • 2023.08: 第1回都市科学研究サミット (The First Research Summit of Urban Science) にて発表、北京。
  • 2023.08: グローバルスマートシティサミット (GSCS) & 第3回国際都市情報学会議 (ICUI) にて発表、香港。
  • 2023.07: UIA世界建築家会議にて発表、デンマーク・コペンハーゲン。
  • 2023.06: 同済大学 Architectural DigitalFUTURES ワークショップ “Emerging Planetarism” にてティーチングアシスタント、上海。
  • 2023.05: 第18回ヴェネチア・ビエンナーレ国際建築展 中国館に出展、イタリア・ヴェネチア。
  • 2022.09: 中国都市科学研究会都市ビッグデータ委員会2022年次会議にて発表、北京。
  • 2022.07: 第4回国際コンピュテーショナルデザイン・ロボティックファブリケーション会議にて発表、上海。
Review history审稿记录査読の記録
  • 2023–present: Invited Reviewer, Cities and Computers, Environment and Urban Systems (Elsevier).
  • 2024–present: Invited Reviewer, Nature Cities, Scientific Data, and npj Urban Sustainability (Nature Portfolio).
  • 2025–present: Invited Reviewer, Verixiv.
  • 2023–至今:受邀担任 Cities、Computers, Environment and Urban Systems(Elsevier)审稿人。
  • 2024–至今:受邀担任 Nature Cities、Scientific Data、npj Urban Sustainability(Nature Portfolio)审稿人。
  • 2025–至今:受邀担任 Verixiv 审稿人。
  • 2023–現在:Cities、Computers, Environment and Urban Systems(Elsevier)の招待査読者。
  • 2024–現在:Nature Cities、Scientific Data、npj Urban Sustainability(Nature Portfolio)の招待査読者。
  • 2025–現在:Verixiv の招待査読者。
Open datasets开放数据集オープンデータ
  • CMAB — China’s Multi-Attribute Building Dataset (32M+ buildings, 45,000+ downloads, ESI Highly Cited). Dataset
  • GloGCI — Global Ghost City Index (10,000+ cities worldwide, 4,000+ downloads).
  • GloPPRUA — Global Harmonized Urban Definition.
  • AI4US — Generative AI Benchmarks for Urban Science (2,000+ downloads).
  • CMAB — 中国多属性建筑数据集(3200万+栋建筑,45,000+次下载,ESI高被引)。数据集
  • GloGCI — 全球鬼城指数(覆盖全球10,000+城市,4,000+次下载)。
  • GloPPRUA — 全球统一城市定义数据集。
  • AI4US — 城市科学生成式AI评测基准(2,000+次下载)。
  • CMAB — 中国多属性建物データセット(3,200万棟以上、45,000回以上ダウンロード、ESI高被引用)。データセット
  • GloGCI — グローバルゴーストシティ指数(世界10,000都市以上、4,000回以上ダウンロード)。
  • GloPPRUA — グローバル統一都市定義データセット。
  • AI4US — 都市科学のための生成AIベンチマーク(2,000回以上ダウンロード)。

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