superblockify: A Python Package for Automated Generation, Visualization, and Analysis of Potential Superblocks in Cities

Superblockify是一个Python软件包，用于将城市街道网络分区为类似超级街区的街区，并可视化和分析分区结果。超级街区是一组相邻的城市街区，其中阻止或平息车辆通行，优先考虑步行和骑行的人群。Superblockify生成的超级街区蓝图和描述性统计信息可以作为城市规划师在数据驱动的规划流程中的第一步，或者作为城市数据科学家评估超级街区分区的高效计算方法。该软件在AGPLv3下获得许可，并可在https://superblockify.city上获得。

使用深度学习技术进行图像超分辨率重建

论文提出了一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法，使用卷积神经网络结合残差学习进行图像重建

论文使用了多种数据集进行实验，包括自然图像和医学图像，并且开源了代码。实验结果表明，该方法在图像重建方面表现出色，能够有效提高图像的分辨率和清晰度。值得进一步探究的是，该方法还可以应用于其他图像处理任务中。

最近的相关研究包括： 1. "Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks" by Chao Dong et al. 2. "Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network" by Christian Ledig et al. 3. "Deep Residual Learning for Image Recognition" by Kaiming He et al.