<div dir="ltr">==================================================================<br>CALL FOR PAPERS:<br>The 1st International Workshop on Smart Cities and Urban Analytics (UrbanGIS 2015)<br>in conjunction with ACM SIGSPATIAL 2015<br>Seattle, WA, USA - November 3, 2015<br><a href="http://engineering.nyu.edu/urbangis2015/">http://engineering.nyu.edu/urbangis2015/</a><br>==================================================================<br><br>IMPORTANT DATES:<br>Paper Submission: September 1, 2015 (midnight PT)<br>Notification of Acceptance: September 19, 2015<br>Workshop date: November 3, 2015<br>Paper Submission Site: <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=urbangis2015">https://easychair.org/conferences/?conf=urbangis2015</a><br> <br><br>About half of humanity lives in urban environments today and that<br>number will grow to 80% by the middle of this century; North America<br>is already 80% in cities, and will rise to 90% by 2050. Cities are<br>thus the loci of resource consumption, of economic activity, and of<br>innovation; they are the cause of our looming sustainability problems<br>but also where those problems must be solved. Smart cities are<br>leveraging advanced analytics solutions, usually with spatio-temporal<br>data, to support urban management and more informed decision<br>making. Big urban data, if properly acquired, integrated, and<br>analyzed, can take us beyond today's imperfect and often anecdotal<br>understanding of cities to enable better operations, informed<br>planning, and improved policy.<br><br>Despite many efforts in tackling challenges of smart cities through<br>big data and spatio(­-temporal) analysis, there is no standard<br>spatio(­-temporal) data infrastructure able to support the wide range<br>of requirements in different problem areas. This workshop will provide<br>a forum for researchers from various domains to present their results<br>and to work together toward developing such an infrastructure. This<br>includes, but not limited to, techniques, policies, and standards<br>required to acquire, process, and use spatio(-temporal)<br>data,particularly in the urban context.<br><br>We are soliciting papers (including significant work-in-progress) that<br>describe academic research efforts as well as applications and<br>prototypes that leverage spatial or spatio­temporal data analysis to<br>address urban challenges. Areas of research include but are not<br>limited to:<br><br>* Application and experimental experiences in smart cities<br>* Data indexing techniques for massive spatio-temporal dataset<br>* Human mobility modeling and analytics<br>* Large­-scale visualization of urban data<br>* Machine learning for predictive models<br>* Parallel and distributed computing of big urban data<br>* Safety, security, and privacy for smart cities<br>* Smart buildings, grids, transportation, and utilities<br>* Social computing, sensing and IoT for smart cities<br>* Streaming/real­time processing of spatio-temporal data<br>* Urban informatics<br> <br>Submissions should be at most 8 pages for full papers and at most 4<br>pages for short papers or work-in-progress, formatted according to ACM<br>formatting guidelines. Papers will be evaluated by the program<br>committee members for the significance and relevance of their research<br>contributions, as well as their presentation. Short papers are<br>expected to be work in progress or of smaller scale but the same<br>evaluation criteria will be applied as for full papers.<br> <br>Organizers:<br>Huy T. Vo, New York University<br>Juliana Freire, New York University<br>Claudio T. Silva, New York University<br><br>Program Committee:<br>Charlie Catlett, Argonne National Lab & University of Chicago<br>Alex Chohlas-Wood, New York Police Department<br>Theo Damoulas, University of Warwick<br>Bill Howe, University of Washington<br>James T. Klosowski, AT&T Labs - Research<br>Ming Li, University of Nevada - Reno<br>David Maier, Portland State University<br>Carlos Scheidegger, University of Arizona<br>Manuela Veloso, Carnegie Mellon University<br>Lucien Wilson, KPF & Columbia University<br>Jianting Zhang, City University of New York<br><br></div>