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World File Search System产品设计
制造产品定制产品设计的人工智能应用Okpala Charles Chikwendu 1*，Udu Chukwudi Emeka 2 1，2 Indust
抽象人工智能（AI）正在通过改变个性化的产品设计来满足对定制解决方案的不断增长的需求，从而彻底改变了制造业。这项研究强调了机器学习，生成设计和预测分析等AI技术如何使制造商能够预测消费者的偏好，优化设计参数并促进大规模定制，同时保持效率，可扩展性和质量。该研究强调了AI在实时决策和生产敏捷性中的作用，展示了其克服传统设计限制并提高客户满意度的能力。还探讨了关键挑战，包括数据隐私问题，算法偏见以及对跨学科协作的需求。通过案例研究和仿真，该研究证明了AI驱动系统的切实好处，例如提高产品质量和运营效率，同时确定了智能制造中最佳实践和未来创新的机会。最终，这些发现突显了AI在重塑生产过程中的变革潜力，为个性化，高效和以客户为中心的制造业的新时代铺平了道路。关键字：人工智能，个性化产品设计，大规模定制，机器学习，生成设计，预测分析，数字双胞胎，智能制造
化学产品设计触发器：系统文献评论
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
学士：荣誉工程产品设计
正面封面：在设计Makaurangi的指纹中，这三个要素是Ngāketeo teWānanga的代表，这三个知识的篮子，有线条，koru是mana和mana nua的象征。此设计源自传统的Whakairo（雕刻）和Kōwhaiwhai设计，通常可以在Wharenui（会议之家）的after子上看到。
设计技术（产品设计）教师
职位详情 – 设计技术教师（产品设计） 职位 我们正在寻找一位技术娴熟、富有创新精神和热情的产品设计教师，能够教授 A 级课程。该职位适合处于职业生涯任何阶段的优秀课堂实践者，欢迎 ECT 或经验丰富的教师申请。 设计技术课程包括三个不同的学科，除了产品设计外，还教授纺织品、食品和营养学。因此，能够教授关键阶段 3 的其他技术科目之一将是有利的。 理想的候选人将带来活力、热情和培养对 DT 热爱的热情。作为回报，我们可以提供一个卓越的工作环境，让员工和学生都能茁壮成长。 部门 目前，该部门有三名全职教师和两名兼职教师，他们都是学科专家。该部门受益于设备齐全的纺织品和食品技术教室，以及两个新的产品设计工作室（分别于 2020 年和 2023 年开设），以及专用教室/ICT 套件。该科目受到学校的高度重视，并受到学生的欢迎。所有教职员工都配备了笔记本电脑和 iPad；8-11 年级的学生通过一对一家长资助购买计划拥有个人 iPad。整个校区的所有教室都配备了 Clevertouch 白板或交互式白板。设计技术课程在 7-9 年级，课程目前以轮流方式完成三个模块，三个材料领域各一个 - 纺织品、食品和产品设计，每两周教学三个小时。GCSE 学习从 10 年级开始，学生每两周学习 4 节课，11 年级增加到 5 节课。我们在六年级提供 GCSE 设计技术、纺织品（艺术与设计 GCSE）和食品制备与营养课程以及 A 级课程设计与技术（产品设计）。六年级的课程每两周教授 9 节课。学校每两周有 50 节课，每节课时长为一小时。课外活动 设计技术学科领域一直为学生提供丰富多彩、令人愉快的课外活动。其中包括竞赛、参观、与当地和国家工业的联系。 考试结果 这三门技术科目都深受学校学生的欢迎。2024 年 11 年级考试成绩如下：
使用...进行室内产品设计的分布式框架
摘要 —本文提出了一种创新的室内家居产品数字化设计方法，将虚拟现实（VR）技术与智能算法相结合，以提高设计精度和效率。提出了一种结合红鹿优化算法和简单循环单元（SRU）网络的模型来评估和优化设计过程。本研究开发了一个包含关键评估因素的数字设计框架，通过红鹿优化算法优化SRU网络，以在设计应用中实现更高的精度。通过大量实验，使用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标验证了模型的性能。结果表明，RDA-SRU模型优于其他方法，最小MAE为0.133，RMSE为0.02，MAPE为0.015。此外，该模型的 R² 值达到 0.968，最短评估时间为 0.028 秒，展示了其在预测和评估家居产品数字设计应用方面的卓越性能。这些发现表明，VR 与智能算法的结合显著提高了用户体验、可定制性和数字设计流程的整体准确性。这种方法为设计师提供了一个强大的解决方案，可以创建更高效、以用户为中心的家居产品设计，满足客户对沉浸式和交互式设计体验日益增长的需求。
A级产品设计 - 12年和13年
解决问题的技能：确定和定义设计问题，并通过诸如设计思维和以用户为中心的设计等结构化方法来创建有效的解决方案。研究与分析：进行全面研究的技能以收集有关用户需求，市场趋势和现有产品的信息。项目管理：计划和管理设计项目的技能，包括设定目标，调度任务以及监视进度以确保及时完成。历史和文化意识：了解历史设计运动和风格对当代设计的影响。了解文化，社会和经济因素如何影响设计趋势和实践。批判性分析：批判性评估和分析不同的设计风格和运动。学会评估各种设计方法的优势和劣势及其与当前项目的相关性。美学和功能：了解不同的样式和运动如何影响设计的视觉和功能方面。这包括欣赏形式和功能之间的相互作用。
生成AI对工程和产品设计学生的性能的影响
摘要近年来人们对教育领域内人工智能（AI）和计算机科学应用的使用越来越兴趣。以前的系统评价和荟萃分析研究表明，使用AI和计算机科学可以在教育环境下提高学生的表现。然而，他们对使用生成AI作为一种破坏性技术的印象混合了研究，教育工作者引用了对窃和学生滥用此类技术的担忧。这些工具与许多传统的教育方法形成了鲜明的对比，并需要重塑评估，以确保仍然可以衡量学习成果。尽管如此，仍然缺乏研究研究学生对这些技术使用及其对学业表现的影响的看法。因此，当前的论文旨在调查生成性AI在英国教育环境中对产品设计和工程学生表现的影响。通过分发在线调查，该研究旨在评估学生对使用AI动力工具的态度，偏好和挑战。此外，它旨在捕获学生从学生的学术成就，学习成果和参与的各个方面影响生成性AI技术的宝贵见解。
产品设计中人工智能图像生成工具的比较
摘要 近年来，人工智能 (AI) 图像生成器的复杂程度和公众可访问性显著提高，能够从一行文本创建逼真的复杂图像。这些图像生成器的一个潜在应用是在产品设计项目的概念生成阶段。在概念生成中成功实施 AI 文本转图像生成器可以为公司和设计师节省成本和时间。因此，本文的目的是研究 AI 与产品设计和教育的整合。进行了文献综述，以大致了解 AI 是什么以及 AI 图像生成器如何工作。进行了一项实验，使用了三个不同的图像生成器：Stable Diffusion、DALLꞏE 2 和 Midjourney。每个 AI 文本转图像生成器都生成了三张餐桌图像，并将其插入到加权和评级矩阵中，与宜家的三张真实餐桌一起作为概念进行评级。矩阵中有四个设计规范来评估概念：美观度、性能、尺寸、安全性。该矩阵已发送给产品设计专业的学生和毕业生，以匿名方式填写。得分最高的概念来自宜家，其次是 DALLꞏE 2 生成的概念。根据实验结果，得出结论，AI 图像生成器还不是产品设计中概念生成的可行替代方案，但可以成为在概念生成阶段激发设计师使用新想法的有用工具。
产品设计中的基于生物的塑料
摘要：用可再生替代方案代替基于化石的原料是迈向循环经济的关键一步。目前市场上的基于生物的塑料主要用于单使用应用中，耐用产品的吸收量非常有限。本研究探讨了耐用消费产品中基于生物的塑料用途的艺术状况以及产品开发人员在采用这些材料方面遇到的机会和障碍。对60种包含生物塑料的耐用产品的设计分析以及12种公司访谈，将追求可持续性目标和目标的追求作为采用基于生物塑料的主要驱动力，尽管对它们的环境影响降低了。缺乏基于生物的塑料及其特性的知识有助于缓慢采用这些材料。此外，与基于化石的替代品相比，缺乏回收基础设施，塑料的有限和更高的成本是采用的显着障碍。产品开发人员在设计基于生物的塑料时面临着重要的挑战，但存在机会。例如，使用具有独特特性的专用基于生物的塑料。在使用基于生物的塑料设计时，生产开发人员必须超越物理产品，并考虑采购和恢复，这通常不是传统产品设计过程的一部分。