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人工智能在建筑业改善中的概述及应用
信息技术的应用促进了人工智能成果融入现代生活的各个方面，包括教育领域。本文分析了人工智能在教育中的应用，重点关注其在中学的潜在应用。该研究旨在通过应用人工智能模型来改善高中教育的教学过程。人工智能的这种应用提高了教学效率和质量，从而提高了学生的能力水平。实施智能教室的学校创造了更好的形象和更强的竞争力，从而对大量优秀学生更具吸引力。人工智能可以提供学习帮助，监控学生的进度，并推荐学习模式。它可以是越来越多地在计算机和智能手机上使用的应用程序，也可以是互联网上提供的学习材料。根据学生的个人资料，人工智能可以帮助教师执行日常任务，例如评分测试，从而让讲师有更多时间与学生互动。为了收集分析人工智能对改善教学过程的影响所需的数据，对中等职业学校来自不同教育背景的 400 名学生进行了调查。此外，还分析了大量文章和知名期刊、机构、国家/地区。研究确定了作者探索人工智能应用的作品。分析结果开发了一个使用人工智能改进教学过程的模型，并定义了实现优先目标所需采取的具体步骤。
人工智能在建筑安全中的应用
本高管见解旨在指导建筑专业人士利用人工智能的潜力来提高安全性，最终为所有利益相关者创造更安全的工作环境。人工智能在建筑安全中的整合是一种多方面的方法，涵盖计算机视觉、预测分析、可穿戴技术、自动化设备和接近警告系统。本高管见解中提供的现实世界人工智能技术的描述和参考强调了人工智能在降低安全风险和促进建筑工地主动管理的安全文化方面的切实好处。
公私合作伙伴关系在建设清洁能源中的作用......
华盛顿特区，美国 2 独立研究员，俄亥俄州，美国 3 联合国全球契约网络，尼日利亚 ___________________________________________________________________________ 通讯作者：Munachi Chikodili Ugwu 通讯作者电子邮箱：Munaugwu@gmail.com 文章收稿日期：15-01-24 接受日期：10-03-24 发表日期：07-04-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性 4.0 许可证 ( http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/ ) 分发，该许可证允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，只要原始作品的归属在期刊开放获取页面上指定。 ___________________________________________________________________________
可解释的人工智能在建筑生成设计中的应用。Sanaz Zarghami 1、Hanieh Kouchaki 2、Longzhi Yang 1 和 Pablo Martinez Rodriguez 1
简介 在数据呈指数级增长的推动下，人工智能 (AI) 在建筑和施工领域的不断融合正在重塑传统实践。对大量数据集的手动分析和对基于规则的计算方法的依赖带来了挑战，促使人们通过预测模型采用人工智能进行系统数据分析。这种转变影响了该行业的各个方面，包括建筑和结构设计、施工安全、可持续性、可负担性、速度、投资回报率和运营绩效。生成式设计不同于传统方法，它使计算机能够半自主地探索设计空间，为设计师提供多种分析和考虑选项（Baduge 等人，2022 年；Junk 和 Burkart，2021 年；Krish，2011 年）。虽然人工智能在建筑领域的应用越来越受到认可，但在理解和解释人工智能模型输出（通常被认为是“黑匣子”）方面也出现了挑战。值得关注的是，人们对偏见、公平性、信任和可靠性的担忧，特别是在招聘、实时进度监控、网络安全、风险管理和安全等关键领域。人类在这些领域的决策也容易受到偏见的影响，而不愿接受人工智能往往源于缺乏理解。建立对人工智能模型的信任对于获得广泛接受至关重要，这是通过可解释的人工智能 (XAI) 来探索的。这涉及方法和流程，以增强对人工智能算法结果和输出的理解和信心，满足行业对透明度和可靠性的需求 (Matthews 等人，2022 年；Gunning 等人，2019 年；Sokol 等人，2022 年；Love 等人，2023 年)。虽然 XAI 在法律和医学等领域获得了关注，但尽管生成式人工智能兴起，其在建筑领域的探索仍然有限。
探索生物和人工神经网络在建筑环境中的交叉点，并研究支持设计过程演进的算法
摘要。本篇评论探讨了神经网络与建筑之间的关系，特别是在外观设计、室内设计和建筑施工领域。它研究了两种类型的神经网络：生物神经网络，代表人类大脑的神经系统；人工智能，受大脑结构和功能启发的计算系统。本研究对这些神经网络及其在各个领域的应用进行了描述性概述。它进一步研究了这些网络如何在不同层面与建筑相结合。该研究强调了“神经架构”的概念，它将人工神经网络 (ANN) 与建筑相结合，以产生多种设计可能性并揭示隐藏的模式。ANN 用于创建智能建筑和优化结构设计流程以降低成本。此外，该研究还探索了“神经架构”，它探索了生物神经网络 (BNN) 与建筑的相互作用，重点关注建筑环境对大脑和行为的影响。它结合了神经科学、建筑和环境心理学的原理。案例研究分析表明，“pix2pix”、GCNN、DCGAN、CycleGAN 和 StyleGAN 等 AI 工具在通过融合传统和现代风格以及增强创作过程来实现建筑设计的现代化方面的重要性。
科技在建设抗灾能力中的作用
bosai X 视图 • 道路状况 • 生活支持点 • 非政府组织等的活动状态 • 损害和损失评估报告 • 通信基础设施 • 供水 • 卫星图像 • 航拍照片 • 受灾地区的街景 • 房屋损坏 • 温度/天气信息 • 液化 • 地震强度分布 • 地震快速报告 (J-RIDQ) • J-SHIS 地图 (国家地震灾害预测地图) • 多灾害地图
数学家的量子场论 2024 年春季课程笔记正在建设中
4 正则量化：玻色子 17 4.1 海森堡群及其表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
自然在建筑环境中1。概述
测量基线和监测对于确认已交付环境利益并保持价值至关重要。理想情况下，单个平台内将有简单的指标，但还结合了NBS的效率和财务方面。有几个新兴指标，具有不同水平的测量。当使用生物多样性指标时，这仅是英格兰同意的，尽管有很多不同的方法，但没有出现单一的环境指标来量化生态系统服务。BNG和Carbon的课程表明，需要一个单一的，商定的，指标才能推动焦点，并证明已经实现了目标，这可以集中在关键的环境目标上。