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World File Search System设计概念
dcg-gan：具有生成对抗网络的设计概念生成
抽象生成的对抗网络（GAN）最近被提议是一种潜在的破坏生成设计方法，因为它们具有出色的视觉吸引力和现实样本的能力。然而，我们表明当前的生成器二歧视架构固有地限制了gans作为设计概念生成（DCG）工具的能力。具体来说，我们基于GAN架构对大规模数据集进行了DCG研究，以促进对这些生成模型的性能的理解，以生成新颖和多样化的样本。我们的发现源自一系列的综合和客观评估，表明，尽管传统的gan架构可以生成逼真的样本，但生成的样本和时尚混合的样本非常类似于训练数据集，表现出明显较低的创造力。我们提出了一种使用GAN（DCG-GAN）的DCG的新通用体系，该架构使基于GAN的生成过程能够以几何条件和标准（例如新颖性，多样性和可取性）为指导。我们通过严格的定量评估程序和涉及89名参与者的广泛定性评估来验证DCG-GAN模型的性能。我们通过为工程设计社区提供了几个未来的研究方向和见解，以实现DCG的甘斯潜力尚未开发的潜力。
米色绿色极简主义室内设计概念手册
“北方·克里希·维斯瓦维迪亚亚（Uttar Banga Krishi Viswavidyalaya）”是由2000年的西孟加拉邦法案建立的，并从2001年2月1日开始运作。头部区域位于库奇·贝尔（Cooch Behar）区（43 m msl）的农村街区Pundibari，距离地区头部13公里。大学提供农业，园艺和技术的本科课程（Agril。工程）;农业，园艺和林业的农业和园艺研究生课程。最近的火车站是新的Cooch Behar，位于加尔各答和古瓦哈蒂火车路线之间。距离Pundibari 15公里，距离Cooch Behar Town 11公里。它位于国家高速公路（NH 31）的侧面，该公路从库赫·贝尔（Cooch Behar）到西里古里（Siliguri）。最近的机场是距大学总部150公里的巴格多格拉。
模块4：嵌入式系统设计概念
可以轻松地转换为另一个目标处理器/控制器特定的应用程序，只需简单地重新编译/小代码修改即可重新编译所需目标处理器/控制器的应用程序，提供了几乎或多或少的努力。这使得用高级语言编写的应用程序高度便携。现有代码中可能几乎没有努力替换目标处理器
骨支架设计概念的回顾和...
组织工程 (TE) 是一门跨学科领域，它将工程和生命科学的原理应用于开发生物替代品，以恢复、维持或改善组织功能或整个器官 [1]。组织是由许多不同但相似的细胞组成的生物结构，这些细胞来自同一来源。除了细胞之外，组织还由细胞外基质 (ECM) 构成，而细胞外基质由特定的蛋白质和酶组成。ECM 起着空间框架（蜂窝或骨架）的作用，主要为细胞提供机械支撑，以及组织细胞之间的生化通信网络。在组织工程中，组织工程支架（下文中称为 TE 支架或支架）一词通常用于表示人工 ECM，即通过（人类开发的）技术人工构建的 ECM，其具有或应该具有与天然 ECM 相同的作用：为应该通过支架空间长出并构建新组织的细胞提供机械和生化支撑。
基于人工智能仿真模型和数字孪生的智能建筑设计概念的建筑回复
摘要：人工智能 (AI) 模拟模型和数字孪生 (DT) 用于设计和处理新一代建筑的活动、布局和功能，以增强用户体验并优化建筑性能。这些模型使用有关建筑物用途、配置、功能和环境的数据来模拟不同的设计选项并预测它们对房屋功能效率、舒适度和安全性的影响。一方面，AI 算法用于分析这些数据并找到可以指导设计过程的模式和趋势。另一方面，DT 是实际结构的数字再现，可以实时复制建筑性能。这些模型将评估替代设计方案、建筑性能以及提高用户舒适度和建筑效率的方法。本研究考察了智能建筑设计方面在开发基于 DT 的智能建筑系统中的重要作用，例如使用多布局的活动和基于 AI 模拟模型创建特定功能。实证数据来自使用 CSAQ（计算机管理的自填式调查）对全球建筑和工程公司的研究。为此，本研究采用结构方程模型 (SEM) 来检验假设并构建关系模型。该研究验证了基于 AI 的模拟模型支持创建智能建筑设计特征（活动、布局、功能）的相关性，从而实现了基于 DT 的智能建筑系统的构建。此外，本研究强调需要进一步探索基于 AI 的模拟模型在智能建筑设计中的作用以及与 DT 的集成。
AI4CE - 利用强化学习自动生成太空任务设计概念
假设以 MBSE 为中心的设计成为新的现实，在此基础上，考虑到人工智能 (AI) 领域的成就，用基于 AI 的助手支持早期系统设计似乎是下一个合乎逻辑的步骤。并行工程人工智能 (AI4CE) 研究项目提供了独特的可能性，将并行工程 (CE)、基于模型的系统工程 (MBSE) 和创新系统创建的形式结合起来。它通过一个交互式过程实现了知识库和本体的使用，设计团队定义系统需求并从生成的设计中受益。AI4CE 补充了专用于 MBSE 的概念系统设计过程，并利用了这种共生带来的优势：从模型中获取信息和约束，根据这些信息生成系统设计并将其直接引入同一模型。使用深度强化学习 (DRL)，该 AI 系统根据数据库中的可用组件构建概念设计。 AI 从该数据库中选择哪些确切组件的决定取决于给定的系统要求和 AI 的训练策略 - 即设计经验。首次测试可以证明这种方法的可行性，未来的研究重点是扩展其功能并将其集成到 CE 流程中。
通过角色空间构建进行人工智能辅助设计概念探索
我们提出了一种人工智能辅助设计概念探索工具——“特征空间构建”（“CSC”）。概念设计师用语言探索和表达目标产品的美学和语义，使用“设计概念短语”（“DCP”），即复合形容词短语和对比术语来表达不是他们的目标设计概念的内容。设计师经常利用这种二分法技术与利益相关者沟通他们的美学和语义设计概念的性质，尤其是在早期设计开发阶段。CSC 通过以结构化的方式构建“特征空间”（“CS”）（一种语义象限系统）来协助设计师的认知活动。设计师在 CSC 的帮助下创建的 CS 使他们能够辨别和解释他们的设计概念与对立术语的对比。CS 中的这些术语通过使用知识图谱在 CSC 中检索和组合。CSC 将术语和短语作为候选列表呈现给用户，用户可以从中进行选择以定义目标设计概念，然后在 CS 中将其可视化。我们实验中的参与者都是“艺术与设计”专业的，他们被赋予了两种条件来创建和解释 DCP。一组在拟议的 CSC 的帮助下创建并解释了 DCP，另一组在没有这种帮助的情况下完成了同样的任务，但可以自由使用任何公开的 Web 搜索工具。结果表明，得到 CSC 帮助的小组表示他们的任务得到了明显更好的支持，尤其是在探索方面，这可以通过创造力支持指数 (CSI) 来衡量。
模型罐大小亚轨道卫星的设计概念
卫星和航空航天系统领域的技术进步以及对更小但更高效的设计的需求为进一步研究纳米和皮卫星铺平了道路。事实证明，较小的系统在调查和测量局部区域大气的各种参数时更经济。本文旨在展示这样一种系统的设计。根据 2020 年 CanSat 竞赛的限制，我们设计了一颗罐子大小的卫星 (CanSat)。该设计的开发方式使其重量轻，但不会损害结构完整性。旨在使用的制造技术是使用聚乳酸 (PLA) 的 3D 打印，这可以提高定制灵活性并简化制造。模型卫星的应用领域从太空探索到天气预报。
使用 Empire 微反应堆设计概念评估 Griffin 反应堆多物理场应用
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