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设计行为感知人工智能，提高人机团队在人工智能辅助决策中的表现
随着人工智能模型驱动的决策辅助工具的快速发展，人工智能辅助决策的实践越来越普遍。为了提高人机团队的决策能力，早期的研究多集中于提高人类更好地利用给定的人工智能驱动的决策辅助工具的能力。在本文中，我们通过一种互补的方法来应对这一挑战——我们旨在通过调整决策辅助工具背后的人工智能模型来训练“行为感知人工智能”，以考虑人类在采纳人工智能建议时的行为。具体来说，由于人们观察到当人类对自己的判断信心较低时，他们会更容易接受人工智能的建议，因此我们建议使用基于人类信心的实例加权策略来训练人工智能模型，而不是解决标准的经验风险最小化问题。在一个假设的、基于阈值的模型下，该模型描述了人类何时会采纳人工智能建议，我们首先推导出用于训练人工智能模型的最佳实例加权策略。然后，我们通过在合成数据集上进行系统实验，验证了我们提出的方法在提高人机联合决策性能方面的有效性和稳健性。最后，通过对真实人类受试者的随机实验以及他们采纳人工智能建议的实际行为，我们证明了我们的方法在实践中可以显著提高人机团队的决策性能。
室内建筑专业学生对空间设计行为和工具的神经认知反应：一项初步研究
情绪对人类行为的影响是巨大的，而识别人们情绪的能力具有广泛的实际应用，包括教育。在这里，教育方法和工具正在根据通过脑电图 (EEG) 信号获得的数据进行校准。哪种设计工具最适合未来的室内建筑教育，这是一个不确定的领域。在使用手动和数字设计工具确定不同的影响时，测量学生的情绪状态非常重要。脑机接口使得以既方便又经济的方式监测情绪状态成为可能。在情绪识别研究中，人们采用了脑电图信号，由此产生的文献解释了基本情绪以及由多种基本情绪组合而成的复杂场景。语言概括是一种通过识别预定义结构并以简洁的方式表达它们来帮助从海量数据中提取知识的技术。本研究旨在调查室内建筑学生在使用手动或数字工具进行 2D 或 3D 设计时的依恋和情感状态，以及调查基于教学方法的设计工具使用和行为的差异。该研究使用基于模糊集的语言摘要技术对数据进行摘要，并使用日常自然语言对研究结果进行解释，这样即使没有专家也很容易理解。
同时优化空气的设计和操作...
摘要：我们同时优化了气冷地热兰金周期的设计和操作，最大化总年收益（TAR），同时考虑了基于不同环境温度的多种操作场景。为了准确捕获热交换器和涡轮机的现实外设计行为以及整体系统，我们结合了考虑具有尺寸和操作条件的性能变化的组件模型。我们采用了混合机械性数据驱动的建模方法，涉及人工神经网络（ANN）作为准确流体特性的替代模型，以及中间表达式，其中ANN改善了优化问题的易干性。我们证明了在设计问题中考虑多个操作条件的重要性，并提出了一种使用我们的开源求解器Maingo在全球范围内制定和解决此类问题的方法。
理解灵感：深入了解设计师如何使用人工智能平台发现灵感刺激
在整个设计过程中，设计师会遇到影响其工作的各种刺激。这种影响在创意生成过程中尤为明显，因为新颖的设计支持工具可帮助发现灵感。然而，关于这些工具提供的交互为何以及如何影响设计行为，仍然存在一些基本问题。这项工作探讨了设计师如何使用支持文本和非文本输入查询的人工智能多模式搜索平台来搜索灵感刺激。学生和专业设计师完成了一项有声思考的设计探索任务，使用该平台寻找激发创意的刺激。我们将专业知识和搜索方式确定为影响设计探索的因素，包括搜索的频率和框架，以及搜索结果的评估和实用性。2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
以钢渣为基础的太阳能发电塔固体介质储热器的开发，使用空气作为传热流体：REslag 项目成果
摘要：基于直流再生器的带热能存储的太阳能发电塔具有产生具有成本效益的基载电力的潜力。一种可以进一步节约成本但尚未得到广泛研究的库存选择是电弧炉炉渣。这种用途不仅具有经济优势，而且有利于环境保护，因为这种类型的炉渣大部分目前不再使用，而是被填埋处理。在已完成的欧盟项目 REslag 中，研究了炉渣的各种后续用途，包括这里介绍的将烧结炉渣卵石用作太阳能发电塔中再生器的库存的可能性，其中空气作为传热流体。本文介绍了该项目不同阶段的主要结果，重点介绍了尚未发表的研究。除了对不同设计以及“轴向流动—站立”储存铅概念的部分负载和非设计行为进行热模拟的结果外，这些结果主要是对储存分配器设计的流体力学计算和对炉渣的材料研究的结果。总之，可以说烧结炉渣球在热、机械和化学方面与传统库存材料具有竞争力，这些研究的结果证实了基于炉渣的储存的原理可行性。详细阐述了定义的储存铅概念，并通过模拟和实验确认了设计的性能。
集群嵌入：点电荷和扩展离子
抽象的地热和集中太阳能（CSP）技术通常在其商业部署的不同温度下使用热量。这使得在两个资源可用的位置的太阳能浇注周期和地热底部周期的技术上可行的杂交。在本文中，总部位于爱达荷州伯利的表现不佳的地热电系统被用作研究这种混合周期的技术和经济潜力的基准。还集成了直接的热量存储（TES）系统，以克服太阳资源的间歇性。对关键组件的设计和非设计行为进行建模，以模拟小时的混合系统的年度性能。研究了太阳能场和热存储的尺寸，并被认为会显着影响年度发电和效率。研究了太阳能场和热能存储的各种成本方案。经济指标 - 级别的电力成本（LCOE） - 用于优化太阳能尺寸和TES容量。混合动力工厂将额外的太阳热输入转换为额外的工作，效率为32.9％。在当前的成本方案中，使用太阳能和八个小时的储能进行改造的地热植物可以实现0.136 $/kWh的LCOE，而在未来的成本降低情况下，可以实现0.081 $/kWh的e。尽管没有电池的混合系统无法直接与当前的PV系统竞争，但它的LCOE比PV玻璃系统低32％。本文通过高可再生能源渗透提供了对未来网格的研发的见解，并鼓励进一步研究能量杂交，以提高效率和经济学。