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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。
分析AI对建筑设计的影响...
摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速进步导致了各个领域的许多实际应用。建筑师和研究人员还开始探索应用AI和ML来增强其工作的潜力。生成AI的出现为建筑师带来了新的机会此外，在计划，预测材料和分类以实现建筑设计和分析目的的情况下，使用非生成AI进行了更多的实验。但是，现有应用程序通常无法在建筑师使用的标准设计软件中提供精确且可用的架构模型。此外，建筑师开始依靠生成（Gen）AI模型来以渲染照片的形式生成设计，并且许多使用此类工具的实验几乎没有专注于使用非生成（非生物）AI模型。在本文中，我们分析了不同的Gen-AI模型背后的机制和技术，以及这些模型的产物，以深入了解这些产品的真实性以及将此类技术应用于建筑设计过程的影响。这项分析研究是通过回顾两种类型算法的研究人员和建筑师的不同应用来支持的。该研究以强有力的建议结束，更多地依靠非类型的AI模型，该模型有助于以人为本的设计方法。，最后，提出了Gen和非代AI模型的可能应用。这些发现还表明，Gen-AI模型可能会对设计过程产生负面影响，尤其是当设计概念纯粹是使用文本甚至未定的照片生成的时。关键字：建筑设计过程 - 人工智能 - 机器学习 - 生成AI - 非生成AI - 图像生成。
2024 DCA 建筑手册
根据 24 CFR 92.25 (HOME)、IRC 第 42 条 (LIHTC) 和 1989 年佐治亚州议会为无家可归者设立的住房信托基金 (HTF) 所规定的联邦要求，佐治亚州社区事务部 (DCA) 制定了这些建筑标准。所有接受 DCA 资源用于新建和/或翻修现有出租房屋的项目，包括 HOME、CDBG-DR、NHTF、TCAP、9% LIHTC、4% LIHTC/债券和/或住房信托基金 (HTF)，都必须符合这些建筑标准。项目团队有责任确保 100% 遵守本手册（和经批准的 DCA 建筑豁免）。除非 DCA 授予豁免，否则所有由 DCA 佐治亚州住房和金融管理局 (GHFA) 贷款和/或拨款资助的房产都必须符合本手册中的所有要求。资金来源包括但不限于 HOME、NHTF、CDBG-DR 和 TCAP。合格分配计划（“QAP”或“计划”）要求根据该计划资助的项目符合适用的联邦、州和 DCA 法规、法案和规定。这些建筑标准并非旨在取代联邦、州或地方法规。这些标准应作为以下适用于该计划资助的所有房产的补充：
支持建筑决策对强化学习体系结构的培训策略的支持
摘要 - 在人工智能和机器学习的动态格局中，强化学习（RL）已成为一种有力的范式，用于训练智能代理在序列决策中。随着RL体系结构在复杂的过程中的进展，对培训策略以及对软件体系结构的相关后果的明智决策的需求变得越来越复杂。这项工作通过介绍一项定性，深入研究的结果来解决这一挑战，该研究重点介绍了RL架构的培训策略中的最佳实践和模式，如从业者所阐明的那样。利用基于模型的定性研究方法，我们引入了一种正式的建筑决策模型，以弥合科学见解与实际实施之间的差距。我们旨在增强对RL体系结构中从业者的方法的理解。本文分析了33个知识来源，以辨别建立的工业实践，模式，关系和决策驱动因素。基于此知识，我们引入了正式的建筑设计决策（ADD）模型，封装了6个决策，29个决策选择和19个决策驱动程序，从而为基于RL的软件体系结构的这一关键方面提供了强有力的决策支持。索引术语 - 机器学习，强化学习，扎根理论，软件架构，设计决策
集成到建筑设计过程
摘要：最近，人工智能（AI）渗透到了各个部门，通过自动化人类执行的任务来彻底改变了人类生活的各个方面。这包括制造自动化，某些教育方法和社交媒体的动态。，尽管有这些进步，但在某些领域中，AI难以完全模仿人类的能力，尤其是创造力，是独特的人类属性。建筑师可以利用AI技术来简化其工作，有效地处理非创造任务，并为创新过程提供更多时间。尽管AI在几秒钟内产生了丰富的数据，但许多建筑师和设计师仍然不熟悉将AI集成到其流程中。通过对AI的全面研究，包括其模式，决策过程，与数据相关的预测和事件演示，很明显，AI可以从其持续的学习能力，自我进化和增强绩效中受益匪浅，从而有助于建筑设计过程的各个阶段。本研究旨在制定一个框架，该框架描绘了AI及其在重塑和增强建筑设计过程的不同阶段的模式的集成，重点是完成非创造性任务，最终节省了宝贵的时间和精力。这又可以在创造过程中支持建筑师，并在展示创新设计的同时取得最佳结果。基于一个理论框架，该框架阐明了与AI相关的文献，其不同的类型和模式。此外，它在AI的能力，边界及其对建筑师作用的影响的背景下对设计过程阶段进行了细致的研究。突出显示旨在充当建筑助手的概念化的AI系统的建议。该系统根据其特定目标和功能利用各种AI模式，从而在整个建筑设计过程中提供了全面的支持。关键字：人工智能（AI） - 创造力 - 建筑设计过程 - AI模式。
根建筑采样的最新进展和...
本电子书是10天赞助的短期课程培训计划的结果，该计划“在雨养农业中用于根建筑采样和监测工具的最新进展”。本书旨在适用于SAUS/研究人员/ICAR研究所，以及从事农业部门的决策者。此汇编将有助于选择育种计划的特征，农作物的潜力来承受气候变化，工具和技术，以评估不同实践对农业和园艺作物根源的影响。本电子书是资源文本的汇编，涵盖了土壤中根系结构和根系的各个方面。这很重要，因为植物从土壤中使用的大多数资源都异质分布并经历局部耗竭。为了提取/发掘具有最小损失和损坏的根系，我们需要具有适当的方法论来精确数据。在此汇编中，正在努力传达各种根系方法和监测根研究的工具。迫切需要编译最新的工具和技术及其实践，以更好地管理和确定农作物和园艺的压力指标。本电子书的内容的设计方式是以一种方式设计的，以便它可以为研究根建筑的重要工具和技术提供更新的信息，并在处理此类估计方面具有信心。始终欢迎对未来改进的宝贵建议。该汇编旨在满足各种学科的研究人员的期望，例如农艺，园艺，土壤科学，微生物学，遗传学和植物育种，植物生理学以及土壤保护工程，环境科学，林业等，以改进和精确数据。
Archittctal空间的品味：Stuyer Pouser感知
摘要：建筑特征的影响对于塑造人类的建筑口味至关重要。这项研究研究了用户对用户的判断而对用户对公共建筑的看法受到用户的社会文化和经济状况的影响。主要研究包括全面的文献综述，然后进行了顺序解释设计，其中有两个部分；在线问卷和访谈。使用SPSS和使用NVivo定性分析的定量分析结果证实，社会经济因素和特征之间存在相当数量的相关性。该研究发现用户财务状况与建筑口味的判断之间的牢固关系。同时，诸如宗教和性别的类别显示了中等的关系。影响建筑口味判断的发现的主要因素是功能，形式，空间，比例，细节和景观感。在其中；功能，空间，细节感和美化环境是设计机构建筑物的最关心的因素。结果将有效地用于设计机构建筑物。关键词：品味，建筑品味的判断，社会文化和经济因素，建筑特征