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d5通过复杂的建筑可视化启用力量
英特尔致力于尊重人权并避免对侵犯人权的同谋。请参阅英特尔的全球人权原则。Intel®产品和软件仅用于不造成或违反国际公认的人权的应用程序。英特尔不控制或审核第三方数据。您应该查看此内容，咨询其他来源，并确认引用数据是否准确。Intel Technologies可能需要启用硬件，软件或服务激活。没有绝对安全的产品或组件。您的成本和结果可能会有所不同。©Intel Corporation。英特尔，英特尔徽标和其他英特尔商标是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被称为他人的财产。1222/bl/eng/pdf 351684-001US
人工智能惠及所有人：机器学习在建筑设计中的作用观点和展望
2022 年 11 月 本文作为“小组 1：数字化如何改变住房的设计和建造方式？”的一部分发表，该研讨会于 2022 年 3 月由哈佛大学住房研究中心主办，由高通公司资助。参与者研究了数字化（使用自动化数字技术收集、处理、分析、分发、使用和销售信息）在住房生产、营销、销售、融资、管理和居住方式中引发的变化。©2022 哈佛大学校长和研究员。本文中表达的任何观点均为作者的观点，不代表哈佛大学住房研究中心或为住房研究中心提供支持的任何个人或组织的观点。有关联合住房研究中心的更多信息，请访问我们的网站 www.jchs.harvard.edu 。
通过核肌动蛋白
摘要越来越多地赞赏，核的结构成分通过改变染色质组织来调节基因可及性。虽然核膜连接器蛋白将机械敏感性肌动蛋白细胞骨架与核骨架联系起来，但肌动蛋白对核内部结构的贡献仍然神秘。控制肌动蛋白转运到细胞核中，加上控制肌动蛋白结构（肌动蛋白工具盒）的蛋白质的存在，这表明核肌动蛋白可以支持基因表达的生物力学调节。细胞肌动蛋白结构是机械响应性的：通过在质膜传播力在细胞核中传播的力产生的肌动蛋白电缆。我们认为，对这种生物力学提示的响应动态肌动蛋白重塑为表观遗传景观提供了新的结构控制水平。我们在这里提出要对机械力可以促进肌动蛋白转移到细胞核和控制结构排列的事实中，如间充质干细胞中所示，从而调节谱系承诺。
德克萨斯大学土木、建筑和环境工程系（CAEE）的超材料和先进结构实验室（MAS Lab）
关于 PI：张云兰 (Emma) 我获得了俄亥俄州立大学土木工程学士学位，之后在普渡大学攻读博士学位，研究机械超材料和仿生材料。超材料经过精心设计，具有天然材料所不具备的新颖特性。之后，我在牛津大学工作了大约两年，将这些知识应用于可部署医疗设备的设计。这些经历让我看到了土木工程教育的多功能性。我喜欢与学生一起工作，就像进行研究一样，并邀请对开发创新结构感兴趣的学生申请加入我的实验室。
建筑设计与施工技术（2220）
推荐路线图 本路线图提供有关推荐课程的一般指导。有关您个人学位计划的具体指导，请咨询顾问。另请参阅大学目录以获取更多信息。全日制学生将参考每学期的建议，兼职学生将按照列出的顺序学习课程。所有专业课程以及用于满足通识教育和公民素养要求的课程必须取得至少 C 级或更高的成绩。
基于 AI 的系统中架构决策
摘要。构建基于 AI 的系统需要做出一些特定于此类系统的决策。因此，有必要收集所有必要的知识来为此类决策提供信息，并以促进不同 AI 项目之间知识转移的形式表达这些知识。在这篇探索性论文中，我们首先介绍该领域文献调查的主要结果，然后提出一个用于架构决策的初步本体，我们使用文献综述中选择的论文子集对其进行了举例说明。在讨论中，我们评论了决策类型和系统环境的多样性，强调需要进一步研究该领域的当前研究和实践状况。此外，我们总结了通过扩大文献综述并将更多与 AI 相关的概念纳入本体的第一个版本来推进这一研究领域的计划。
研究论文 以建筑绘画为例人工智能技术在美术教学中的应用
在当今的科技时代，人工智能发展迅速，已在各个领域确立了存在。人工智能的目的是减少人为干预，以更好的结果完成任务。在本研究中，我们将以建筑绘画为例，研究人工智能技术在艺术教学中的应用。建筑绘画是一种只关注建筑的绘画，包括建筑物的室内和室外景观。在早期阶段，建筑仅出现在以不同物体为主要主题的绘画背景中。后来，建筑本身成为绘画领域的主流流派。正如其他研究人员所表明的那样，互联网技术、无线传感器网络（WSN）和深度学习技术等人工智能等最新技术都已部署在艺术教学中。人工智能使教学变得更容易。本系统利用互联网技术、WSN、人工智能和轻量级深度学习模型在艺术教学领域。通过采用这项新技术，教学方法得到了增强。为了对所提出的系统进行分析，实施了有限 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (L-BFGS) 艺术算法。该 L-BFGS 算法专注于在任何给定应用中寻找局部最小值。在建筑绘画艺术教学中，所提出的算法将有助于解释在创作艺术品时需要注意的细微工作。然后将所提出的算法与传统的梯度下降、Adam 和 Adadelta 算法进行比较。从结果可以看出，所提出的算法在训练和测试阶段分别实现了 97% 和 98% 的准确率。
人工智能与资本主义的未来
本研究展示了人工智能 (AI) 融入建筑教育的主要问题的展望。渐渐地，部分领域知识和硬技能在学生毕业时变得无关紧要或不足。本文认为，将人工智能融入建筑设计课程有利于提高设计师对建筑设计所有领域的认识，包括输入、过程和输出。本研究将连续的学习体验视为一个连续体，并探索将人工智能应用和技术融入建筑教育的潜力，以及建筑设计实践如何从中受益。因此，考虑到人工智能对建筑工程建设 (AEC) 行业的未来影响，它提供了关于建筑设计教育如何转型的见解。