XiaoMi-AI文件搜索系统
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改进的基于轮廓的建筑平面图角点检测
即使在现代社会，也很难找到符合特定标准的建筑平面图。大多数情况下，在客户指定他对新家的设想后，建筑师会浏览他的档案，以找到符合这些标准的类似平面图。下一步，他会修改它们以满足进一步的限制。但是，这种手动搜索需要很长时间，即使它可能具有很高的准确率，但召回率却很低。为了能够自动搜索，必须扫描档案并自动分析。自动平面图分析是提取嵌入在图像中的有关建筑物结构的信息的任务。它由几个子任务组成，例如，从文档中分割文本和图形、检测墙壁和门，最后识别不同的房间。自动平面图分析是模式识别和机器学习领域正在进行的研究课题。为了解决这个问题，人们进行了几次不同目标的尝试：[1-3] 尝试从 2D 平面图重建 3D 模型，而 [4] 尝试提取房间及其连接。参考文献 [5、6] 侧重于对手绘和草图平面图的理解。最近，我们介绍了一种自动平面图分析方法 [7]。对 [ 7 ] 中的结果进行分析得出的结论是，房间检索
架构蓝图——软件架构的“4+1”视图模型
简介 我们都见过许多书籍和文章，其中的一张图试图捕捉系统架构的要点。但仔细查看这些图上显示的一组框和箭头，就会发现它们的作者已经努力在一个蓝图上表示比它实际能够表达的更多内容。这些框代表正在运行的程序吗？还是源代码块？还是物理计算机？还是仅仅是功能的逻辑分组？这些箭头代表编译依赖关系吗？还是控制流？还是数据流？通常它包含所有内容。架构是否需要单一的架构风格？有时，软件架构会因为系统设计过早地对软件进行分区，或者过分强调软件开发的某个方面而受到损害：数据工程、运行时效率、开发策略和团队组织。通常，架构也无法解决所有“客户”（或南加州大学称之为“利益相关者”）的顾虑。这个问题已被多位作者指出：Garlan & Shaw 1 、CMU 的 Abowd & Allen、SEI 的 Clements。作为一种补救措施，我们建议使用多个并发视图来组织软件架构的描述，每个视图解决一组特定的顾虑。
对人类3D视觉推断的算法和建筑约束
感知在多个时间尺度上展开。腹侧颞皮层（VTC）支持“一眼”可能的视觉推断（即<200ms），例如对象分类。其他视觉推断，例如推断陌生物体的3D形状，需要更多的时间。结合了心理物理学，电生理学和病变数据，我们在这里确定了这种能力构成的神经结构和算法。首先，我们将人类参与者的一线队列与猕猴VTC的电生理记录进行了比较。虽然VTC响应预测了“一目了然”的性能，但人类的观看时间增加了VTC。接下来，我们证明了VTC下游的神经系统，内侧颞皮层（MTC）在这些时间扩展的视觉推断中起因果作用。最后，通过一系列在实验室的眼影实验中，我们表明对象特征的顺序视觉采样既是在参与者之间可靠的，又是必要的。从这些数据中，我们建议MTC通过在视觉空间序列上整合，为人类感知的理论和模型提供算法和架构结构来进行视觉推断。
Zick & Sharp 是一家来自拉斯维加斯的美国建筑公司……
Zick & Sharp 是一家来自内华达州拉斯维加斯的美国建筑公司，成立于 1949 年至 1980 年，由 Walter Zick 和 Howard Sharp 领导。Walter Frederick Zick 于 1905 年 5 月 2 日出生于纽约市。他在南加州大学接受教育，于 1928 年获得建筑学学士学位，1932 年获得教育学硕士学位。Zick 最初受雇于拉斯维加斯的 Richard Stadelman & Associates 办公室。Zick 逐渐爱上了山谷，并在那里度过了他的职业生涯 1 。Harris Perry Sharp 于 1919 年 9 月 2 日出生于德克萨斯州埃尔帕索。他曾就读于亚利桑那大学（1937-1938 年）、新墨西哥大学（1938-1940 年）和南加州大学，并于 1943 年获得建筑学学士学位 1夏普成为拉斯维加斯建筑师 A. Lacey Worswick 办公室的合伙人，后者曾是该市的主要从业者。夏普于 1949 年从 Worswick 办公室离职，与 Walter Zick 合作。Zick & Sharp 一直营业到 1980 年 Zick 退休 2 。
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
建筑系统中的建筑绘画和设计建模策略
建筑信息建模的概念是在1970年代中期开发的，被称为建筑描述系统。今天，这一过程已成为建筑行业中广泛知识领域的关注点，并已实施以应对某些项目的整合需求，改善沟通和信息的需求。此概念是指创建用于管理项目生命周期信息的方法的一组策略，过程和技术。这项技术是使用新旧设备以及程序和潜力的建筑信息建模与计划，设计，构建，操作和管理相关的高级过程。换句话说，该技术被定义为所有施工过程的完全相关集，包括：生产，沟通和分析施工模型。根据此标准，通过实施此概念，所有项目生命周期信息都存储在共同的数据环境中。换句话说，构建信息建模是一个基于3D模型的智能过程，该过程为建筑，工程和建筑专业人员提供了洞察力和洞察力和工具，用于规划，设计，建造和管理建筑物。新的建筑技术从根本上改变了进行建设和项目管理的方式。这些技术通过提高施工过程的速度，准确性和效率来使高质量结构以较低的成本构建。另一方面，这些技术还有助于提高可持续性并减少建筑项目的环境影响。在不久的将来，这些技术有望成为建筑行业的标准，并对传统方法产生重大影响。因此，熟悉这些技术及其使用可以帮助该领域的公司和专业人员在未来的比赛中更加成功。
基于稀疏扫描范围数据的建筑建模
我们提出了一种流程，从稀疏范围激光扫描获得的点云中重建建筑物的完整几何形状。由于室外环境的可达性有限，对建筑物的每个面进行完整、充分的扫描往往是不可能的。我们的流程处理由平面构成的建筑，并根据不完整的扫描忠实地构建一个低复杂度的多面体。该流程首先根据点云识别平面区域，然后继续计算平面交点和角 1 ，最后生成完整的多面体。在流程中，设计了几种基于多面体几何假设的算法来执行数据聚类、边界检测和面提取。我们的系统提供了一个方便的用户界面，但最大限度地减少了用户干预的必要性。我们通过模拟真实的建筑物来展示我们系统的能力和优势。
阿尔茨海默氏症脑病肿瘤检测建筑模型
背景：阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病。虽然最初症状是良性的，但随着时间的推移会变得更加严重。目标：这种疾病具有挑战性，因为没有治疗方法。这种疾病可以诊断，但也是后期。方法：这种疾病具有挑战性，因为没有治疗方法。这种疾病可以诊断，但也是后期。统计分析：由于大脑被限制在坚硬的颅骨内，任何过度扩张都可能导致严重的并发症，因此早期准确检测对于有效治疗至关重要。结果：检测涉及专家对医学图像的检查，主要是磁共振成像 (MRI) 扫描。应用和改进：卷积神经网络 (CNN) 彻底改变了各个领域的图像分类和分割。
P:\2014\201407.1 New Comfort Station, Ft. Frederick SP\PDF\20150824 最终投标提交\图纸\建筑\建筑 w
M-01：1/2 英寸膨胀填料 M-02：钢筋混凝土基础，根据结构图 M-03：铝包木窗（外部预加工，内部涂底漆） M-04：高密度聚乙烯 (HDPE) 卫生间隔断；地板安装和高架支撑 M-05：木板条；室外级乙酰化黄松木材，涂漆（ACCOYA） M-06：工程木柱，涂漆（底漆柱），根据结构图 M-07：加厚板，参见结构图 M-08：玻璃纤维门，参见门附表 M-09：木屋顶椽，根据结构图 M-10：卫生设备，参见卫生图 M-11：粘结梁，根据结构图 M-12：涂漆 6 英寸聚氨酯装饰条 (BORAL) M-13：4 英寸预制铝制排水沟至落水管 M-14：预制铝制百叶窗 M-15：灯具，参见电气图 M-16：榫槽乙酰化黄松 (ACCOYA) M-17：基础绝缘：2 英寸刚性绝缘； 24 英寸最小值，双向 M-18：防雪挡板 M-19：连续屋脊通风口 M-20：未使用 M-21：防溅块 M-22：管道系统，参见机械图纸
早期建筑设计阶段的人工智能技术的分类
摘要本文提供了基于系统文献综述和四个潜力的人工智能（AI）技术的战略分类：输入，输出，协作和创造力的水平。分类表明，在建筑设计的早期阶段使用时，AI技术的潜力和挑战。我们渴望帮助建筑师，研究人员和开发人员选择哪种AI技术值得追求特定的任务，从而优化了当今的计算能力在建筑设计工作中的使用。分类的结果强烈表明，进化计算，传输模型和图形机器学习具有最大的影响潜在的早期建筑设计潜力，因此值得关注以实现这一潜力。此外，分类拟合有助于构建多技术应用程序，并有助于确定针对不同情况的最合适的AI技术，例如建筑师的编程技能，培训数据的可用性或设计问题的性质。