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Garhumariya，奥里萨邦路（Chhattisgarh）496001
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如何构建自己的互联网
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48th MHG＆ASH 2024第1.cdr
地点：学习星系8thoor，Urmi Estate标志性翼A 95，Ganpatrao Kadam Marg Peninsula Business Park对面的Parel（西部）孟买400013
基于相似距离的楼层平面图探索框架
摘要 计算平面图相似度的计算方法可以帮助建筑师在大型数据集中探索平面图，以避免重复设计并搜索满足其需求的现有平面图。最近，LayoutGMN [PLF ∗ 21] 在计算平面图之间的相似度得分方面提供了最先进的性能。然而，LayoutGMN 的高计算成本使其不适合上述应用。在本文中，我们通过将平面图投影到公共低维（例如三维）数据空间中，显著减少了查询 LayoutGMN 计算结果所需的时间。投影是通过优化平面图的坐标来完成的，其中欧几里得距离模仿 LayoutGMN 最初计算的相似度得分。定量和定性评估表明，我们的结果与原始 LayoutGMN 相似度得分的分布相匹配。用户研究表明我们的相似度结果很大程度上符合人类的期望。
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
改进的基于轮廓的建筑角点检测...
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
CAAS 流程创新挑战项目展示
• 准备和分发生产文件所花费的时间减少 50% 以上 • 车间成员能够通过安装在车间各个位置的工作站访问电子图纸和工作说明等文件 • 纸张使用量和碳足迹显著减少 • 通过实时数据访问，管理层可以更好地了解生产情况，例如车间停工，并能够更及时地解决这些问题 • 员工更有动力学习新技能 • 以前在行政工作上花费大量时间的工头和领导现在可以专注于增值任务 • 允许实时可视化控制，提高车间的整体生产率
CAAS工艺创新挑战项目展示
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