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军事建筑空间重组计划...
军事校园区教育和住宅综合体19 和伊尔库茨克的升级。它还具有重大的社会意义。不幸的是，年轻的西伯利亚人，伊尔库茨克和伊尔库茨克地区的居民，从小就决定从事军事生涯，却没有机会在自己的家乡实现自己的抱负。今天在俄罗斯，苏沃洛夫军事学校在叶卡捷琳堡、喀山、莫斯科、弗拉季卡夫卡兹、圣彼得堡、特维尔和乌里扬诺夫斯克运营。俄罗斯年轻人有机会进入明斯克苏沃洛夫军事学校。在每种情况下，我们都在谈论我们地区以外的军事教育机构。这涉及到远离家乡、外出度假的困难以及青少年的士气和心理稳定。伊尔库茨克苏沃洛夫军校的出现，将为许多孩子提供机会
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到19世纪的最后三分之一，西班牙莱万特（Levante）培养了许多海浴结构，但目前只有圣安东尼奥（San Antonio）的海水浴场（San Antonio's Sea Bath）仍然伸出默西亚（Murcia）的Mar Menor。关于这些位于穆尔西亚和艾里坎特的海岸建筑的历史文档使我们能够研究这些建筑类型，以此作为旨在将其产品与自然协调的设计过程的方法。所有历史地图和计划，图纸和照片在建筑物过程的每个阶段都最少使用能量，除了低维护和未来的总回收利用外，还传达了系统化执行的整个过程。对海岸建筑设计的改编是这些传统建筑的最重要方面之一。本文展示了对不同建筑，结构和建设性解决方案的研究，其特征在于使用固定和可移动的轻质结构以及桩系统的演变。可移动的功能和组装的简单性使我们能够谈论一个无生态足迹的可持续建筑示例。关键词：海水，生物气候建筑，生态足迹，木制建筑，可移动。
TouringMachines：动态、合理、移动代理的架构
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加，使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难，这些策略既能应对意外事件，又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中，代理通常会执行许多复杂的任务，这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存，但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务，则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构，旨在为具有
技术愿景和建筑v1.1 -Finternet
印度有效地利用并扩大了DPI来弹射其数字经济的前进，绕过了数十年的传统进步。dpi在大规模正式化中发挥了作用，可以访问服务并促进各个部门的无缝交易。印度的ID基础架构（AADHAAR），可验证的身份系统（发给1.39亿多的用户），提供超低成本的身份验证和EKYC服务。该国可以通过使其公民获得正式的金融服务和负担得起的移动连通性来超越多年的进步。统一的付款接口已彻底改变了印度的付款环境，使数字付款无处不在，并使公众负担得起。支付部门目睹了一个实质性的飞跃； 1.5 MN POS终端至50 MN商人接受点，每年超过2吨的数字支付用户50 MN用户。可验证的凭据（VC）是个人数据共享的有力手段 - 用户控制，包含，多模式（在线/离线）和异步。他们的扩大规模是在各种用例中进行的，从身份文件，疫苗接种证书和收入证书到等级卡，这是已发行给249多名MN用户的6.2+ BN凭证所证明的。财务数据共享框架（也称为帐户汇总者2）已将其财务数据作为数字资本授权，使他们能够控制和共享数据以访问各种
计算机组织和架构讲义
这些也被称为个人计算机，在大型和小型办公室中最为常见，它们通常是独立计算机，称为 PC 或台式计算机。微型计算机体积小且价格昂贵，专为个人使用而设计。它包含两种类型的内存 RAM 和 ROM。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
神经元的反向迁移：探索大脑的进化体系结构
早期的研究主要集中在神经发生（大脑中神经元的产生）和快速的神经元迁移均在胚胎发育的早期朝着一个方向移动。但研究人员发现，神经元在出生后慢慢移动以调整其最终位置，而神经元的产后反向运动导致了从三层皮层到六层新皮层的进化过渡。他们认为，如果没有反向运动，只有紧凑的三层皮层才能发展出来，而稀疏的六层新皮层的正确形成是不可能的。
kan-mixers：
由于其有效的性能，卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT）架构已成为解决计算机视觉任务的标准。此类架构需要大量的数据集，并依靠卷积和自我注意操作。在2021年，MLP-Mixer出现了，与CNN和VIT相比，仅依赖于多层感知器（MLP）并取得极具竞争力的结果。尽管在计算机视觉任务中表现良好，但MLP混合体架构可能不适合图像中的精制功能提取。最近，提出了Kolmogorov-Arnold网络（KAN）作为MLP模型的有希望的替代品。kans有望提高与MLP相比的准确性和可解释性。因此，目前的工作旨在设计一种新的基于混音器的架构，称为Kan-Mixers，使用KAN作为主要层，并根据几个性能指标在图像分类任务中评估其性能。作为主要结果，Kan-Mixers模型在时尚摄影和CIFAR-10数据集中优于MLP，MLP-Mixer和KAN模型，分别为0.9030和0.9030和0.6980，分别为平均精度。