博物馆展览空间布局的持续改进,使参观者在与展品互动时,能够保持较高的参与度,获得参观收益。博物馆展览空间的布置工作是一项复杂、成本高、耗时费力的手工工作。建立定制化的展览空间布局推荐方案,为博物馆工作人员提供展厅配置框架,提高展览布局效率,是十分必要和必要的。根据博物馆互动体验模型,我们提出从参观者行为、展品角色、空间布局三个维度,有助于寻找展览布局的情感化、体现化程序和物理原理。另一方面,人工智能的机器学习技术已广泛应用于许多专业领域(如诊断、监测、预测、分类、解释、调度)。根据展览布局的属性和机器学习方法的特点,我们认为机器学习是一种非常有潜力且强大的方法,可以根据先前的布局知识建立定制的展览布局推荐方案,值得在未来的研究中开发和实施。
摘要 本文介绍了几种压控振荡器的物理实现和测量结果,这些振荡器采用全自动、布局和可变性感知的优化方法设计而成。该方法使用基于机器学习技术的高精度模型来表征电感器,并使用多目标优化算法来实现包含最佳电路设计的帕累托最优前沿,这些电路设计可提供不同的性能权衡。所提出方法的最终结果是一组设计解决方案(其 GDSII 描述可用且可随时制造),无需设计师进一步干预。所提出方法的两个关键要素是使用与现成模拟器和电感器模型链接的优化算法,它们可产生类似 EM 的精度,但评估时间要短得多。此外,该方法保证了对布局寄生和可变性的高水平稳健性,与专家设计师使用其可用的验证工具实现的一样。该方法独立于技术,可用于射频电路的设计。结果已通过物理原型上的实验测量进行验证。
生成模型中的进步引发了人们对产生图像的重大兴趣,同时遵守特定的结构指南。场景图到图像生成就是生成与给定场景图一致的图像的一项任务。然而,视觉场景的复杂性在基于场景图内的指定关系准确对齐的观察中提出了一个挑战。现有方法通过先预测场景布局并使用对抗性训练从这些布局生成图像来处理此任务。在这项工作中,我们介绍了一种新颖的方法来从场景图中产生iM,从而消除了预测中间布局的需求。我们利用预先训练的文本对图像扩散模型和剪辑指导来将图形知识转化为图像。向此,我们首先使用基于GAN的培训将图形编码器与相应图像的剪辑特征与相应图像的剪辑特征对齐。此外,我们将图形特征与给定场景图中存在的对象标签的剪辑嵌入融合在一起,以创建一个一致的剪辑引导性调节信号。在条件输入中,对象嵌入提供了图像的粗糙结构,图形特征提供了基于对象之间关系的结构对齐。fi-Nelly,我们对图一致的调节信号和夹子对准损失的图一致的调节信号进行了预训练的扩散模型。详细的实验表明,我们的方法在可可粘合和视觉基因组数据集的标准基准上的现有方法优于现有方法。我们的代码和重现结果的说明可以在https://anonymon.4open.science/r/gandiffuclip-d9e8中找到。
计划 DRG 编号 DTP。(F) 2482 / 06 DT - 19.5.06 指示已通过备忘录编号发布。CTP(H) DTP (N) 1800-1824 DT-15.3.07 参考:-
在 1980 年以后制造的飞机中,所有电子飞行仪表系统 (EFIS) 都更为先进,取代了单独的 ADI 和 HSI。当今的飞机(2009 年)仅使用一台 AMLCD 彩色显示器,供飞行员和副驾驶员使用,位于他们正前方。第三个共享彩色显示器显示所有发动机指示器和机组警报系统 (EICAS)。这些显示器取代了大量的仪表组,这使得飞行员投入大量精力和眼球扫描来查看、理解、分析并采取相应步骤,以确保飞机安全飞行。所有计算机生成的刻度盘仪表都遵循“基本 T”配置。机载计算机根据飞行阶段自动决定和选择需要向飞行员展示哪些仪表,以“需要知道”为基础。飞行有各种明确定义的阶段,例如从出发点的地面滑行、起飞、爬升、巡航、下降和地面滑行到到达航站楼。
目录 章节 页码 1. 介绍................................................................................................................................1 1.1 设施布局变革的必要性...............................................................................................2 1.2 布局研究分类........................................................................................................6 1.2.1 静态布局设计方法........................................................................................6 1.2.2 动态布局........................................................................................................7 1.3 重新设计的新方法.........................................................................................................10 1.4 本研究的目标....................................................................................................................11 1.5 章节提纲........................................................................................................................12 2. 文献综述....................................................................................................................14 2.1 设施规划....................................................................................................................14 2.2 静态设施布局配置中使用的距离度量........................................................................16 2.3 静态 FLP 的解决方法................................................................................................17 2.4 集成多个目标以解决多个问题FLP 的限制.........20 2.5
设施布局设计在制造和服务设施的效率和生产力中起着至关重要的作用。设施中机器,设备和工作区的布置显着影响工作流程,物质流和整体操作效率。设施布局设计的传统方法通常依赖于手动或启发式方法,这些方法可能会耗时,并且可能不会产生最佳的解决方案。遗传算法(气)为优化设施布局设计提供了有希望的替代方法。受自然选择过程的启发,气体模拟于迭代改善解决方案。它们通过产生一系列潜在的解决方案,评估其健身性,并通过选择,跨界和突变操作来迭代发展,从而产生更好的后代解决方案。扩展现实(AR)是一项创新,它覆盖了当前现实的插图。在AR创新授权小工具或应用程序Catch的文章图片时,将其提供给PC Vision程序,然后处理该图片以从其预测信息基础上积累了每个吸引人和相关的微妙之处。它具有在现实世界和电子数据之间直接连接的承诺。在许多情况下,AR作为计算机生成的现实(VR)混合在一起。两者之间的关键对比是,尽管AR通过实际数据覆盖层巩固了当前的现实,但增强现实取代了整个真正的世界。此外,在VR的情况下,客户不必可用于遇到虚构的宇宙,尽管如果应该出现扩展现实的情况,则可以预期客户的存在。在设施布局设计的背景下,考虑各种约束和目标,遗传算法可用于探索和完善布局配置。通过将布局设计表示为染色体并使用健身功能来评估其有效性,本文旨在全面概述遗传算法在设施布局设计中的应用。
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