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数字与传统设计过程
设计过程是长期以来一直是建筑师的主题。今天，当数字技术在建筑设计中发挥不可替代的作用时，预计设计过程与传统原则有关。，但从素描到3D建模到BIM应用程序，设计过程基于建筑师在数字技术出现之前应用的传统原理。数字素描更多地集中在通过数字跟踪手动运动和模仿纸上的外观的数字跟踪，而不是研究通过素描设计建筑对象的过程。创建3D模型还旨在生成用于替代建筑物传统模型或逼真的可视化的模型。BIM模型主要集中在项目文档的开发上。通过使用数字技术对模仿传统表示形式的关注也使使用计算机应用程序模拟建筑物功能的各个方面，例如能源消耗，自然照明，通风等。本文概述了在1980年代和1990年代进行的系统理论和人工智能的进步启发的计算机辅助建筑设计过程中的研究，并比较了该研究与目前在市场上存在的计算建筑设计应用程序的研究。分析表明，当时开发的计算机建筑设计的许多重要原理现在被遗忘了。当今的应用程序仅允许基本的解决问题技术，并且不允许探索和分析代表建筑设计过程的真实本质的变体。由于较早的计算机无法处理大量信息，因此这些系统是实验性的，但是当时进行的研究在本文中简要说明了，表明可以开发与建筑师实际工作相符的数字设计过程。
计算机科学课程成果...
GE8152 - 工程图形学 C106.1 了解工程图形学的基础知识和标准 C106.2 徒手绘制基本几何结构和物体的多种视图 C106.3 了解线和平面正交投影的概念 C106.4 绘制立体截面投影和曲面展开 C106.5 可视化和投影简单立体的等距和透视截面 GE8161 - 问题解决和 Python 编程实验室 C107.1 了解如何编写、测试和调试简单的 Python 程序。C107.2 描述带有条件和循环的 Python 程序。C107.3 通过定义和调用函数逐步实现 Python 程序。C107.4 使用 Python 列表、元组和字典表示复合数据。C107.5 在 Python 中实现从文件读取数据/向文件写入数据。
Florian Lehmann* 和 Daniel Buschek 研究自动完成作为与生成式 AI 交互的基本概念
摘要：自动完成是一种扩展和延续部分用户输入的方法。我们建议将自动完成解释为人机交互中的一个基本交互概念。我们首先描述自动完成的概念，并剖析其用户界面和交互元素，以搜索引擎中成熟的文本自动完成为例。然后，我们重点介绍这些元素如何在其他应用领域中重复出现，例如代码完成、GUI 草图和布局。这种比较和转移突出了此类智能系统在扩展和完成用户输入方面的固有作用，尤其适用于设计与生成式 AI 的交互。我们反思并讨论了自动完成的概念分析，以提供灵感和概念视角，应对人机交互设计中当前面临的挑战。
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GST DEG 1 GST 111A使用英语I 2星期一上午9-10AM SAM 002/003 Chizurum/ Chizurum/ T. olaolu Gst deg夫人/夫人T. Olaolu GST DEG 1 PHY 101 PHY 101通用物理学I（Mechanics）2星期二9-11AM SAM SAM 003 SAM 003 ARC DEG FAA 121 ARC DEG FAA 121 ARC DEG FAA 121基本计算机应用程序至基本的计算机应用程序2 Ardio 2 Autidio 2 Autidio 11-12 Petio Petricio decio teio iocio decio iocio petio。agu arc deg 1 faa 103建筑图形I 2星期三8-10am Studio I Arc。Nnamani Arc deg 1 Arc 101建筑概论I 2星期三10-12pm Studio I教授Chukwuali Arc deg 1 Arc 125建筑建模2周三3-5pm Studio I Arc。Nnamani＆Arc。Charles C. MAT DEG 1 MAT 101通用数学I 2星期四10-12pm SAM 003 sam 003 Ugwu Mat deg先生1 Mat 103 General Mathematics III 2星期四1-3pm SAM 003 SAM 003 UGWU ARC DEG 1 GOU-ARC 1 GOU-ARC 123免费手裁决I Hand Sketching I 2周五10-12pm Studio I i arc。chioma
BOARD-AI：一种用于系统工程的目标感知建模界面，结合机器学习和计划识别
纸和笔仍然是系统工程师用来捕捉系统模型的最常用工具。它们提高了生产力并促进了协作和创造力，因为用户不需要遵守计算机辅助系统工程 (CASE) 工具中通常用于系统建模的正式符号。然而，将白板上绘制的模型数字化到 CASE 工具中仍然是一项困难且容易出错的活动，需要工具专家的知识。在过去十年中，从符号推理转向机器学习已成为许多领域提高软件应用程序性能的自然选择。自然素描和在线识别领域也不例外，大多数现有的素描识别器都依赖于预先训练的符号集来增加对识别器结果的信心。然而，这种性能的提高是以信任为代价的。缺乏信任直接源于神经网络结果缺乏可解释性，这阻碍了系统工程团队对其的接受。解决方案不仅应兼具性能和稳健性，还应赢得人类用户的毫无保留的支持和信任。虽然文献中的大多数作品都倾向于性能，但需要更好地将人类感知研究纳入方程式以恢复平衡。本研究提出了一种用于自然素描的方法和人机界面，使工程师能够使用交互式白板捕获系统模型。该方法结合了符号人工智能和机器学习的技术，以提高性能，同时不影响可解释性。该方法的关键概念是使用经过训练的神经网络在全局识别过程的上游将手写文本与几何符号分离，并使用合适的技术（OCR 或自动规划）分别识别文本和符号。该方法的主要优点是它不依赖任何其他交互方式（例如虚拟键盘）来注释具有文本属性的模型元素，并且保留了建模助手结果的可解释性。用户实验验证了界面的可用性。
设计过程中的人工智能
本书讨论了如何在设计过程的早期阶段纳入人工智能 (AI) 系统。如今，设计师需要新的工具来支持他们应对日益增加的项目复杂性并增强他们的绩效和能力。人工智能系统似乎是增强设计师创造力的有力手段。这一假设在一个研讨会上得到了测试，其中 16 名参与者在研究、草图和颜色选择的整个创作阶段与三个人工智能系统合作。结果表明，通过人工智能生成的数据触发横向思维，设计师可以获得更广泛的变化和灵感，同时降低僵化的风险。因此，如果有意识地应用人工智能，它可以显著影响设计过程的创造性阶段。作为人工智能系统智能代理，本书将人机协作视为人类代理之间的协作，并提出了一套有助于实现与机器有效合作的指导方针。
国防部 1970 年听证会拨款
他们在航母前方的屏幕中。他们的航线为 220 度。他们呈之字形行驶。埃克万 8 号在航线的右侧。但是，他们向右呈之字形行驶，因此，埃克万 8 号暂时位于航母的左舷船头。这是航线（草图），这是船的位置。但实际上，所有船的航线都大致如此。所以你可以看到航线在那里，船也在那里，他们朝这个方向航行，稍微偏向左舷。然后她被命令回到正轨，船转向这个方向。这一点很清楚。不久之后，正如你所看到的，航母朝这个方向驶来，向驱逐舰宣布他们处于碰撞航线上。如你所知，以 18 节的速度行驶时，这些事情发生得非常快，尤其是当你回到这个方向时。因此，在他们宣布他们将发生碰撞后，他们都采取了行动，显然发生的事情是这艘船
埃尔卡米诺学院课程记录大纲
比较和对比真核生物和原核生物中的 DNA 复制。Bio 110- 描述 DNA 的结构及其复制过程。Bio 110H 讨论转录和翻译的起始、延长和终止。提供综合概述并解释从 DNA 到 RNA 再到蛋白质的信息流的重要性。Bio 110- 详细解释细胞中的转录和翻译过程。Bio 110H- 详细解释细胞中的转录和翻译过程。比较和对比 DNA 和 RNA 的结构和功能。Bio 120- 识别和描述动物结构并将它们与功能联系起来。Bio 120H- 识别和描述动物结构并将它们与功能联系起来。描述蛋白质的基本组成部分——氨基酸。Chem 7A- 对于所有主要类别的有机化合物，学生将识别特定化合物所属的功能团和类别，并为给定类别制定具体示例。化学 7A-对于任何给定的有机化合物，学生将通过绘制和标记分子内的分子几何形状来描述和说明其结构和键合。