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生成人工智能增强建筑教育以发展数字素养和整体能力
本研究调查了生成人工智能（Genai）对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具，例如Chatgpt，Midjourney，Bricscad Bim和VR/AR软件，及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法，该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究，使用Midjourney，Bricscad BIM和VR/AR软件，以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力，主动性，自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明，建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具，这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外，这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性，时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解，同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处，强调了它们在培养创造力，有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
集成 WAAM-减法与纯 WAAM ...
用于金属零件制造的增材制造 (AM) 因其灵活性和工艺能力而获得了越来越多的市场份额。AM 似乎特别适合小批量生产，例如高度定制的零件（例如，手术植入物中使用的假体）或原型。在这种情况下，电弧增材制造 (WAAM) 是一种能够以分层方式生产三维组件的工艺。WAAM 属于直接能量沉积技术 1 。通过专用头部选择性沉积熔融金属来创建层。原材料以金属丝的形式进料，并通过电弧的加热作用熔化 2 。 WAAM 的优势在于：（i）可实现的构建速度明显高于基于激光的增材工艺（50-130 克/分钟 vs. 2-10 克/分钟）3 ，以及（ii）可以生产更大的部件（1000-2000 毫米 vs. 300-600 毫米）4 。与其他基于粉末的 AM 工艺相比，WAAM 的主要缺点是尺寸精度和特征分辨率降低 5 。因此，WAAM 在经济上方便，适用于
具有扩散模型的生成文本视频检索
现有的文本视频检索解决方案本质上是侧重于最大程度地提高条件可能性的模型，即P（候选人|查询）。虽然很简单，但这种事实上的范式却忽略了基本的数据分布p（查询），这使得识别出分布数据的挑战。为了解决这一限制，我们从生成观点创造性地解决了此任务，并将文本和视频之间的相关性建模为其关节概率P（候选人，查询）。这是通过基于扩散的文本视频检索框架（扩散-RET）来完成的，该框架将检索任务建模为从噪声中产生关节分布的过程。在训练过程中，从发电和犯罪的角度优化了Diffusionret，其发电机通过生成损失优化，并且具有对比度损失的训练的特征提取器。以这种方式，diffusionret巧妙地杠杆化了生成和歧视方法的优势。在五个常用的文本检索基准测试中进行了广泛的实验，包括MSRVTT，LSMDC，MSVD，ActivityNet字幕和DIDEMO，并具有出色的性能，证明了我们方法的效果。更加谨慎，没有任何修改，diffusionret甚至在外域检索设置中表现良好。我们认为这项工作带来了对相关领域的基本见解。代码可从https://github.com/jpthu17/diffusionret获得。
有问题的交互式媒体使用（PIMU）
青少年医学专家 Amy Sass 博士建议父母在评估孩子的媒体准备程度时问自己两个问题。首先，您是否愿意让孩子接触特定的电影、歌曲、游戏或网站，而无需持续监控或监督他们？如果不愿意，那么您的孩子还没有准备好。其次，您是否愿意回答孩子关于媒体接触可能引发的性、暴力、虐待、自毁行为或物质主义的问题？如果不愿意，那么您还没有准备好。如果您对这两个问题的回答都是“是”，那么您的孩子就到了“合适的年龄”，可以调节与相关内容的关系。
