摘要:比尔·希利尔提出的空间句法自2005年进入中国以来,以其独特的空间描述理论与方法论引起了学界的广泛关注,其全面、严谨、精确、科学,不仅改变了我们看待城市空间的方式,也重新定义了城市设计的方法。空间句法中的“配置”为我们提供了城市设计的新视角。通过对空间进行量化描述和比较,并加入人为活动的影响因素,研究空间与人为活动的相互作用,提出了空间句法的核心概念“配置”,肯定了空间要素之间的复杂关系是经济活动发展的关键因素。基于以上研究,空间句法提出了一系列用于空间分析的理论方法和框架,为城市设计提供了重要的理论基础。随着时代的进步和科技的发展,空间句法得到了更多的技术支持,如大数据、新技术等,逐渐完善了空间句法的分析方法。目前,空间句法的应用与探索主要集中在建筑、城市规划与交通设计领域,而空间句法在景观设计领域的应用还比较少。景观设计作为城市肌理的一部分,有必要用空间句法探索其新方法。本文旨在通过探索空间句法在设计阶段、方案决策阶段、更新阶段的应用,探索景观设计的新思路。通过深入探讨空间句法的理论与方法,为景观设计提供新的视角和设计工具,提高城市设计的质量和人们的生活质量。
[3] LIBOWITZ MR,WEI K,TRAN T,et al.Regional brain volumes relate to Alzheimer's disease cerebrospinal fluid biomarkers and neuropsychometry:A cross-sectional,observational study[J].PLoS One,2021,16(7):e0254332.[4] 王含春 , 汪群芳 , 罗长国 , 等 .磁共振薄层扫描结合人工智能脑结构分割技术分析海马体积辅 助诊断脑小血管病认知功能障碍 [J].全科医学临床与教育 ,2024,22(3):208-211.[5] 姜华 , 宛丰 , 吕衍文 , 等 .2 型糖尿病伴认知功能障碍患者基于体素的脑形态学 MRI 研究 [J].中 国 CT 和 MRI 杂志 ,2018,16(4):22-25.[6] 景赟杭 , 郭瑞 , 常轲 , 等 .2 型糖尿病性认知功能障碍脑结构 MRI 成像研究进展 [J].延安大学学 报(医学科学版) ,2024,22(1):88-91,107.[7] 郭浩 , 和荣丽 .磁共振成像对老年性痴呆患者海马解剖结构的评估价值研究 [J].磁共振成 像 ,2022,13(8):75-79.[8] 罗财妹 , 李梦春 , 秦若梦 , 等 .阿尔茨海默病谱系患者的海马亚区体积损害特征 [J].中风与神经 疾病杂志 ,2019,36(12):1097-1101.[9] 冯伦伦 , 金蓉 , 曹城浩 , 等 .阿尔茨海默病患者认知功能减退的海马亚区结构改变分析 [J].临床 放射学杂志 ,2022,41(10):1819-1824.[10] WEI Y,HUANG N,LIU Y,et al.Hippocampal and Amygdalar Morpho logical Abnormalities in Alzheimer,s Disease Based on Three Chinese MRI Datasets[J].Curr Alzheimer Res,2020,17:1221-1231 . [11] ESTEVEZ S S,JIMENEZ H A,ADNI G.Comparative analy sis of methods of volume adjustment in hippocampal volumetry for the diagnosis of Alzheimer disease[J].Neuroradiol,2020;47(2):161-5.[12] 曾利川 , 王林 , 廖华强 , 等 .结构与功能磁共振成像在轻度认知障碍及阿尔茨海默病中的应 用 [J].中国老年学杂志 ,2021,41(13):2902-2907.[13] KODAM P,SAI S R,PRADHAN S S,et al.Integrated multi-omics analysis of Alzheimer's disease shows molecular signatures associated with disease progression and potential therapeutic targets[J].Sci Rep,2023,13(1):3695.[14] 黄建 , 王志 .复杂网络分析技术在阿尔兹海默症患者脑结构和功能影像中的应用进展 [J].中 国医学物理学杂志 ,2024,41(8):1053-1055.[15] JELLINGER K A.The pathobiological basis of depression in Parkinson disease:challenges and outlooks[J].J Neural Transm(Vienna),2022,129(12):1397-1418.[16] BANWINKLER M,THEIS H,PRANGE S,et al.Imaging the limbic system in Parkinson's disease-A review of limbic pathology and clinical symptoms[J].Brain Sci,2022,12(9):1248.[17] 程秀 , 张鹏飞 , 王俊 , 等 .小脑结构与功能磁共振成像在帕金森病中的研究进展 [J].磁共振成 像 ,2022,13(4):146-149.[18] CUI X,LI L,YU L,et al.Gray Matter Atrophy in Parkinson's Disease and the Parkinsonian Variant of Multiple System Atrophy:A Combined ROI-and Voxel-Based Morphometric Study[J].Clinics(Sao Paulo),2020,75:e1505.[19] LOPEZ A M,TRUJILLO P,HERNANDEZ A B,et al.Structural Correlates of the Sensorimotor Cerebellum in Parkinson's Disease and Essential Tremor[J].Mov Disord,2020,35(7):1181-1188.[20] 鲍奕清 , 王二磊 , 邹楠 , 等 .帕金森病伴疲劳患者的大脑功能与结构磁共振成像研究 [J].临床 放射学杂志 ,2024,43(8):1265-1270.[21] 邹楠 , 王二磊 , 张金茹 , 等 .帕金森病伴疼痛患者大脑皮层厚度改变的结构 MRI 研究 [J].磁共 振成像 ,2024,15(5):13-18,23.[22] 屈明睿 , 高冰冰 , 苗延巍 .帕金森病伴抑郁在脑边缘系统结构及功能改变的 MRI 研究进展 [J].磁共振成像 ,2023,14(12): 127-131.
(b),6.000 nm(c),8.900 nm(d)和9.300 nm(e),其中颜色表示不同的局部晶体结构:蓝色-BCC,绿色-FCC,RED-HCP和White-Inninnown; (f)在1860 PS和d = 9.300 nm的纳米线内的应变分布,其中原子是通过其局部剪切应变颜色的。
时光回溯机器 - https://web.archive.org/web/20151013010549/http://www.spacesyntax.net:80/symposia/4th-international-space-syntax-symposium/
用于边缘密封的合适产品包括:Araldite®1644-A/B超低密度句法,Epocast®1617-A/B和1618-B/D低密度语法学和EpoCast®89537-A/B和1652-A/B中等密度统计学。猎人还提供一个单一组成的环氧树脂epocast®1610-A1超低密度句法。大多数Huntsman边缘密封材料都是自我脱落的,并且易于施加粘度,在垂直表面上使用下垂的抗性和高强度。
已发现,句子生成和理解的神经基础设施大部分是共享的。在说话和听的过程中,会使用相同的区域,但根据模态的不同,它们的激活强度会有所不同。在本研究中,我们调查了模态如何影响先前发现的跨模态句法处理区域之间的连接。我们确定了成分大小和模态如何影响左下额叶 (LIFG) 和左后颞叶 (LPTL) 的三角部与 LIFG 的岛叶部、左前颞叶 (LATL) 和大脑其余部分的连接。我们发现成分大小可靠地增加了这些额叶和颞叶 ROI 之间的连接。两个 LIFG 区域和 LPTL 之间的连接在两种模式下都随着成分大小而增强,并且在生成过程中上调,可能是由于额叶皮层的线性化和运动规划。两个 ROI 与 LATL 的连接较低,并且仅在成分较大时才增强,这表明 LATL 在两种模式下的句子处理中都发挥了贡献作用。因此,这些结果表明,额颞区域之间的连接在句子生成和理解的句法结构构建中上调,为跨模态的句子级处理共享神经资源提供了进一步的证据。
当受试者阅读包含句法歧义的句子时,从 13 个头皮电极记录了事件相关脑电位 (ERP)。与“首选”句子结构不一致的单词会引发脑电位 (P600),这与之前在上下文不适当的单词 (N400) 后观察到的电位截然不同。此外,通常被判断为不可接受的句子中的最后一个单词会引发类似 N400 的效应,相对于通常被判断为可接受的句子中的最后一个单词而言。这些发现表明 ERP 对句法异常很敏感,包括在错误分析句法歧义字符串后消除歧义材料而产生的异常(“花园小径”效应)。我们评估了 P600 和 N400 效应是作为异常类型(分别为句法和语义)的函数而引发的推测。© 1992 Academic Press. Inc.
了解某事发生的原因和地点不仅需要技术解决方案,还需要领域专业知识来解释城市运作的方式。这意味着将城市视为系统的系统:街道连接、土地使用吸引力、交通连接和服务基础设施。这样就可以分析每个系统如何独立运作,以及与其他系统结合运作。英国国家数字孪生计划提出了一个互联数字孪生生态系统,以促进我们的建筑环境取得更好的成果。为了制定早期的政策和规划决策,同时仍支持以后的运营决策,它提倡使用可互操作的技术,将适当级别的数据和处理能力与项目的每个阶段相匹配。它的城市建模系统,如综合城市模型,可以使用汇总的匿名数据来帮助规划人员开展三项关键政策活动:
结果:我们讨论了这样一个发现:与包含 TP 和 DP 的完整句子相比,层次结构较少的小句在左侧布罗卡区 (BA) 44 和右侧基底神经节中的激活度降低,这与以下假设相一致:更近、更复杂的句法需要布罗卡-基底神经节网络中更多的连接,该网络的神经元密度在最近的进化中显著增强,暗示 FOXP2 和其他基因发生了突变。我们还讨论了这样一个发现:祖先动词-名词复合词的处理(通常用于(贬义)命名和昵称)在右侧梭状回区域 (BA 37) 中的激活度增强,该区域与隐喻性和可想象性的处理有关,也与命名和面部识别有关,这揭示了一个有趣的可能性,即人类面部识别能力的增强是由早期出现的简单命名句法策略促成的。
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2,被 认为具有人工智能领域里程碑性意义,解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题,改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练(如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库), 并 使用了一个新的深度神经网络构架,该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI) 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构, 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破,因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度,达到了实验手段获取的结构精度, 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能,为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛,未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。