种族/种族我们的“英国机构室内设计学生的多样性分析”表明,有29%的室内设计学生来自少数民族背景,而总体学生人数的23%。我们的研究生成果分析表明,毕业后18个月的室内设计相关工作中,有33%的少数民族背景的毕业生与35%的白人毕业生一起使用。在我们的“室内设计多样性”调查中,超过22%的受访者同意“我认为我的种族/种族为室内设计进展的障碍''。目前尚无关于整个英国室内设计专业种族多样性的国家统计数据,但室内设计活动和媒体报道有强有力的轶事证据,即当前的职业并不反映英国的种族多样性。总的来说,虽然似乎并没有障碍少数民族背景的学生学习室内设计的障碍,但从长远来看,他们似乎确实有各种障碍。
- 研究人工智能(AI)在室内设计中的作用及其如何影响设计教育过程。- 使用人工智能(AI)趋势探索不同的室内设计教育方式。- 提供一种与生成AI软件程序混合的学习室内设计方法。生成的人工智能(AI)和室内设计:室内设计中的人工智能(AI)是对人脑可以思考,分析和对室内设计问题做出反应的模拟。它被认为是设计师可以思考和预测使用人工智能(AI)计划的新型未来派方法的革命性趋势。如今的室内设计;人工智能(AI)程序用于将书面文本(提示)转换为3D建模室内设计中的图像;在非常高质量的文件中渲染,该文件可在现实世界中的设计实现中使用。如今的室内设计;人工智能(AI)程序用于将书面文本(提示)转换为3D建模室内设计中的图像;在非常高质量的文件中渲染,该文件可在现实世界中的设计实现中使用。
学期-I 1。设计的基本原理 - 2维度2。住宅室内设计3。研讨会 - 模型制作和视觉研究学期-II 1。设计的基础知识 - 3维2。Villa&Bungalow学期-III 1。精品店的室内设计2。Villa&Bungalow学期的技术图1。俱乐部会所2.精品学期的技术图1。餐厅的室内设计2。所有学期的室内设计论文,学习者的表现应分为两个组成部分。第一个组成部分应携带40%的分数,这将是连续的内部评估,而第二个组件应在学期考试中携带60%的分数 - 投资组合/任务。
摘要 最近,室内设计经历了巨大的变化,其策略强调为人们的生活、工作和娱乐设计环境可持续和健康的空间。环境责任意识引发了环境可持续室内设计实践的必要性。整个社会开始认识到空间、人和社区之间的联系。在肯尼亚,没有明确的废物最小化策略可供室内设计师在实践中采用,以实践可持续的室内设计。这项研究旨在确定室内设计师使用的最合适的废物最小化策略,并提出一种室内设计师可以采用的废物最小化策略,以实现可持续的室内设计。文献是通过桌面研究收集的,其中包括对已发表的在线学术期刊和书籍进行文档分析。研究表明,室内设计师在减少产生的废物方面发挥着重要作用,因为他们是被指派推荐使用的材料和工艺的一方。此外,还有许多废物最小化策略可用于实现可持续的室内设计。研究得出结论,室内设计师应该采用评估工具,因为与其他废物最小化策略相比,它们具有很多优势。评估工具评估、支持和促进建筑行业的可持续发展,并通过数据检查、评估和差异化过程提供一种方案,让人们对可持续性有广泛的了解。
建筑服务 HKI Associates Inc. MBE 建筑、城市规划 Harris Design Services MBE 建筑设计与咨询 Innovative Architectural Planners MBE 施工管理、项目管理、工程安全 Machisa Design Services Inc. MBE 建筑、室内设计、规划、项目管理 Moody Nolan Inc. MBE 专业建筑工程与室内设计 O.A. Spencer MBE 建筑设计 Compuspec FBE Archtectural Specifications Creative Collaborative FBE Architect Serviceices Prime Engineering & Architecture Inc. FBE 建筑与工程设计服务 ASC Group Inc. FBE 建筑与生态调查、考古 La Fontaine Architecture Design Inc. FBE 建筑、预设计、施工文件、设计和观察、Hardlines Design Company ASN 建筑、室内设计与规划 Star Consultants Inc. ASN 建筑与工程服务
摘要。建筑业的不断增长正在导致大规模的能源消耗和自然资源的耗尽。迫切需要室内设计人员改变其室内建筑和材料使用策略,以促进可重复使用的构造方法,使用可回收材料以及减少能源消耗。尽管已努力减缓建筑对环境的负面影响,但它们并没有阻止地球的生态系统崩溃。考虑到这个问题,负责任的室内设计师正在寻找可以帮助他们开发传统室内设计解决方案的可持续替代方案的新技术。虽然有几项研究讨论了菌丝体的材料,但很少有人认为这些材料在室内设计中的潜在作用。为了解决这一差距,本文的目的是探索基于菌丝体的材料及其室内设计应用。进行了系统的文献综述(SLR),以探索基于菌丝体材料的可持续特征和应用。采用了基于元合成方法的定性研究方法来全面分析和解释所选出版物的相关数据。本文旨在通过研究制造方法和特性来探索基于菌丝体材料的可持续特性,同时确定室内设计中可能的应用。总之,基于菌丝体的材料证明了它们作为通过各种实验原型代替常规材料的可持续替代品的潜力。这些新颖的物质特征的未来发展将使生产提高到能够有助于保护自然资源和发展可持续循环经济的规模。
计算机工程系,Keystone工程学院摘要:室内设计中生成AI的整合已改变了传统方法,使设计师能够以令人印象深刻的效率探索新概念。本文介绍了领先的生成模型的比较研究,例如风格,变异自动编码器(VAE),PIX2PIX和强化学习(RL) - 在将草图转化为示意图中的效率上,以产生多样化的室内布局,并产生多样化的室内布局和优化空间。通过分析这些模型的结果,我们表明了它们创建独特的设计解决方案,同时增强美学吸引力。该研究强调了设计精度的实质性增强,强调了生成AI模型提升设计过程并创建更量身定制的内部解决方案的潜力。本调查检查了每个模型的方法和性能,并研究了使用生成AI推进室内设计领域的未来可能性。关键字:生成AI,室内设计,StyleGAN,差异自动编码器(VAE),PIX2PIX,增强学习指数术语:简介,目标,文献调查,方法论,结果和分析,结论
本文旨在探索人工智能(AI)作为设计工具在室内设计教育中的整合。本研究考察了学生室内设计工作室项目成果中人工智能在创建概念图像方面的应用,以及人工智能创建的概念在整体空间中的实施情况。在研究中,根据“AI生成”概念图像的提示是否充足,将学生的项目分为两组,每组5个。评估采用Barnard(1992)CAIDC(室内设计创造力共识评估)量表。对结果进行了Mann-Whitney U检验。我们了解到,根据Barnard(1992)的设计优点,在室内设计项目的概念开发阶段编写足够或不足的提示之间没有显着差异。已经证实,影响这方面的主要因素是需要进行适当的“概念分析”,以使使用 AI 生成的概念适应指定的项目空间。研究得出结论,AI 工具(尤其是根据提示生成空间概念图像的工具)是室内设计师的辅助工具,而不是替代品,这凸显了设计师解读和适应技能的重要性。此外,它建议将 AI 融入室内设计教育,使学生掌握 21 世纪必备的技能,同时强调未来需要进行研究,以探索混合 AI 方法和 AI 在该行业中不断演变的角色。