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World File Search System空间关系
人文地理、自然地理和空间问题
1 人文地理学和自然地理学显然都是“地理学”。它们都关注地球表面的差异。对空间布局的关注是两者的基础，尽管更具体的概念各不相同：气候学中的大陆性和风暴轨迹、地貌学中的流域和离群值以及人文地理学中的中心地带和腹地。在自然地理学中，我们还可以注意到空间概念中更强的垂直成分：空气从山上上升，水从山下流下等等；但这对于下文并不重要。因为无论如何，即使空间关系是自然地理学家工作的核心和他们认为重要的内容，他们也不会像人文地理学家那样痴迷于它并撰写有关它的书籍（Gregory，Urry，1985；Harvey，1982；Massey，2005）。它绝不会被边缘化。比较布莱克威尔的两本词典，即《人文地理词典》和《物理地理百科全书》，你会发现其中的地图非常多，而人文地理词典中的地图却非常少。此外，为了补充其对空间垂直方面的关注，词典中还包含大量框图。空间关系只是假定的，不值得单独研究。探究为什么会出现这种情况，将有助于理解为什么这两个子领域会分化到如此程度。
数字艺术史 IV 国际会议...
将文化生产领域视为复杂系统的出发点是涌现性。构成文化领域的主体——无论是艺术家、艺术品、机构、思想，还是市场机制和社会政治框架——都在不断互动：它们不断相互适应，发展出不同的运作策略和模式，使该领域对新主体的进入具有渗透性，而新主体反过来又促进了整个系统的变化。在空间关系方面，所描述的文化/艺术领域的复杂性可以在微观层面上得到最好的观察，
地理空间战略规划 2022-2025
个人、他们的社区以及他们所居住的自然环境无一例外地都位于某个地方。尽管如此，美国住房和城市发展部 (HUD) 的“为所有人创建强大、可持续、包容的社区和优质可负担住房”的几乎全部任务都是地理性质的。因此，研究和了解塑造个人、他们的社区和自然环境的动态空间关系对于制定和实施有效的住房政策仍然至关重要。认识到地理因素在住房和社区问题中的巨大影响，HUD 投入了大量资源来开发企业地理信息解决方案 (eGIS) 并培养一支专业团队来监督和利用该资源。
分析和人工智能/机器学习 (AI/ML)
重新思考地理空间关系和洞察如何帮助您实现更加繁荣和可持续的业务未来，该解决方案基于 BigQuery 和 Earth Engine 等 Google 产品构建，功能强大且全面。本出版物仅包含一般信息，德勤不会通过本出版物提供会计、商业、财务、投资、法律、税务或其他专业建议或服务。本出版物不能替代此类专业建议或服务，也不应将其用作可能影响您业务的任何决策或行动的依据。在做出任何可能影响您业务的决定或采取任何行动之前，您应咨询合格的专业顾问。德勤对任何依赖本出版物而遭受的损失概不负责。
分析和人工智能/机器学习
重新思考地理空间关系和洞察如何帮助您实现更加繁荣和可持续的业务未来，该解决方案基于 BigQuery 和 Earth Engine 等 Google 产品构建，功能强大且全面。本出版物仅包含一般信息，德勤不会通过本出版物提供会计、商业、财务、投资、法律、税务或其他专业建议或服务。本出版物不能替代此类专业建议或服务，也不应将其用作可能影响您业务的任何决策或行动的依据。在做出任何可能影响您业务的决定或采取任何行动之前，您应咨询合格的专业顾问。德勤对任何依赖本出版物而遭受的损失概不负责。
分析和人工智能/机器学习
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基于情境学习的观点增强现实（AR）学习应用：虚拟和真实
增强现实心理学是指工程和其他技术的应用，以实现虚拟信息和真实心理世界的叠加。实际的心理环境和纯环境在同一空间关系中实时同步。增强现实学习越来越普遍用于教育心理学。增强现实学习主要基于建筑主义，情境认知，联系主义，独立学习和物理认知等。它反映在心理技能，运动技能，认知策略和教学设计的教学心理学中。作为技术手段增强现实如何与教育和教学心理学完全融合？这将成长为小学和中学教师和研究人员考虑其优势和挑战的重要方面。关键字
通过探索结构化视觉几何形状来表征简约中的3D视觉世界
艺术家使用这些原始阵列来描绘世界，展示他们捕捉环境本质的效力，从而创建清洁，完整和精确的内容。同样，作为人类，我们具有衡量维度和空间关系的能力，例如并行性和正交性，只有我们的视线。此功能使我们能够通过结构复杂的环境（如室内走廊和停车场）进行肯定地导航，并将我们的生活空间简化为具有象征性表示的地图，如图1。几何原始物的简单性和效率（包括点，线条，曲线和飞机）一直使我着迷，因为它们具有出色的能力，可以以一种简约的方式代表我们世界的复杂性。因此，我的研究受到了激励，我一直相信
通过机器学习预测体积城市形态的气温
环境参数（例如空气温度）是人类生活质量和能源效率管理的关键终端。城市地区人口稠密，并且通过城市形态和景观空间模式与其中一些自然现象高度相关。因此，预测城市计划对环境参数的影响对于适当的决定和计划以增强城市的生活条件至关重要。先前的研究强调了乌拉巴形态与空气温度之间的密切相关性，强调了在这些分析中采用三维数据的重要性。在这项研究中，我们首先引入了一种将CityGML数据转换为VoxEls的方法，该方法在大规模数据集（例如城市）的高分辨率上可以有效，快速地工作，但通过牺牲了一些建筑细节，从而限制了先前的Voxelization方法的局限性，这些方法限制了对大型量表的较高量表的较高范围，以较高的量化和无效的范围，以使其对Voxel的高度分配为高分。来自多个城市的那些体素化的3D城市数据和相应的空气温度数据用于开发机器学习模型。在模型训练之前，在输入数据上实施了高斯模糊以考虑空间关系，因此，在高斯模糊之后，空气温度和体积建筑物形态之间的相关率也会增加。这个受过训练的模型能够通过使用相应像素的构建体积信息作为输入来预测空气温度的空间分布。在模型训练之后，预测结果不仅是用均方根误差（MSE）评估的，而且一些图像相似性指标，例如结构相似性指数量度（SSIM）和学习的知觉图像贴片相似性（LPIPS）能够在评估过程中检测和考虑空间关系。这样做，该研究旨在帮助城市规划人员将环境参数纳入其计划策略，从而促进更可持续和居民的城市环境。