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World File Search System空间设计
使用深度学习的生成平面图设计
摘要：本研究论文研究了人工智能（AI）在建筑设计和空间规划中的应用，并特别关注AI驱动的平面图生成。该研究旨在开发一个用户友好的系统，使个人能够通过输入维度和偏好来轻松地创建平面图。采用高级AI算法，该系统处理用户提供的数据来生成量身定制的平面图，考虑了室内布局和空间优化等因素。本文探讨了这种创新方法来简化建筑和室内设计过程的潜力，这是专业人士和爱好者的宝贵工具。这项研究有助于持续的努力通过尖端技术的整合来增强空间设计和计划。索引术语：人工智能，平面图产生，建筑设计，空间规划，用户提供的维度
Brad D. Smith商业与创新中心1 Lewis ...
该建筑物将是一种新的最先进的设施，其空间设计具有有机空间，能够增长和变形，以保持迅速发展的商业环境。布拉德·史密斯中心（Brad D. Smith Center）的设计和建造将着眼于未来，并结合了最新的技术增强功能，同时保持了能够作为时间和变化需求的开放式建筑进行扩展和重新配置。该建筑物将适应各种教学教学模式，包括传统讲座，体验式学习和案例讨论。它将设有论坛和礼堂，并包含计算机和金融实验室，办公室，会议室，中心和学生空间。教职员工的空间和办公室将旨在引起舒适，知名度和隐私，同时鼓励教职员工，教职员工和学生之间的合作和参与。
通过AI：可靠的深入加固学习，用于交通信号控制
代理商的输入包括在先前时间段记录的车辆计数和平均速度，以及当前交通信号灯计划中阶段之间的绿时间分布。代理从预定义的列表中选择一个交通灯程序，每个程序仅在周期长度和绿色时间分布方面变化。此动作空间设计反映了现实世界中的交集管理约束。奖励功能，对于指导代理商的性能至关重要，使用负累积的等待时间作为反馈。这确保代理人不会优先考虑一种方法，而不是另一种方法。为了训练代理商，我们采用了良好的深入增强学习方法，深Q网络（DQN），并与Epsilon-Greedy Exploration策略结合使用。
21 世纪学校领导的战略规划
挑战现状。协作环境通常会产生创造性的想法，而这些想法在孤立的情况下是不可能产生的。谷歌、Facebook 和特斯拉等公司的办公空间就是最好的例子。这些公司采用开放式空间设计，旨在激发互动和对话。正是在这种环境中，创意才会蓬勃发展，通常无需集中精力。在焦点小组讨论期间，一个突破性的想法通常始于一位参与者提出的看似普通的评论。随着越来越多的人思考这个想法或创意，它开始成为更伟大的东西。此外，利益相关者的反馈通常会以批评的形式挑战现有的事态。是的，批评是痛苦的，而且很难听到，但如果组织希望成长和繁荣，批评是必不可少的。几乎所有成功的组织领导者——无论大小——都将特定的批评时刻视为他们成功之路的转折点。
高性能建筑指南 - NYC.gov
1998 年，公共空间设计信托基金提出赞助设计和建筑部制作高性能建筑指南。信托基金是一家私营非营利组织，致力于改善纽约市公共空间的设计和理解，它资助和管理部署创意设计资源来影响城市政策或公共建筑环境重大问题的项目。之所以选择这个项目，是因为它承认并加强了公共部门设计在环境管理中的重要作用。通过教育公共部门资本设计师和规划人员可持续设计的“原因”和“方式”，研究和由此产生的指南将有助于改变 DDC 的建筑实践。信托基金很高兴这一举措能够以 DDC 先前在创建环保设计方面的努力为基础，并相信采用高性能建筑指南将有助于纽约市成为致力于环保建筑的大型城市的前列。
天文学TRN年度计划评论
11:10 AM 11:35 AM 0:25 NOAA TAT-C/PAROSSE贸易空间设计Grogan，可能性11:35 AM 12:00 PM 0:25 SERC NOS-T NOS NOS测试床Grogan 12:25 PM 1:25 PM 1:25 PM 1:25 125 125 PM 125 PM 1:50午餐1:50 PM 1:25 AIST-21 QUANSING AINST-21-COMPITIND AINSITING 210102010201020102010202020102020量 PM 2:15 PM 0:25 AIST-QRS-23-0003 Blockchain Distributed Ledger for Space Resource Access Control Yesha 2:15 PM 2:40 PM 0:25 AIST-21-0055 New Snow Observing Strategy Vuyovich 2:40 PM 3:00 PM 0:20 BREAK 3:00 PM 3:25 PM 0:25 AIST-21-0072 Multi-path Fusion Machine Learning for NOS Design and Operations Mackinnon 3:25 PM 3:50 PM 0:25 AIST-21-0089 3D-CHESS SELVA 3:50 PM 4:00 PM 0:10 BLAP UP
露西
露西是美国国家航空航天局（NASA）的使命，它将沿着木星难以捉摸的特洛伊特赛（Trojan Casteroids）进行史诗般的12年，40亿英里的旅程。科学家认为，木马小行星是从创建太阳系中相对无瑕的残余物，并且可以掌握有关其形成方式的线索。作为任务团队的关键成员，洛克希德·马丁（Lockheed Martin）空间设计，建造，集成，测试，并在2021年秋季推出后将运营露西。在洛克希德·马丁（Lockheed Martin Space），我们将支持行星探索的悠久历史与新的数字工程创新相结合，以帮助我们的客户发现比以往任何时候都能发现的更多。露西是洛克希德·马丁（Lockheed Martin）支持的13个NASA发现计划任务中的第七名。此任务是建立在以前的航天器的多年技术的基础上，该团队已经建立了Mars Odyssey，Osiris-Rex和Insight等。
优化智能库空间：集成PIR传感器，基于信用的预订系统和高级
摘要智能库旨在将数字智能带入对象和空间，从而实现实时数据信息的决策。通过使用连接到Internet的传感器，所有收集和共享数据以及在这种情况下，在图书馆中的流量信息，使用户能够预订座位，确定空缺位置以及故意管理能源（权力）和资源（劳动）。监视占用数据的好处是引入有效的通信渠道，将传统库彻底改变为数据源中心。这允许与用户进行平稳的互动，服务的获利，空间设计和交通流量的调整以及移动到更绿色的空间。本文通过合并涉及被动红外（PIR）传感器，节点微控制器单元（MCU）和Web应用程序的硬件系统，为上述优势提供了一种方法。原型系统允许使用随机森林模型和随机森林回归剂来优化空间分配和资源管理，允许座位预订，库信用计算以及图书馆占用预测。
室内空间设计流程的新方法
“基础设计”课程在当今建筑和室内建筑系的创造性思维和将思想转化为创意的过程中起着关键作用，本研究基于一种新的实验学习方法构建了该课程。该研究旨在基于假设的抽象思维获得具体的空间体验，通过让学生质疑最初的设计理念来产生以解决问题为导向的设计。因此，设计的教学方法在塞尔丘克大学室内建筑系 2021-2022 学年期间分 4 个阶段进行，为期 14 周。首先，用格式塔原则传达理论信息；随后针对设计问题开发抽象和具体的想法，在第三阶段，针对从抽象到具体空间的过渡过程开发项目以解决问题，最后对结果进行评估。通过工作室体验，学生们创建了一种工作原则，该原则将以设计方法指导室内设计工作室的工作，使其能够形成原始的形式和形状，使他们能够从抽象的概念获得具体的空间，并从设备到空间设计进行不同规模的设计。
NHK科学技术研究实验室
在呈现高度沉浸式内容的研究中，我们提出了使用增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的信息空间设计以及用于观看包括背景的 3D 图像的系统。我们还改进了高清宽视场头戴式显示器 (HMD) 和光场 HMD 的显示性能。为了明确理想 HMD 的要求，我们在涉及头部运动的条件下测量了所需的视场。为了传输 3D 空间信息，我们研究了独立传输 3D 对象数据的应用技术，并在功能上增强了仅传递视场内数据的可见对象过滤器。在实现自然裸眼观看的 3D 成像研究中，我们继续研发使用点光源阵列的眼动追踪显示技术、用于合成 2D 图案图像的显示技术以及用于便携式设备的 3D 成像技术。关于向观众提供沉浸式媒体内容的基本架构，我们推进了场景描述编辑器和传输服务器等的开发研究。