XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计精度
使用ML
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
使用...进行室内产品设计的分布式框架
摘要 —本文提出了一种创新的室内家居产品数字化设计方法，将虚拟现实（VR）技术与智能算法相结合，以提高设计精度和效率。提出了一种结合红鹿优化算法和简单循环单元（SRU）网络的模型来评估和优化设计过程。本研究开发了一个包含关键评估因素的数字设计框架，通过红鹿优化算法优化SRU网络，以在设计应用中实现更高的精度。通过大量实验，使用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标验证了模型的性能。结果表明，RDA-SRU模型优于其他方法，最小MAE为0.133，RMSE为0.02，MAPE为0.015。此外，该模型的 R² 值达到 0.968，最短评估时间为 0.028 秒，展示了其在预测和评估家居产品数字设计应用方面的卓越性能。这些发现表明，VR 与智能算法的结合显著提高了用户体验、可定制性和数字设计流程的整体准确性。这种方法为设计师提供了一个强大的解决方案，可以创建更高效、以用户为中心的家居产品设计，满足客户对沉浸式和交互式设计体验日益增长的需求。