摘要：随着科技产业的繁荣,社会生活生产方式发生了巨大变化,建筑作为跟人们生活息息相关的物质实体,随着科技的发展产生了更多的发展方向。所谓建筑学就是在建筑实体的基础上附着“理念”产生的一种艺术形式。建筑如何促进人类社会发展、顺应生活方式?本文将通过建筑设计的前沿案例解析,阐明建筑的属性、前沿理念及未来发展趋势,以此探讨建筑行业的发展方向。

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摘要：[设计意图] 《人皆有不忍人之心》选自《孟子·公孙丑上》,是选择性必修(上册)第二单元中的一篇.《怜悯是人的天性》节选自卢梭《论人与人之间不平等的起因和基础》,是选择性必修(中册)第一单元中的一篇.

摘要：我国煤矿开采情况复杂。矿井矿道内,有很多对生产人员安全产生威胁的可燃气体的和有毒气体,所以煤矿开采作业时常发生意外事故。尤其是重特大瓦斯爆炸事故屡屡发生。其中有很多诱发事故的因素,其中主要是由于煤矿生产企业安全监察设备的不完善而导致的。设计一个矿井有毒气体检测及报警系统,硬件系统设计方面选用STM32开发板单片机为核心,AD转换器模块、输出信号放大电路模块、模拟信号数据采集模块、声光报警模块、OLED12864显示电路以及AD转换器模块来实现信号检测、数据处理、数据显示、传感器定位以及主动通风调节等功能。

摘要：随着城市更新有序推进,群体健身活动视角下的广场空间使用模式以及作为健身活动主要类型的舞蹈活动与广场空间之间的关联性,逐渐成为空间存量更新的核心关注点,舞蹈类健身活动在市民活动广场内的表征分析,对数据收集与分析、城市更新目标设置两大城市公共空间更新核心内容均至关重要。本文研究目标是理清市民广场舞蹈活动的空间使用模式,并总结其对应的空间表征。基于天津市文化中心市民活动广场的功能类型与人流量数据,通过行为注记法生成活动信息,通过PedSim与羊毛算法还原活动的空间状态并梳理其空间使用模式,结合活动者核密度、人流状态、周边景观密集程度分析广场空间舞蹈活动的空间表征。最终,为城市更新中广场空间更新的分析工作提供新的视角。

摘要：在长江大保护建设及运营项目中,物资管理工作至关重要。文章对长江大保护物资管理业务痛点进行了分析,结合长江大保护智慧水管家模式中的采购一体化、集中管理等需求,设计并实现一种长江大保护物资管理系统。采用中台架构构建物资编码管理、到货验收管理、仓储管理、资产管理等功能,真正做到基于“集中存储、专业采购、按需领用、资源共享”的管理原则实现物资全生命周期的集中化管理。系统已在实际项目中得以推广应用,优化了仓储管理模式,使多项关键技术成功落地。

摘要：城市街道景观是城市整体景观的重要组成部分,直接影响人们对城市环境的感知与评价。以天津市鼓楼街道为例,利用街景图像数据和LaDeco景观视觉评估模型,深入分析城市街道景观的视觉要素,包括自然和人工景观的比例、主要视觉要素、形态特征及景观特征的粒度信息。结果表明,鼓楼街道以人工景观为主,自然景观不稳定且不连贯;主要视觉要素包括街道、天空和建筑,LaDeco模型能有效识别这些要素;道路、天空和建筑是街道景观的主要形态特征,其中道路占比较高,而建筑和天空影响着城市环境的审美感知;景观的布局、比例和相对位置共同构建了整体视觉印象,对街道形象和城市环境产生重要影响。提供了一种有效的评估方式,能快速、客观地计算图像中视觉要素的比例,为城市街道景观的研究、规划和评估提供新的思路和方法。

摘要：2008年,国际商业机器公司(International Business Machines Corporation,IBM)提出“智慧地球(smart planet)”的概念;2012年,我国开始探索智慧城市的发展之路;2016年,我国正式提出“新型智慧城市”的概念,强调智慧城市应以数据为驱动,以人为本、统筹集约、注重实效。随着5G时代的到来,智慧城市发展迅速,信息共享方式转变;与此同时,智慧景观拥有了基于物联网、云计算、大数据等技术支持的全新环境。

摘要：本文追溯了民族舞蹈和芭蕾在文化人类学意义上的“同源”关系,并结合审美实践,论述了将芭蕾艺术形式引入中国舞剧中的可能性。通过对舞剧《朱鹮》进行个案研究,认为芭蕾艺术形式将对中国舞剧创作和表演起到“增益”作用。中国舞剧创作和表演过程中对芭蕾艺术形式进行借鉴、转化和创新,通过舞者纤细的身型,扎实的基本能力,高超的技术技巧,最后凝结成舞蹈的艺术价值。

摘要：快递自提点作为社区服务设施,其选址落位影响着城市居民的生活便利程度,目前已经成为不可或缺的服务设施类型.爬取城市快递自提点POI数据、城市人口密度数据与百度地图城市空间形态影像数据,将矢量化处理后的道路数据通过sDNA计算道路接近度与穿行度两种空间参数,并运用ArcGIS平台将POI数据生成点密度热力图,通过渔网工具划分城市单元,对人口密度数据、道路网络结构测度数据、自提点密度数据进行矢量化重分类处理.计算城市空间形态、人口密度、道路网络测度与自提点的相关性,并以此建立天津社区生活圈自提点与城市空间数据集.探索自提点的选址规律,建立深度学习GAN模型.再通过计算Pix2PixHD算法训练过程的生成器与判别器的损失值来验证模型可行性.并使用成都城市空间数据集进行测试以检验模型准确性,最后引入SVM、随机森林、线性回归模型进行准确性对比,结果显示GAN模型具有较高的预测准确度(余弦相似度0.89,dHash相似度0.78,SSIM相似度0.70).通过人口密度和城市空间形态参数的GAN深度学习模型成功预测了自提点热图,验证了机器学习基于经验与量化技术的决策能力.以寻求一种基于人工智能的城市社区生活圈快递服务设施布局的生成方法,为未来社区服务设施选址提供了新思路.