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参数化论文前沿信息_免费ai写作入口(2024年11月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

参数化论文

UCLA研三：参数化之旅新的学期开始了，我的thesis项目也进入了第二阶段。这个学期的目标是利用参数化设计来研究自然系统，并将3D打印技术应用到建筑表皮设计中。整个项目将持续一年，从鱼鳞系统开始，第一学期主要是做研究，了解鱼鳞系统的特性，并用Grasshopper将其转化为可控的语言。到了第二学期，我将制作更多的样品来测试不同的技术和材料。最后一学期，我将深入到建筑立面设计中。年初，我有幸参观了毕设老师的私人工作室，她曾为电影《黑豹》制作过3D打印的服装。工作室里展示的各种3D打印的花瓶、手包、小摆件，甚至服装，都让我感到非常震撼。虽然当时完全不知道这些是怎么做的，但正因为不会，所以特别想学，于是我决定选她的studio。开始自己的设计后，为了实现鱼鳞的薄度和透明度，我选择了树脂打印机。然而，上色部分确实有点复杂。为了达到我理想的鱼鳞那种水光亮面的金属感，我想到了我最擅长的“做美甲”。于是，我在一学期里做了500片美甲，完成了我的材料测试和头戴式鱼鳞面具。当然，这只是模型层面，建筑层面会有另外的材料实现。一边用照片和视频更新着我的thesis slide，一边还要花时间在论文上。虽然字数要求不高，但对于整体的逻辑、用词的准确度和专业度要求还是很高的。为此，我找了海马课堂的老师，因为之前还有剩余的课时，就转成这门thesis的辅导了。按照我的要求匹配到的硕博老师水平都很不错，再加上1对1的中英授课，效率更高！与她沟通后，我获得了许多新的思路，她批注修改了我的很多用词，在行文逻辑上也做了调整，整体都更严谨流畅了。这学期进入建筑设计阶段后，体量变得更大了，细节上的调整难度也加大了，颜色上也开始了更多的考虑。虽然难度变大了，但做起来却很开心！老师还带我们看了上一届学长姐做的小样和最终的方案，获得了很多新的灵感。课余时间，我用学到的东西做了一些参数化的戒指，感觉真的蛮有趣的。以后还打算做一些自己的东西，有点爱上3D打印了！

#华理科研# 【Engineering报道我校非平衡态热力学模型和算法研究新进展】团队对DeepONet框架进行了简单但高效的扩展，利用卷积神经网络（CNNs）学习多孔介质中参数化偏微分方程的求解算子，提出了Porous-DeepONet。该论文以华东理工大学为第一通讯单位，黄盼博士为第一作者，化学学院界面科学与热力学团队练成教授为通讯作者。华东理工大学[超话]

清华深研院预推免经验：逆袭之旅 𐟓【个人背景】来自末流211，建筑学专业未通过评估，但凭借努力，获得了预推免阶段的第一名。在预推免之前，我已经收到了东大等多个offer。 𐟓【面试准备】在清华深研院的预推免阶段，我抱着试一试的心态参加了面试。由于清华深研院选拔人数较少，竞争非常激烈。我主要复习了智能设计方面的知识，并将中文问题翻译成英文，记忆关键词，以便在面试中灵活运用。 𐟓【面试过程】面试当天，深圳下着暴雨，幸运的是飞机安全降落。面试名单上有12个人，但到场只有9人。可能是因为到了最后阶段，大家已经定好了去向。面试中，我排在倒数位置，直到三点半才轮到我。首先是7分钟的自我介绍，包括1-2分钟的英文自我介绍和其他方面的中文介绍。接着是英文面试提问，老师语速极快，教室还有回音，有些听不清。但我明确老师是在问我的一个参数化项目，所以及时做了回复。 𐟒ᥜ褸�‡问题环节，老师对我的论文进行了全方位的询问。如果大家有论文，一定要深入挖掘，确保所有细节都能回答出来，因为问的真的特别深入。有一个老师问我一个相对哲学性的问题，大概是关于自建式人居住房利用参数化方式构成我项目中这种形态的意义是什么？我当时心中没有什么太好的答案，就把之前准备的一些回答用上了，但我觉得没有踩到老师的兴奋点，老师也很简单地就pass了这个问题。后面就是一些常规问题了，比如将来想研究的方向是什么这种。 ✨总的来说，所有问题都是基于前面7分钟的自我介绍，只不过问的更加深入。准备的时候不能只局限于项目本身，要对这一领域有深入的思考。 𐟍€大概就是这么多了，预推免确实没啥太多好说的。如果大家有需求，后面可以和大家分享东大夏令营的准备，以及前期的保研规划，文书准备，ppt制作等等～

裱贴式纸盒优化：数据驱动的包装设计 𐟓š 论文摘要：本文通过实验和统计方法，对裱贴式结构纸盒进行了深入的研究。通过数据化分析，我们发现了纸盒包装结构的共同特征，并进行了基于平面与成型结构的数据分析。我们的研究旨在优化成型尺寸，提高纸盒软件的质量和生产效率，并为后续的成型工艺优化提供参考数据。 𐟔 实验方法：我们进行了数据化的试验与统计，通过对裱贴式结构纸盒的测量和分析，我们准确地把握了制造尺寸的参数化规律。这种方法不仅提高了纸盒软件的质量，还显著提升了生产效率。 𐟓Š 数据分析：通过数据分析，我们发现了纸盒包装结构的优化潜力。我们的研究不仅关注平面设计，还深入研究了成型结构，为后续的工艺优化提供了坚实的理论基础。 𐟌🠧Ž錄意义：纸质环保是当今社会的重要议题。通过优化纸盒包装结构，我们不仅能够提高生产效率，还能减少资源浪费，推动绿色包装的发展。 𐟓ˆ 尺寸优化：我们的研究重点之一是尺寸优化。通过精确的测量和数据分析，我们找到了优化成型尺寸的关键因素，为纸盒设计提供了有力的支持。 𐟓š 关键词：纸质环保预成型结构尺寸优化

漂亮的论文。复杂性暴露推动了 LLM 中的智能，在“混乱边缘”具有最佳性能。具有复杂行为的简单系统可以促进语言模型中的智能。 ----- **本文中的解决方案** 𐟧 ： • 在不同复杂度的初级细胞自动机 (ECA) 数据上训练 GPT-2 模型 • 评估下游任务的模型：简单/困难推理和国际象棋移动预测 • 分析注意力模式以了解信息处理策略 • 使用 Lempel-Ziv、压缩、Lyapunov 和 Krylov 指标测量规则复杂性 ----- **本文的关键见解** 𐟒᯼š • 即使在简单的基于规则的系统中，智能也可能从接触复杂性中产生 • 最佳“混沌边缘”复杂性促进智能行为 • 在复杂规则上训练的模型会开发出更复杂的处理策略 • 过度参数化的模型可以为简单问题学习复杂的解决方案 ----- **结果** 𐟓Š： • 规则复杂性与下游任务性能之间存在正相关关系 • 在 III/IV 类规则上训练的模型优于在 I/II 类规则上训练的模型 • 注意力分析：复杂规则模型整合了更多历史信息 • CKA相似性：在相似复杂度规则上训练的模型会聚集在一起 • 短期预测模型优于长期预测模型

大数据环境下的边支配集核心化算法研究随着计算机技术的不断发展，计算机研究领域已进入大数据时代，如何有效地分析大数据环境下的问题并从中获得有价值的信息成为了研究的重点。传统的小规模数据处理算法在处理大规模数据时存在很多问题。如果算法的时间复杂度是超线性的或者算法所需的空间与数据处理规模成正比，在使用这类算法用于处理大规模数据时，需要耗费大量的时间或空间。为了避免这种情况的发生，需要重新设计适用于大规模数据环境的算法。本论文基于大数据参数计算模型，在计算资源有限的情况下，研究大数据环境下图的参数极大匹配问题的随机算法以及参数化边支配集问题的核心化算法，主要内容有以下几点。对于大数据环境下的参数极大匹配问题，通过引入全域哈希函数组。提出了一种时间复杂度为O(N)，空间复杂度为O(k2)的随机算法（N为图中点与边的数量之和，k为参数，用于表示结果的大小）。首先介绍了在空间复杂度不受限制的情况下的极大匹配算法，之后介绍了全域哈希函数并构建了全域哈希函数组。在此基础上设计了极大匹配随机算法，对于任意的X>0,通过设置算法中所使用的全域哈希函数的数量。可以保证有至少的概率在O(N)的时间复杂度和O(k2)的空间复杂度下获得一个以k为边界的极大匹配。相比于其他算法，该算法资源占用较少，并且判断图中的点是否存在于匹配中时仅需要O(1)的时间复杂度。在节约资源的同时提高了算法效率，适合在计算资源受限的大数据环境下使用，可以有效地解决相关问题。本论文在创新性地将参数化边支配集问题引入大数据环境的基础上，对传统算法进行了优化，提出了一种时间复杂度为O(N)。空间复杂度为O(k3)的核心化算法，得到了大小为O(k3)的问题核。首先根据本论文中提出的参数极大匹配随机算法，判断图中是否存在以2k为边界的极大匹配。对于存在以2k为边界的极大匹配的图，在针对小规模数据的参数化边支配集问题的核心化算法的基础上进行修改。利用极大匹配随机算法中判断一个点是否位于极大匹配内只需要O(1)时间的特性得出了适用于大数据环境的核心化算法。改进了原算法的空间复杂度，最终得到O(k3)大小的问题核，并证明了核心化算法的正确性。相比于传统算法，该算法在效率上具有优势，且能够适应大规模数据处理的需求，具有广泛的应用前景。在计算理论中，P问题和NP问题是两个重要的概念，它们是解决算法效率和计算难度的基石。 P问题指的是可以在多项式时间内解决的问题，例如求解两个数的乘积、排序、求最短路径等问题，解决这些问题的时间复杂度为O(nk)，其中n表示问题的规模，k表示一个常数。而NP问题指的是可以在多项式时间内验证其解是否正确的问题，但是并不能在多项式时间内求解问题。也就是说，如果给定一个可能的解，则可以在多项式时间内验证该解的正确性，但是要找到最优解却很难，通常需要尝试所有的解才能找到最优解。关于P是否等于NP，一直是备受争议的问题，要讨论这个问题，就得从NP难问题入手。 NP难问题（NP-hardproblem）是指所有NP问题都可以在多项式时间内约化到这类问题的问题。与NP问题不同的是，NP难问题不要求问题的解在多项式时间内可验证，因此NP难问题不一定是NP问题。在1971年，StephenCook在他的论文《TheComplexityofTheoremProvingProcedures》中证明了布尔可满足性问题（Booleansatisfiabilityproblem）是第一个NP完全问题。这个成果标志着理论计算机科学的一个重要里程碑，开辟了NP完全理论的研究领域。此外，他的论文还提出了NP类问题的定义，系统化地阐述了计算难题的分类和定义，并引入了“多项式时间归约”这一重要的概念。如果一个问题既是NP问题同时又是NP难问题，则称该问题为NP完全问题。如果能够在多项式时间内解决一个NP难问题，那么也就可以在多项式时间内解决所有的NP问题。这种情况下，P=NP，也就是说，可以用多项式时间来解决所有的NP问题。目前，还没有任何有效的证明表明P=NP，因此NP难问题是一类非常重要的问题。 NP难问题通常是关于组合优化、图论、布尔逻辑等领域中的一些问题，这些问题很难找到一个确定性的多项式时间算法来解决。因此，为了解决NP难问题，人们不得不使用启发式算法、近似算法、随机算法等非确定性算法来进行求解。核心化技术目前主要有四种，分别是局部简化、皇冠分解、极值归纳和随机算法技术，在核心化的实际运用中，针对不同的问题，需要选择不同的方法进行简化设计，以使问题实例的大小减小。

谢菲尔德大学建筑与设计硕士课程全解析最近，谢菲尔德大学（Sheffield University）开始发放今年的录取通知了。为了让那些还在多所学校之间纠结的小伙伴们有个参考，我整理了一份谢菲尔德大学建筑与设计硕士课程的简要介绍。希望这能帮你们做出更明智的选择！ 1️⃣ 秋季开学的第一门课就是Live Project，这是一项由March Y5 Y6 MA以及其他几个专业的学生组成的合作项目，每组大约有13到15人。项目是真实的，客户也是真实的，分组和项目安排由导师直接决定。 2️⃣ 接下来就是选修课的时间了。这些课程包括偏技术的参数化、环境模拟、BIM等，也有偏人文的课程。你需要按规定时间提交三个志愿，但先到先得，这时候就考验你的手速了。 3️⃣ 然后是Studio课程。老师会介绍每个工作室的项目，大家自行选择，也是三个志愿。Studio课程每周占用一整天的时间，有中期和最后的两次汇报，其实每周也要和导师汇报，所以基本每周都要产出新东西。 4️⃣ 接着是Theory and Research in Design课程，这节课主要是纯授课，老师也会邀请学校外的人来做讲座，每节课会有不同的主题，最后是交3000字论文。 5️⃣ 然后是Reflection on Architectural Design课程，这是讲课和汇报结合的形式，目前还没上完。 6️⃣ 最后，学期末需要选择毕业论文/设计的导师，然后需要提交一份2000字的proposal。总的来说，上学期的内容还是挺多的，虽然累但也很快乐。毕竟图书馆24小时开放，环境挺不错的。小伙伴们可以根据自己的兴趣选择喜欢的课程哦！毕竟，做人嘛，最重要的是开心啦！𐟘„

𐟚€大三下保研攻略：如何弥补科研竞赛短板？明确一点，科研竞赛并不是保研的必选项。如果你只想保研一般学校，靠纯成绩完全够了；如果想保研好的学校，好的项目和导师是关键，科研竞赛确实很重要，成果越丰富，成功几率越大！在大三下学期，任务紧，想完整地获得一段科研训练几乎是不可能的。但如果想应对保研，凑几段科研项目和科研经历是完全没问题的。以下是一些方法： 𐟓š 方法一：课程设计回炉重造法对本专业完成的课程设计进行包装和丰富。不要小看自己的课程设计，很多课程设计可以算是一个简单的科研小训练。你可以基于课程设计，找一些论文，对其进行进一步优化和改进，成为自己科研训练内容。例如，自动化的同学可以用51单片机做一些小玩意，如寻迹小车，采用新的控制算法进行改进，或者加装摄像头等传感器，提升其功能。机械的同学可以编写程序，进行零件参数化计算，或者学习3d建模和有限元分析软件，将手稿内容3d化，并进行简单有限元分析。优点：有基础，实现起来快，属于本专业内容，理论掌握深厚。缺点：同质化严重，容易撞车，整体创新性一般。 𐟒ᠦ–𙦳•二：他山之石可以攻玉对于偏信息化的方向，其实万物皆可机器学习。借助GitHub、CSDN、b站和教材，找一些案例，把案例跑通，跑出结果。如果够厉害，可以对其进行改进。跑通后认真理解其原理，对代码的实现原理和逻辑要清晰（找说明文档或者论文进行辅助）。例如，车辆专业的同学可以搞车道线检测、轨迹跟踪控制等。优点：创新性足，内容不错。缺点：对实现过程理解不足，需要补充的知识比较多。 𐟑袀𐟏렦–𙦳•三：导师求救法利用暑假时间，联系导师参与科研项目，跟随研究生学习。一两个月还是会有很多收获的，可以将这段经历用于预推免。禁忌：不要相信任何机构，花钱去发普刊论文。普刊论文对于想搞学术的人，往往是减分项。

南艺设计考研：从逆风翻盘到高分上岸 ### 专业一：方老师的助攻与答题技巧 𐟓š 一开始上课的时候，我真的是一脸懵逼，每次下课都感觉自己啥也不会。方老师的教学方法真的很棒，他从头到尾整理了一遍我们需要考的知识点。无论是时期类、人物类还是门类联系题，最后发现其实它们之间都是有共同点的，记住一个就可以联想到好多个，不用死记硬背。最重要的是要多写！记住了之后就按名词解释、简答和论述多写几遍，因为记住不代表能写出来，看排版顺带练练字。写完了多发给方老师看看，他会很耐心地跟你说需要改的和写得好的地方，很负责。多给他发消息轰炸，等他烦了估计你的专一就不用烦了！专业二：从手绘到论文的转变 𐟖Œ️ 今年南艺在10月做了考题类型的重大改革，21级考生都做了今年的小白鼠，从手绘改成了论文。一开始心态是崩的。王老师组建的专业二小组迅速作出教材改革，也高强度地开始编写新的论文教材。他用了问答的形式，从“看法、手法、语法”三个点进行拓展延伸，使我们比较容易去理解和记忆。他的课件中还用颜色、粗细、大小的不同进行区分，有的词语和短句我们可以直接运用在自己的写作中，有的是需要重点理解的。中间还穿插了当代的艺术家事例和作品，可以用一个单独的本子、pad或者电脑去总结一下，按照自己所考专业去结合和套用。还会结合经典的论文进行分析，包括你每次作业的论文都要认真写，老师也会认真读然后批注。我们当时时间很紧，几乎两三天一篇，熬了好几个通宵才憋出来。然后其实你在写论文的时候就会发现，很多你在绘画中运用的方法和技巧，像是解构、结构、构成等都可以写到。复试：手绘与设计双管齐下 𐟎芊专业三手绘今年是考的两门，一门是原来的专二手绘，二是专业设计，考的是书籍封面设计。这两门我都拿到了最高分，感谢老王大神！！手绘讲究分析性和发散性的结合，同时又需要结合南艺流行的参数化设计图形语言、木构建筑元素、自然形态的表现。在构图上我使用的是王老师教我们的对角线构图，强调强烈的视觉张力，细节上的把控一定要丰富和要有秩序感、解构感。在复试的作品集上我也下了很大功夫，中间也有心态很崩很想放弃的时候，但当你又画出了一个喜欢的小作品，你又会坚持下去。作品集上，BAMBOO机构的几个老师都给我很大的帮助，排版、作品设计、色彩选择，甚至使用什么字体上，都给我细细讲解。就这样，反复的修改和装帧，做出了属于自己的作品集。好的简历和作品在面试的时候是会有加分的。总的来说，南艺设计考研的路并不容易，但只要你有毅力、有方法、有老师的指导，逆风翻盘也不是不可能！加油吧！𐟒ꀀ

美国建筑留学：8所你不能错过的顶尖院校去美国读建筑，大家首先想到的肯定是哈佛大学，但其实除了哈佛，还有很多其他优秀的建筑院校值得选择。今天我就来给大家盘点一下美国那些值得一试的建筑专业院校。哈佛大学哈佛大学的GSD（研究生设计学院）是一个非常开放的研究院，有70多个工作室，项目多样化到难以用一个词来简单定义它的整体风格。这里的设计环境时刻都在变化，充满了无限可能。哥伦比亚大学哥伦比亚大学的建筑学院追求设计概念，没有统一的风格。每学期有多达20个设计方法各异的工作室可选，选修课从建筑史、理论思辨到参数化、建筑技术、设计全流程管理无所不包，简直是一个小型建筑大学。普林斯顿大学普林斯顿大学以理论和研究见长，建筑系每年只毕业20多名学生。这种小班制让学生能更好地控制自己的学习方向，与老师有更多的交流和接触机会。麻省理工学院麻省理工学院的建筑专业非常重视与各利益相关者的合作，特别是与规则制定者的合作。学院架构非常好，研究领域广泛，给予研究人员极大的学术自由，大部分研究都属于纯学术，没有什么商业目的。宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学是美国建筑学留学的热门院校之一，有研究大尺度、区域性系统问题的传统。教学中非常注重设计逻辑的养成，近年来对发展中国家的城市化问题有比较高的关注。雪城大学雪城大学的建筑专业相对其他美国院校更注重现实与研究与设计，鼓励学生多关注当代社会所存在的冲突与矛盾。研究手段相对传统，主要使用调研、手绘、模型、论文等方式。罗德岛设计学院 RISD非常注重培养学生的思维方式，探讨深层次的人与建筑的关系。RISD所期待的设计不只停留在表面，而是要深入思考建筑设计到底有什么意义。普瑞特艺术学院普瑞特艺术学院的建筑学院教学风格偏先锋参数化，教授风格各不相同，他们会根据自己的关注的建筑学要点进行教学。总结总的来说，美国的建筑专业院校风格迥异，主要分为两种：一种是偏学术理论的，一种是偏实践设计的。但提到选校，大家都往Top3的院校申请，其实还是要根据自己的实际情况来选择。像是哈佛大学、耶鲁大学、哥伦比亚大学、南加大等名校或者藤校，对学生的背景还是很看重的。如果你是211、985重点院校的学生，冲刺名校的机率相对会大一些。如果想弥补背景上的不足，提升背景和作品集还是非常重要的。希望这些信息对你有帮助，祝你申请顺利！𐟒ꀀ

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