2022(一等奖)B971:“看得到的‘隐私’”——城市视觉隐私分析

作品介绍

1 设计思想

(一)背景

近几年我国城市化快速扩张,截止到2020年我国的城市化已突破60%,城市化进程也显示了我国的脱贫成果显著,新建的住宅区不仅提升了贫困人口的住宅环境,并且耸立的高楼也解决了我国人均用地不足的问题,但在享受福利的同时,高密度的建筑环境带来的视觉隐私问题已成为影响人类居住环境质量的重要因素之一。

之前的研究从不同角度探讨了视觉隐私的相关因素,包括室内和建筑外部设计等,然而,这些研究大多数都只是停留在了定性层面,未能给出一种定量的数字结果。

因此,理解和评估视觉隐私已成为解决城市生活中的隐私冲突和改善环境质量的紧迫任务。根据论文中提出的视觉暴露指数能够较好的将居住环境的隐私问题用数字定量的表现出来,基此设计的GIS的视觉隐私分析能有效的将GIS技术应用于评测居住环境隐私问题,有助于居民根据隐私暴露指数来选择居住环境以及加强隐私保护,也为之后的建筑商建筑选址和居住环境设计提供了指导意见。

本作品的模型建立在与私人领域相关的视觉曝光概念的基础上,建立了一个能够描述感兴趣特征(FOI)可见性的视觉指示器,该视觉指示器是指建筑物立面和地面上行人空间的开口。这与3D等距或视域方法不同,后者量化了观察者周围的空间或体积,因为这里的重点是有多少观察者可以在建筑环境中潜在地查看目标。它涉及从一个区域到另一个区域的能见度分析功能,这意味着开口的视觉隐私可以被表示来测量开口的视觉曝光,只能从建筑物水平和地面的观察者,而不是整个周围的空间。

(二)案例选择

探寻之前关于视觉隐私的研究大多数都只是停留在了定性层面,未能给出定量的较为准确的数字化结果。在本小组研究的论文中其提出的视觉暴露指数(PVEI),

损失函数与优化器:从「梯度是怎么被造出来的」到「梯度是怎么被用掉的」 本文揭示损失函数与优化器本质一体:优化器仅依赖损失产生的梯度,而损失决定梯度的方向、尺度与噪声特性。错误的损失选择(如分类用MSE)会导致梯度失衡,使优化器失效;不同损失(如Huber、Focal)通过调控梯度分布影响优化过程。实测表明,归约方式、标签结构与损失配对直接决定梯度行为,进而影响收敛性与泛化。核心观点:选对损失,才是让优化器“看得懂”的前提。 阅读详情

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