喜讯!莱佛士学生成功入围2024C-IDEA设计奖提名

近日,由澳大利亚平面设计协会、韩国视觉信息设计协会、波兰波兹南设计节、日本字体设计协会(JTA)、俄罗斯设计师协会、中国台湾高雄广告创意协会多家不同的国际设计机构联合发起组织的国际性设计赛事—— C-IDEA设计奖,公布了2024年度入围名单。

莱佛士设计学院学生成功入围2024C-IDEA设计奖提名

经过激烈的竞争,莱佛士服装设计专业学生Sonpavorapong Sasipim的作品《Lucid, Lucent, Realities 》在此次大赛中脱颖而出,成功入围奖项提名(学生组)

莱佛士设计学院学生成功入围2024C-IDEA设计奖提名

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《Lucid, Lucent, Realities 》的设计灵感是将数字几何与有形物体融为一体。将形式包裹在蓬松之中,模糊了数字与物理之间的界限。“Evanescent”装置以其欧根纱气泡形式体现了短暂性,反映了我们在精神压力和医疗保健挑战中的存在。

莱佛士设计学院学生成功入围2024C-IDEA设计奖提名

C-IDEA设计奖是一年一度的世界评审设计大赛,每年吸引着超过来自30多个国家和地区的设计师参与。该奖项旨在表彰和推广传播设计、工业设计、建筑、室内设计、时装设计和新媒体等领域的优秀人才。

莱佛士设计学院学生成功入围2024C-IDEA设计奖提名

2024 C-IDEA 设计奖邀请了来自26个国家和地区最具影响力的43位设计大咖和行业杰出人士组成评审团队,通过具有国际视野的评审标准及跨领域的多元思考,评选出具有未来设计发展潜力和商业价值的作品。

2024年5月23日,将在中国桂林市举行颁奖典礼,揭晓最终奖项的获奖者。祝愿Sonpavorapong Sasipim能在决赛中取得更好的成绩!

莱佛士设计学院学生成功入围2024C-IDEA设计奖提名

作为一所专业的设计院校,莱佛士设计学院一直致力于为学生提供最优质的设计教育,培养他们的创新思维和实践能力,激励学生积极参加各类学科竞赛,涵盖服装设计、平面设计、室内设计、多媒体设计等各大专业,有效提升了学生的创新能力、实践能力和就业竞争力。

· 以上部分图片为学生本人及作品,转载请联系我们授权。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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