2017年澳洲建筑师协会奖入围作品：办公空间

最新推荐文章于 2019-09-25 12:33:54 发布
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分类专栏： 建筑设计 文章标签： 建筑设计 建筑地标 建筑知识

文章来源：筑讯中国

100 Harris Street 是一座坐落在Pyrmont市的羊毛仓储大楼。厚重红砖砌筑而成的外墙和结实的木结构内框架构成了大楼的结构体系。大楼建于1890年代，并于1910年至1920年间扩建。它是悉尼早期辉煌的羊毛加工业时代的见证者。大楼所采用的柱网及砖砌外墙结构体系在当时的商业建筑中较为常见，而其本身也成为了悉尼多层商业建筑的先驱者之一。

▼办公室内景

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设计旨在将大楼改造为一个充满活力的办公空间，还引入了新的垂直交通及紧急出口，与此同时，新增的中庭将为这个4500平米的办公空间带来充沛的自然光。

▼大楼外景

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▼新增的中庭将内部打开了，引入自然光

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▼垂直交通

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▼细部

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这项适应性改造工程本质上是一项可持续发展项目。羊毛仓储大楼所蕴藏的能量被重新发掘出来，建筑师对于建筑外部肌理仅仅做了一些微小的改动，例如在北立面增加了遮阳板，这被视为对于环境的回应。重建后的大楼完全可以再使用一百年之久。建筑师还充分考虑了未来的租户的需要，为这片居住区提供了实用、灵活、精致的办公空间。

▼大堂咖啡厅

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▼更衣室

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▼历史痕迹被保留下来，营造对话的空间

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基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法的BP神经网络优化（CGSSA-BP）在电厂运行数据回归预测中的应用（含优化前后对比）MATLAB代码
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基于回声状态网络（ESN）的数据分类预测算法实现与Matlab代码实践
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内容概要：本文详细介绍了基于回声状态网络（ESN）的数据分类预测方法及其Matlab实现。首先简述了ESN的基本概念，强调其作为特殊递归神经网络的特点，即储备池连接权值固定不变。接着逐步展示了从数据准备、ESN模型构建、训练到预测的具体步骤，包括参数设置、状态更新规则、输出层训练方法等。文中还探讨了各部分代码的作用及意义，并提供了调参建议，如谱半径、泄漏率等参数的选择依据。此外，作者分享了自己在实验过程中的一些经验和心得，指出ESN在处理时间序列分类任务方面的优势。 适合人群：对递归神经网络特别是ESN感兴趣的科研工作者、学生以及有一定编程基础并想深入了解ESN机制的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要进行时间序列数据分析和分类的应用场合，如金融趋势预测、语音识别等领域。通过学习本文提供的完整流程，读者可以掌握如何利用ESN解决实际问题，并能够根据自身需求调整模型参数以获得更好的性能。 其他说明：文中不仅给出了完整的Matlab代码示例，而且针对每一环节进行了详细的解释，帮助读者更好地理解ESN的工作原理和技术细节。同时提醒读者注意某些关键参数的调节范围，以便于在实际项目中取得理想的效果。
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