11、生物设计智能与建筑吸水量提升研究

生物计算设计提升建筑吸水性

生物设计智能与建筑吸水量提升研究

1. 生物设计智能概述

人类对动植物的对待方式反映了社会价值观,同时也体现了人类的定居行为。过去,人类选择特定区域定居以开发资源获取经济利益,这导致了非人类领域的衰退。大约十年前,智慧城市的概念开始出现,将物联网理念引入城市规模,如今我们更了解数字技术的潜力以及人工智能管理城市的方式,数字技术有望让城市的规划和建设如同自然生态系统一般。

机器智能在生物设计中是关键要素,无论是嵌入产品还是设计过程。将生命引入建筑系统可借助数字和机器人技术,通过复杂数学方程模拟、预测和控制生物系统。EcoLogic Studio的创始人Pasquero和Poletto正在研究名为“Deep Green”的新城市规划策略,致力于废物管理、水资源保护、回收利用和能源循环。要实现这些目标,需要转变对城市空间的认知,他们将城市设计成人类和野生动物的避难所。联合国开发计划署和EcoLogic Studio正在测试人工智能开发新绿色规划界面的潜力,利用算法分析城市景观和基础设施的高分辨率数据,模拟可能的可持续城市发展场景。

通过将其他物种融入设计过程,借助人工智能在人类和野生动物之间建立联系(如“Deep Green”项目),展示了生物设计能实现的多种解决方案,这些举措可能会催生与其他物种的新关系,打造更可持续、更具韧性的城市。

2. 生物材料智能

Mark Weiser曾说:“最深刻的技术是那些消失的技术”,意味着它们融入日常生活直至难以察觉。人类定居使其他物种变得“隐形”,意识到这种“隐形”或许能为整合和重建人造世界与无形世界的关系开辟道路,实现更“健康”的“隐形”。

生物过程被视为传统技术的替代方案,有助于实

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究
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