全球知识网络时代的新环境设计

本文从环境设计的困惑与机遇,提出环境设计的新定义以及环境设计的发展趋势,指出环境设计学科发展应该顺应技术、社会和经济的变化,主动调整设计的使命、角色和方法,把关注的重点从物质空间拓展到可持续"生活-空间生态系统"的创造和促成,包括人和环境交互过程中的体验、交流和场所。

新环境设计中废旧建筑材料的再应用

现代社会建筑物的更新换代的速度越来越快,因此也产生了很多的废旧建筑材料。现代社会提倡节能减排,所以,要注重对新环境设计中废旧建筑材料的再应用。本文通过分析废旧建筑材料对我国环境的影响以及废旧建筑材料的再应用过程,表明在新环境设计中我们应如何进行废旧建筑材料的再利用。

地方高校示范性环境建设及其设计学共建途径

结合环境设计教学,通过对示范性景观环境的意义与举证分析,建立实施性的空间框架。借用类比分析举证的研究方法。针对高校中水系荒地等剩余空间的景观处理,将再生、互动、文化等因素植入到高校示范环境当中。以低影响手段适应高校的发展,达到环境树人的综合培养目的。

风景区公路景观美学评价与环境保护设计

随着我国经济的发展,特别是第三产业服务业的高速增长,人们对风景区的公路建设通行能力和行车质量提出了更高的要求。新的公路设计理念被逐步认同并推广,环保与建设相结合的科学发展观,则是本文所要探讨的。

环保设备设计优化及新技术运用研究

环保设备已经是当前世界范围内的新兴产业,在世界各国逐渐推行环境保护理念的时候,环保设备制造业已经如火如荼的发展。但随着各国环境保护理念的进一步升级,当前人们对于环保设备的要求更高,需要其能有更好的环保效果,所以,就需要进行环保设计的全面升级,并且根据现有的技术内容,进行新技术的研发,确保环保设计的性能更加的优秀,可以满足人们对于环保设备的需求。这种情况下,本文将从环保设备设计优化及新技术运用的重要性入手,全面展开环保设备设计优化及新技术运用研究。

基于端到端深度学习的有机光伏材料光电转化效率预测

碳中和背景下,亟需开发高效清洁的新型能源,以减少对化石能源的依赖。有机光伏材料作为一种可将太阳能或其他光能直接转化为电能的材料,日益成为一种具有重大应用前景的低碳能源材料。在探索新的高性能有机光伏材料的过程中,机器学习虽然能够提高材料设计效率,但其预测能力极大受制于描述符的开发和选取。利用循环神经网络、卷积神经网络、图神经网络等算法,构建端到端的深度学习模型预测有机光伏材料光电转化效率,所建模型可直接从SMILES符号、分子图像、分子图网络中提取化合物结构信息,而无须人为开发和选取描述符。所得模型不仅能够较为准确地预测有机光伏材料的光电转化效率(其中最优模型五折交叉验证结果和测试集预测结果决定系数均>0.73),而且能够识别影响转化效率的关键结构特征。该研究结果可为新型环境功能材料设计提供理论参考。