数字城市与人居环境实验室
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  • 利用ViT和线条整合改进立面解析
    2024-03-22
  • 一种用于室内光环境的反馈设计的虚拟现实工具
    2024-03-22
  • 推进城市更新:使用稳定扩散模型自动生成历史骑楼立面
    2023-10-13
  • 揭示城市建筑功能的客观测度和主观感知中的偏见:一种针对城市空间感知的机器学习方法
    文章信息 揭示城市建筑功能的客观测度和主观感知中的偏见:一种针对城市空间感知的机器学习方法 Zhang J, Yu Z, Li Y, Wang X. Uncovering Bias in Objective Mapping and Subjective Perception of Urban Building Functionality: A Machine Learning Approach to Urban Spatial Perception. Land. 2023; 12(7):1322. https://doi.org/10.3390/land12071322
    2023-07-02
  • 根据用户提供的语义标签合成风格相近的住宅外墙
    Jiaxin Zhang, Tomohiro Fukuda, Nobuyoshi Yabuki & Yunqin Li. (2022). SYNTHESIZING STYLE-SIMILAR RESIDENTIAL FACADE FROM SEMANTIC LABELING ACCORDING TO THE USER-PROVIDED EXAMPLE. CAADRIA2023 (EI会议).
    2023-03-01
  • 整合GIS、深度学习和环境传感器的城市街道步行能力多标准评估
    Yunqin, L. I., YABUKI, N., & FUKUDA, T. (2022). Integrating GIS, deep learning, and environmental sensors for multicriteria evaluation of urban street walkability. Landscape and urban planning (中科院一区Top).
    2022-10-18
  • 使用全景街景图像、虚拟现实和深度学习测量视觉可感知步行性
    Yunqin, L. I., YABUKI, N., & FUKUDA, T. (2022). Measuring visual walkability perception using panoramic street view images, virtual reality, and deep learning. Sustainable Cities and Society, 104140.
    2022-09-01
  • 从城市数字孪生中自动生成合成数据集用于建筑外墙的实例分割
    Zhang, J., Fukuda, T., & Yabuki, N. (2022). Automatic generation of synthetic datasets from a city digital twin for use in the instance segmentation of building facades. Journal of Computational Design and Engineering;, qwac086, https://doi.org/10.1093/jcde/qwac086
    2022-09-01
  • 利用社交媒体数据和深度学习探索建筑环境属性对社会关注度的影响
    Tang, Y., Zhang, J., Liu, R., Li, Y., 2022. Exploring the Impact of Built Environment Attributes on Social Followings Using Social Media Data and Deep Learning. IJGI 11, 325.
    2022-09-01
  • 基于GTWR和MGWR的快速城市化城市景观格局对生境质量的时空驱动机制研究--以南京市为例
    Hu, J., Zhang, J., Li, Y., 2022. Exploring the spatial and temporal driving mechanisms of landscape patterns on habitat quality in a city undergoing rapid urbanization based on GTWR and MGWR: The case of Nanjing, China. Ecological Indicators 143, 109333.
    2022-09-01
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