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HYGGE studio学术小组回顾 | 项目难深化?Paper难撰写?导师带你轻松搞定!

Mini Pony HyggeArt灰格 2023-03-13

项目难深化?

Paper难发表?

别担心!Hygge导师带你轻松搞定!



01

初步学术项目培养(免费)


Hygge studio初步学术项目培养通过公开招募选拔,吸收独具潜力和视野的学术研究人员,欢迎各位在建筑类学术研究领能力卓越的优秀学者的加入,共同创造更高的学术价值。



Hygge成立的学术研究小组以每周一次学术会议的形式,共同研究和整理已有的建筑项目数据(建筑落地和数字化项目ar、vr项目等),进行建筑项目技术迭代项目实验成果整理学术项目的实验数据理解学习模型和数字化原理相关领域的文献搜索,并根据贡献,署名发布相应研究的学术成果




近期研究方向:

1. 一种交互式空间布局工具与空间邻接优化:香港组合式社会房屋安排个案研究

2. 米兰Naviglio Grande 的城市改造:新的博物馆系统开发了新的空间序列

3. 基于Arduino和参数模拟的自适应遮阳系统对太阳辐射的响应

4. 在混合使用的建筑设计过程中,采用整体参数化方法进行决策:案例研究:Mlian cascina merlata塔

5. 公共社交媒体数据推动公共空间功能转变

6. 城市公园路线设计的计算机视觉分析方法

7. 贫民窟基础设施升级的建筑形态分类的机器学习方法:以开罗为例

8. 基于GauGAN和城市形态学的城市原型自动生成方法:米兰Naviglio Grande的城市更新案例研究

 






02

学术会议回顾






|学员分享回顾|

学员们分别进行自我介绍,讲述自己本科院校研究生院校相关发表的研究经历,以及对发布的几个主题的想法,自己想研究的方向,然后老师对不同同学的现有研究提出一些针对性的问题。


分享者1:L.同学

研究经历与设计尝试:


01高密度街区的设计研究

02 临时性景观空间对于城市活力营造的价值探讨


期望研究方向


用空间感知的方法创造互动临时装置平衡历史和当代建筑的矛盾

Creating Interactive Temporary Installation For Historical Public Space based on Space Sensing

 
一种将与设计对象的物理交互转换为参数关系的方法。创建该方法的框架以自动生成参数方程作为建模约束。为此工作开发的原型将数字模型与其物理对应物链接在一起,以创建能够与用户进行交互的混合且有形的界面。原型研究了用于创建参数模型的对象关系的线性和非线性类型。结果证明了一种新颖的建筑设计方法,可帮助用户通过直观的交互来创建复杂的几何关系。
 
关键词: 物理交互转换、数字模型、线性和非线性




分享者2:U.同学


研究经历与设计尝试:


01 研究性的小项目之一

02 研究性的小项目之二



期望研究方向


通过社交媒体数据衡量城市公园的价值

Measuring the Value of Urban Parks by Using Social Media Data

 

使用从GPS信号获得的数千条行人轨迹来构建街道的期望指数。通过将行人的实际路径与任何起点-终点对之间的最短路径进行比较来创建索引。该指数反映了行人偏离最短路径的意愿,并提供了衡量该城市不同地区所提供的风景和体验价值的指标。然后将计算机视觉技术与地理参考数据结合使用,以测量建成环境。

 

关键词:建设环境、计算机视觉、深度学习、行人选择





分享者3:W.同学


研究经历与设计尝试:


01 研究性的小项目




期望研究方向


如何通过Arduino提高公共空间使用效率

Arduino collects urban data to drive a morphologically variable interactive architecture device

 

由于难以在算法上表示社会约束,因此将社会约束整合到计算模型中仍然是一个挑战。不同的方法(例如形状语法和空间语法)会考虑整体形式及其组成部分的形态。这项研究旨在找到一种机制,将两种方法结合起来,以探索影响中东和北非地区民居房屋社会生活的空间形式特征。嵌入Rhino / Grasshopper中的“空间推理”分析的开发模型为提取拓扑关系,理解空间的社会逻辑以及通过评估隐私,社交互动和可访问性来探索居民的行为提供了另一种方法。

 

关键词: 社会可持续性定性表示参数语法空间推理生成系统





|导师讲解回顾|

导师通过近期的成果针对同学们研究中存在的问题进行举例分析,列举了同学们在写论文中的注意点:

01理清relate work
02理清核心模块
03清楚研究的核心贡献
04学会衡量评价
05系统完备的验证方式

01 Ai的城市形态学方向的论文


首先,需要理清relate work,在background里谁做了什么,更小的量化领域,到计算机辅助做了什么,基于哪些理论系统。


再往下就是研究的重点,machinelearning 如何与传统形态学结合,然后是Methodology,基于爬取样本,进行形态学筛选。


通过简单的机器学习的输入,得出路网的分布,输入路网后得到机器学习的结果,这就是一个全流程的问题。




02 香港高密度城市空间如何解决住宿问题


量化过程中social housing的模块是不一样的,为了理清它们之间相接邻的邻里关系,我们用了一个工具去解决这个问题。


比如核心是kangroo做的力学引擎,所以做研究要基于一套最核心的东西,其他都是辅助验证支撑判别,要理清核心模块。

这个设计的贡献就是,用excel输入核心的表格,输入不同的连接关系,之后他们会在力学引擎的作用下会连接在一起,用自下而上的方式去有利于居民或非建筑师的使用。


过计算后使用了一个公式去衡量评价自己产生的东西。如何验证数据,需要用一个具体的指标,用一样的数据,但是用新的工具,做出来一套方案。



后,导师对于同学们的论文研究提出下一步要求。

01 把自己研究的点规范到一个很小的范畴

研究的题目摘要,question ,method ,data和mothdology到底有几种,分析过程 结论 核心贡献是什么,提出一个最想做的研究。


02 多精读论文


03 可以参考的数据库

主要看它们的contribution和result



在确定完研究方向,有了初稿和study paper以后,我们将邀请不同领域的博士来为同学们进行二次深化和优化。



03

Hygge提供的课程与服务



01 师资力量 


我们的导师来自全球各大顶尖建筑院校,包括哈佛建筑阿尔托大学米兰理工大学UCL、宾夕法尼亚大学、康奈尔大学、哥伦比亚大学等的博士们为大家提供最专业的学术指导。



↓ 点击下方了解部分导师详情 ↓




02 导师辅导课程及服务详情 



意向课程服务的同学
可约导师1V1辅导

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微信号:qwer886601




04

学术招募



Hygge studio将开展新一轮学术招聘,吸收独具潜力和视野的学术研究人员。欢迎各位在建筑类学术研究领域能力卓越的优秀学者的加入,共同创造更高的学术价值。


01目的

objective


初步学术项目培养公开招募选拔 ,和hygge团队共同研究和整理已有的建筑项目数据(建筑落地和数字化项目ar、vr项目等),公开招募学员进行建筑项目技术迭代,项目实验成果整理学术项目的实验数据理解学习模型和数字化原理,相关领域的文献搜索,并根据贡献,署名发布相应研究的学术成果。
注:备选的建筑项目研究已完成设计架构和建筑生成部分,招募者在原有基础上进行下一步的深化整理和研究实验数据整理和研究论文的深化和撰写。
成果聘请多位相应领域的权威博士进行评估和深化修改。以达到初步培养学术根基,激发学术研究兴趣和获得相应成果,Hygge一体化人才,一体化教学,打破HYGGE教学上学术和实际项目的壁垒。


02 学生目标成果和相关辅助资源
Student goal achievement and related supporting resources


学习相关项目的研究方法论体系,学习独立研究项目的research能力,得到专业领域博士的点评,作为作者之一发表成果,工作室24小时开放,使用权限辅助数据计算和3d打印。





03 报名和资格筛选

Registration and screening qualifications


报名可免费使用线下工作室。有学术写作经验优先;有参数化数字化研究基础优先;有研究兴趣和对建筑自适应系统,建筑数字化,数据驱动智慧集群决策等领域兴趣的优先;报名详情请咨询微信:


应聘要求:1.提交200以内字动机信(英文),其中需要清晰的阐述项目的选择理由,相关领域的兴趣点,和相关经历。2.提交个人CV形式不限


04 近期开放可供选择的项目摘要Summary of recent projects open

1. 一种交互式空间布局工具与空间邻接优化:香港组合式社会房屋安排个案研究

2. 米兰Naviglio Grande 的城市改造:新的博物馆系统开发了新的空间序列

3. 基于Arduino和参数模拟的自适应遮阳系统对太阳辐射的响应

4. 在混合使用的建筑设计过程中,采用整体参数化方法进行决策:案例研究:Mlian cascina merlata塔

5. 公共社交媒体数据推动公共空间功能转变

6. 城市公园路线设计的计算机视觉分析方法

7. 贫民窟基础设施升级的建筑形态分类的机器学习方法:以开罗为例

8. 基于GauGAN和城市形态学的城市原型自动生成方法:米兰Naviglio Grande的城市更新案例研究


 

流程摘要Process summary
1.筛选报名者2.项目认知和项目技术阐释3.research工具认知和相应的具体研究领域深度挖掘4.初步的academic poster design 5.文献综述深化和教学6.知名博士review 和建议

- END -

本文为Hygge studio原创
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