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五阶进化理论在智能磁盘设置算法中的应用

诺亚蓝衬衫版内部测试已经有一段时间了,我们的开发团队已经逐渐吸收了业内人士的广泛关注和应用反馈。有朋友想和我们一起发展,有同伴想和诺亚一起互相帮助,还有很多公司希望引进这项技术。

说明:以我们团队2016年的一个实际投标项目为例。方案阶段的几乎所有图纸都可以通过这种一阶算法实现。我们可以说它是“一键生成方案”或“自动修改所有参数”。这是一种可以在参数化设计领域实现的技术手段。我相信一些团队正在或多或少地使用这种模式来设计。

[诺亚蓝版更新效果预览]

所以,总而言之,为什么诺亚不是“人工智能”,但他也在发展这种偏见。因为没有诺亚的二阶、三阶、四阶和五阶算法,也就没有“人工智能”算法的理想应用。诺亚现在所做的是全面推进各种事物模块的二阶算法框架的发展和下一代三阶算法应用技术的普及。现在第二阶段已经完成了近40%。该部门正在逐步向三级转型。接下来,谁能首先掌握和使用这些三阶算法逻辑,谁就更接近于未来的建设。

说明:在一阶算法的技术层面上,所有构建的模型都可以一键生成,这意味着设计者正在用编程技术建模。尽管仅仅建模是不够的,但有必要在法国模型的组成部门之间设计和构建约束逻辑。因此,对于不知道如何建造和设计来达到这一水平的法国工人来说,就更加困难了。

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四阶智能算法完全可以自己运行,只要我们手工输入设计要求,法国自动化就可以给我们大量的计算结果。在这个阶段,最大的实用价值在于计算机可以独立设置变量的无数可能性。设计师的角色已经从演绎思维的介入转变为效果的评估和筛选。因此,在这里我们必须提出一个“收益率”的观点,也就是说,有多少这些随机输出的可能性适合我们的设计意图,以及一些生成的方案会不会被使用乍一看?当然,随机条件越开放,输入条件就越简洁,产生的不良效果也就越多。过多的选择和错误的效果会给设计师的判断带来很大的负担。作为一个资深的建筑设计师,我个人想一看到错误的方案就自己去改变,而不是在一堆现有的方案中选择。这也是一些四阶算法不容易被业界接受的主要原因。四阶发展的关键是如何用“拟人化”的思维来设计这些开放变量,并直接消除那些人们无法思考的变量。还需要大量实用的设计简历。从某种意义上说,对于不同的人来说,这些简历的价值也是不同的,所以需要大量的数据采样来总结,最终得到一个普遍的效果。从技术层面解释二阶智能解决了70%的设计和绘图问题,三阶智能弥补了剩余的30%的演绎问题;第四步是通过“拟人化”的方式来模拟这30%的演绎,最终实现更高层次的智能法语。因此,有些人会认为第三阶是虚假智能,而第三阶是对第二阶图纸的人为修改。但事实上,我们强调三阶是优化算法的唯一途径。这也是为什么其他编程行业的人很难参与构建智能算法开发的焦点。一个算法产品,如果不包含建筑师的苦心设计逻辑思维,就很难被应用。一旦进入四阶开发,问题是不断利用设计历史来提高产量。在这个时候,基本上,内部人士看不到它是由人还是计算机完成的。因此,我们之前担心的是这些四阶算法对行业的影响。现在我们还没有考虑过宣布部门bec的四阶算法

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